Hướng dẫn how do i make my json response pretty in python? - làm cách nào để tạo phản hồi json của tôi khá đẹp trong python?

Question

Hy vọng rằng điều này sẽ giúp người khác.

Nội dung chính Show

Làm cách nào để làm cho dữ liệu JSON trông đẹp?
Làm thế nào để tôi đẹp
Làm thế nào để bạn viết phản hồi JSON cho một tệp Python?

Trong trường hợp khi có một lỗi rằng một cái gì đó không phải là JSON có thể tuần tự, các câu trả lời ở trên sẽ không hoạt động. Nếu bạn chỉ muốn lưu nó để con người có thể đọc được thì bạn cần gọi đệ quy chuỗi trên tất cả các phần tử không từ điển của từ điển của bạn. Nếu bạn muốn tải nó sau đó, hãy lưu nó dưới dạng tệp Pickle thì hãy tải nó (ví dụ: torch.save(obj, f) hoạt động tốt).

Đây là những gì làm việc cho tôi:

#%%

def _to_json_dict_with_strings(dictionary):
    """
    Convert dict to dict with leafs only being strings. So it recursively makes keys to strings
    if they are not dictionaries.

    Use case:
        - saving dictionary of tensors (convert the tensors to strins!)
        - saving arguments from script (e.g. argparse) for it to be pretty

    e.g.

    """
    if type(dictionary) != dict:
        return str(dictionary)
    d = {k: _to_json_dict_with_strings(v) for k, v in dictionary.items()}
    return d

def to_json(dic):
    import types
    import argparse

    if type(dic) is dict:
        dic = dict(dic)
    else:
        dic = dic.__dict__
    return _to_json_dict_with_strings(dic)

def save_to_json_pretty(dic, path, mode='w', indent=4, sort_keys=True):
    import json

    with open(path, mode) as f:
        json.dump(to_json(dic), f, indent=indent, sort_keys=sort_keys)

def my_pprint(dic):
    """

    @param dic:
    @return:

    Note: this is not the same as pprint.
    """
    import json

    # make all keys strings recursively with their naitve str function
    dic = to_json(dic)
    # pretty print
    pretty_dic = json.dumps(dic, indent=4, sort_keys=True)
    print(pretty_dic)
    # print(json.dumps(dic, indent=4, sort_keys=True))
    # return pretty_dic

import torch
# import json  # results in non serializabe errors for torch.Tensors
from pprint import pprint

dic = {'x': torch.randn(1, 3), 'rec': {'y': torch.randn(1, 3)}}

my_pprint(dic)
pprint(dic)

output:

{
    "rec": {
        "y": "tensor([[-0.3137,  0.3138,  1.2894]])"
    },
    "x": "tensor([[-1.5909,  0.0516, -1.5445]])"
}
{'rec': {'y': tensor([[-0.3137,  0.3138,  1.2894]])},
 'x': tensor([[-1.5909,  0.0516, -1.5445]])}

Tôi không biết tại sao trả lại chuỗi sau đó in nó không hoạt động nhưng có vẻ như bạn phải đặt các bãi chứa trực tiếp vào câu lệnh in. Lưu ý pprint vì nó đã được đề xuất cũng đã hoạt động. Lưu ý Không phải tất cả các đối tượng có thể được chuyển đổi thành một dict với dict(dic), đó là lý do tại sao một số mã của tôi có kiểm tra về điều kiện này.

Context:

Tôi muốn lưu chuỗi pytorch nhưng tôi vẫn gặp lỗi:

TypeError: tensor is not JSON serializable

Vì vậy, tôi đã mã hóa ở trên. Lưu ý rằng có, trong Pytorch, bạn sử dụng torch.save nhưng các tệp Pickle không thể đọc được. Kiểm tra bài đăng liên quan này: https://discuss.pytorch.org/t/typeerror-tensor-is-not-json-serializable/36065/3

Pprint cũng có các đối số thụt nhưng tôi không thích nó trông như thế nào:

    pprint(stats, indent=4, sort_dicts=True)

output:

{   'cca': {   'all': {'avg': tensor(0.5132), 'std': tensor(0.1532)},
               'avg': tensor([0.5993, 0.5571, 0.4910, 0.4053]),
               'rep': {'avg': tensor(0.5491), 'std': tensor(0.0743)},
               'std': tensor([0.0316, 0.0368, 0.0910, 0.2490])},
    'cka': {   'all': {'avg': tensor(0.7885), 'std': tensor(0.3449)},
               'avg': tensor([1.0000, 0.9840, 0.9442, 0.2260]),
               'rep': {'avg': tensor(0.9761), 'std': tensor(0.0468)},
               'std': tensor([5.9043e-07, 2.9688e-02, 6.3634e-02, 2.1686e-01])},
    'cosine': {   'all': {'avg': tensor(0.5931), 'std': tensor(0.7158)},
                  'avg': tensor([ 0.9825,  0.9001,  0.7909, -0.3012]),
                  'rep': {'avg': tensor(0.8912), 'std': tensor(0.1571)},
                  'std': tensor([0.0371, 0.1232, 0.1976, 0.9536])},
    'nes': {   'all': {'avg': tensor(0.6771), 'std': tensor(0.2891)},
               'avg': tensor([0.9326, 0.8038, 0.6852, 0.2867]),
               'rep': {'avg': tensor(0.8072), 'std': tensor(0.1596)},
               'std': tensor([0.0695, 0.1266, 0.1578, 0.2339])},
    'nes_output': {   'all': {'avg': None, 'std': None},
                      'avg': tensor(0.2975),
                      'rep': {'avg': None, 'std': None},
                      'std': tensor(0.0945)},
    'query_loss': {   'all': {'avg': None, 'std': None},
                      'avg': tensor(12.3746),
                      'rep': {'avg': None, 'std': None},
                      'std': tensor(13.7910)}}

so với:

{
    "cca": {
        "all": {
            "avg": "tensor(0.5144)",
            "std": "tensor(0.1553)"
        },
        "avg": "tensor([0.6023, 0.5612, 0.4874, 0.4066])",
        "rep": {
            "avg": "tensor(0.5503)",
            "std": "tensor(0.0796)"
        },
        "std": "tensor([0.0285, 0.0367, 0.1004, 0.2493])"
    },
    "cka": {
        "all": {
            "avg": "tensor(0.7888)",
            "std": "tensor(0.3444)"
        },
        "avg": "tensor([1.0000, 0.9840, 0.9439, 0.2271])",
        "rep": {
            "avg": "tensor(0.9760)",
            "std": "tensor(0.0468)"
        },
        "std": "tensor([5.7627e-07, 2.9689e-02, 6.3541e-02, 2.1684e-01])"
    },
    "cosine": {
        "all": {
            "avg": "tensor(0.5945)",
            "std": "tensor(0.7146)"
        },
        "avg": "tensor([ 0.9825,  0.9001,  0.7907, -0.2953])",
        "rep": {
            "avg": "tensor(0.8911)",
            "std": "tensor(0.1571)"
        },
        "std": "tensor([0.0371, 0.1231, 0.1975, 0.9554])"
    },
    "nes": {
        "all": {
            "avg": "tensor(0.6773)",
            "std": "tensor(0.2886)"
        },
        "avg": "tensor([0.9326, 0.8037, 0.6849, 0.2881])",
        "rep": {
            "avg": "tensor(0.8070)",
            "std": "tensor(0.1595)"
        },
        "std": "tensor([0.0695, 0.1265, 0.1576, 0.2341])"
    },
    "nes_output": {
        "all": {
            "avg": "None",
            "std": "None"
        },
        "avg": "tensor(0.2976)",
        "rep": {
            "avg": "None",
            "std": "None"
        },
        "std": "tensor(0.0945)"
    },
    "query_loss": {
        "all": {
            "avg": "None",
            "std": "None"
        },
        "avg": "tensor(12.3616)",
        "rep": {
            "avg": "None",
            "std": "None"
        },
        "std": "tensor(13.7976)"
    }
}

Làm cách nào để làm cho dữ liệu JSON trông đẹp?

Nếu bạn bắt đầu từ một chuỗi JSON hợp lệ mà bạn muốn in đẹp, bạn cần chuyển đổi nó thành một đối tượng trước: var jsonstring = '{"một số": "json"}';var jsonPretty = json.Stringify (Json. Parse (JSonstring), NULL, 2);convert it to an object first: var jsonString = '{"some":"json"}'; var jsonPretty = JSON. stringify(JSON. parse(jsonString),null,2);

Làm thế nào để tôi đẹp

Chúng ta có thể in khá nhiều JSON bằng phương pháp ToString (Int InterfortFactor) của lớp org.json.jsonobject, trong đó thụt lề là số lượng không gian để thêm vào mỗi cấp độ thụt.using the toString(int indentFactor) method of org. json. JSONObject class, where indentFactor is the number of spaces to add to each level of indentation.

Làm thế nào để bạn viết phản hồi JSON cho một tệp Python?

Một cách khác để viết JSON vào một tệp là bằng cách sử dụng phương thức json.dump () Gói JSON có chức năng Dump Dump trực tiếp ghi từ điển vào một tệp dưới dạng JSON mà không cần chuyển đổi nó thành đối tượng JSON thực tế.using json. dump() method The JSON package has the “dump” function which directly writes the dictionary to a file in the form of JSON, without needing to convert it into an actual JSON object.

programming python Python print json Format json linux