CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

PrettyPrint theo dữ liệu JSON trong Python

Làm đẹp dữ liệu JSON (PrettyPrint) giúp chúng ta dễ dàng đọc và hiểu cấu trúc dữ liệu JSON. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng thư viện JSON để PrettyPrint dữ liệu JSON với thụt lề và dấu phân cách khóa-giá trị tùy chỉnh. Hãy cùng đi sâu vào từng bước cụ thể và xem kết quả tương ứng.

Bước 1: Xác định dữ liệu JSON

Trước hết, mình cần xác định dữ liệu JSON mà ta muốn PrettyPrint.

sampleJson = {"key1": "value1", "key2": "value2"}

Dữ liệu này chứa các cặp khóa-giá trị trong định dạng JSON.

Bước 2: Sử dụng thư viện JSON

Python cung cấp một thư viện JSON tích hợp sẵn để làm việc với định dạng JSON.

Bước 3: PrettyPrint dữ liệu JSON

Sử dụng thư viện JSON, mình có thể PrettyPrint dữ liệu JSON với thụt lề và dấu phân cách khóa-giá trị tùy chỉnh.

import json

# PrettyPrint dữ liệu JSON
pretty_json = json.dumps(sampleJson, indent=2, separators=(", ", " = "))
print(pretty_json)

Khi bạn chạy đoạn mã trên, bạn sẽ thấy kết quả tương tự như sau:

{
  "key1" = "value1",
  "key2" = "value2"
}

Kết quả cho thấy rằng ta đã thành công PrettyPrint dữ liệu JSON với thụt lề cấp 2 và dấu phân cách khóa-giá trị là ", ", " = ".

Trong bài viết này, mình đã tìm hiểu cách PrettyPrint dữ liệu JSON trong Python bằng cách sử dụng thư viện tích hợp sẵn. Việc PrettyPrint giúp làm cho dữ liệu JSON trở nên dễ đọc và hiểu hơn, đặc biệt khi làm việc với các dữ liệu phức tạp.

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm hstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm vstack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm stack() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Cách sử dụng hàm concatenate() trong NumPy

Cách sử dụng hàm Broadcasting trong NumPy

Cách sử dụng hàm Broadcasting trong NumPy

Cách sử dụng hàm divide() trong NumPy

Cách sử dụng hàm divide() trong NumPy

Cách sử dụng hàm multiply() trong NumPy

Cách sử dụng hàm multiply() trong NumPy

Cách sử dụng hàm subtract() trong NumPy

Cách sử dụng hàm subtract() trong NumPy

Cách sử dụng hàm add() trong NumPy

Cách sử dụng hàm add() trong NumPy

Cách sử dụng hàm ravel() trong NumPy

Cách sử dụng hàm ravel() trong NumPy

Cách sử dụng hàm flatten() trong NumPy

Cách sử dụng hàm flatten() trong NumPy

Cách sử dụng hàm sort() trong NumPy

Cách sử dụng hàm sort() trong NumPy

Cách sử dụng hàm transpose() trong NumPy

Cách sử dụng hàm transpose() trong NumPy

Cách sử dụng hàm reshape() trong NumPy

Cách sử dụng hàm reshape() trong NumPy

Cách sử dụng hàm any() trong NumPy

Cách sử dụng hàm any() trong NumPy

Cách sử dụng hàm all() trong NumPy

Cách sử dụng hàm all() trong NumPy

Sử dụng hàm amax() trong NumPy

Sử dụng hàm amax() trong NumPy

Cách sử dụng hàm amin() trong NumPy

Cách sử dụng hàm amin() trong NumPy

Cách sử dụng hàm prod() trong NumPy

Cách sử dụng hàm prod() trong NumPy

Cách sử dụng hàm std() trong NumPy

Cách sử dụng hàm std() trong NumPy

Top