🔗Навигация по каналу:

📣 #itnews - новости в мире IT

👩‍💻 #config - конфиги и настройки ПО

👩‍💻 #linux - Линукс

👩‍💻 #windows - Виндовс

👩‍💻 #cpp - C++

👩‍💻 #clang - C

👩‍💻 #csharp - C#

👩‍💻 #python - Python

👩‍💻 #android - Android

👩‍💻#programs - Интересные программы/утилиты/аддоны

💻#ai - Нейросети

💻#fetch - Красивые конфигурации системы

📖 #books - Книги по IT

🤣 #memes - Мемы по IT

📰 #articles - Статьи по IT

🖥 #materials - Полезные IT материалы

🤔#imho - Личное мнение админов канала

🔥Работа с JSON в Python🔥

🟢JSON (JavaScript Object Notation) является популярным форматом для обмена данными. Он легковесный и удобочитаемый, что делает его предпочтительным выбором для работы с данными в приложениях. В этом посте мы рассмотрим, как работать с JSON в Python.

В Python для работы с JSON используется встроенный модуль json. Он предоставляет функции для преобразования между JSON и объектами Python.

⭐️Преобразование Python в JSON

Для преобразования объектов Python в JSON используется функция json.dumps(). Пример:

data = {
    "имя": "Иван",
    "возраст": 30,
    "город": "Москва"
}

json_data = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_data)

В результате вы получите строку в формате JSON:

{
    "имя": "Иван",
    "возраст": 30,
    "город": "Москва"
}

⭐️Запись JSON в файл

Для записи данных в файл можно использовать json.dump():

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data, file, ensure_ascii=False, indent=4)

⭐️Чтение JSON из файла

Чтобы прочитать данные из файла, используйте json.load():

with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
    loaded_data = json.load(file)
    print(loaded_data)

⭐️Преобразование JSON в Python

Для преобразования строки в формате JSON обратно в объекты Python используется json.loads():

json_string = '{"имя": "Иван", "возраст": 30, "город": "Москва"}' 
data = json.loads(json_string)
print(data)

⭐️Заключение

Работа с JSON в Python очень проста благодаря встроенному модулю json. Вы можете легко преобразовывать данные между форматами JSON и Python, записывать и считывать файлы. Используйте этот формат для удобного обмена данными между приложениями!

Если у вас есть вопросы или примеры использования, делитесь в комментариях!

#python@likecoding
🔥@likecoding - Все про IT

📌Новые возможности Python 3.14

Python 3.14, выпущенный 7 октября 2025 года, предлагает ряд интересных нововведений. Вот основные изменения с примерами кода:

- t-строки:
Новый префикс t для шаблонных строк позволяет безопасное форматирование без немедленной подстановки значений. Это особенно полезно для экранирования в SQL и HTML.

  from string import Template

  name = "Алексей"
  template = t"Привет, {name}!"  # Создаем шаблон
  print(template)  # Возвращает "Привет, Алексей!"
  

- Отложенная оценка аннотаций:
Аннотации теперь обрабатываются только при необходимости, что снижает затраты на ресурсы.

  class MyClass:
      @classmethod
      def build(cls) -> "MyClass":  # Не требуют немедленной оценки
          return cls()
  

- Упрощенная обработка исключений:
Можно обрабатывать несколько исключений без необходимости использовать скобки.

  try:
      risky_operation()
  except ValueError, TypeError:  # Теперь допустимо без скобок
      handle_error()
  

- Поддержка Zstandard:
Новый модуль compression.zstd для эффективного сжатия данных.

  import zstandard as zstd

  data = b"Сжимаем эти данные!"
  compressor = zstd.ZstdCompressor()
  compressed_data = compressor.compress(data)
  

- Интерфейс для отладчиков:
Возможность подключаться к работающим процессам для отладки без их остановки.

  import debugpy

  debugpy.listen(("localhost", 5678))  # Подключаемся к отладчику
  debugpy.wait_for_client()  # Ожидание подключения клиента
  

- Многопоточность без GIL:
Теперь можно эффективно использовать многоядерные системы.

  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

  def task():
      print("Выполняется задача")

  with ThreadPoolExecutor() as executor:
      executor.submit(task)  # Запускаем задачу в новом потоке
  

- Улучшенные сообщения об ошибках:
Ошибки сообщаются более подробно, что облегчает отладку.

  def faulty_function():
      raise ValueError("Неверное значение!")

  try:
      faulty_function()
  except ValueError as e:
      print(f"Ошибка: {e}")  # Теперь сообщения более информативные
  

- Повышенная производительность:
Оптимизации в интерпретаторе ведут к увеличению производительности на 3-5%.

Эти изменения делают Python более мощным инструментом для разработки и упрощают написание кода. Рекомендуется изучить новые возможности и адаптировать их в своих проектах.

#python@likecoding
🔥@likecoding - Все про IT⁣