访问reader对象中的值的最直接的方法是通过将它传递给list()➍ 来将其转换成普通的 Python 列表。...例如，即使您在第四行的Name和Pet键和值之前传递了Phone键和值，电话号码仍然出现在输出的最后。...用loads()函数读取 JSON 要将包含 JSON 数据的字符串转换成 Python 值，请将其传递给json.loads()函数。...要将其转换为 Python 值，请调用json.loads()函数。...从多个站点获取天气数据并一次显示，或者计算并显示多个天气预测的平均值。 总结 CSV 和 JSON 是存储数据的常见纯文本格式。
在与大型语言模型（LLM）交互时，一个常见的需求是从非结构化文本中提取信息并将其转换为结构化数据，例如 JSON。虽然我们可以在提示（Prompt）中要求模型返回 JSON，但结果有时并不可靠。...本教程将通过一个实用的 Python 示例，带你一步步学习如何安全、可靠地调用 API 并获得稳定的 JSON 输出。你将学到：使用 .env 文件安全地管理你的 API 密钥。...这比任何在提示文本中的要求都更加可靠和强制。2.4 解析并使用结果API 返回的是一个 JSON 格式的字符串。我们需要将其解析为 Python 字典才能方便地使用。 # ......现在，在你的终端中运行它：python extract_info.py如果一切顺利，你将看到类似以下的输出：--- 配置加载成功 ---将要使用的模型: gpt-4o--- 正在调用 API ......日志分析：从混乱的日志文本中提取关键事件信息。智能客服：从客户对话中自动提取订单号、联系方式等信息。现在，你可以尝试修改 source_text 和用户提示，来处理更复杂的文本提取任务了！
如果您正在处理一个JSON字符串，应该使用json.loads()方法来将其解析为Python对象。...我们尝试将其解析为Python对象，并访问其中的键值对。但在json_data中，我们故意在 "city": "New York" 行缺少了一个逗号，以模拟一个无效的JSON格式导致的错误。...提示：在实际应用中，可以从文件中加载JSON数据或通过网络请求获得JSON响应，然后采取相应的解析处理步骤。根据具体的数据来源和需求，对代码进行适当的修改。...它以简洁、易于阅读的形式表示结构化数据，并被广泛用于Web应用程序、API交互和配置文件等领域。...）：由花括号括起来的键值对集合，键值对之间用逗号分隔，键和值之间使用冒号分隔，例如：{"name": "John", "age": 30}键值对：对象中的键值对以键和值的形式存在，键必须是字符串，值可以是任意的
示例场景一个在线商店，该商店提供了一个 API，允许我们查询商店中的商品信息。我们想要编写一个 Python 脚本，使用这个 API 来获取特定商品的详细信息，并将其打印出来。...如果状态码是 200，我们解析 JSON 响应并打印出商品的名称、价格和描述。如果状态码不是 200，我们打印出一个错误消息。...以下是一个简单的Python代码示例，用于从用户输入中读取两个数字，并计算它们的和：# 这是一个简单的Python程序，用于计算两个数字的和# 使用input函数从用户那里获取第一个数字，并将其转换为整数类型...print("两个数字的和为：", sum)print(...)是一个用于输出信息的函数。这里，它输出一个字符串（"两个数字的和为："）和变量sum的值。...这两个值之间用逗号分隔，当它们被打印出来时，Python会自动在它们之间添加一个空格。总的来说，这段代码是一个简单的Python程序，用于从用户那里获取两个数字，计算它们的和，并输出结果。
它由以下几个基本组成部分构成：对象、数组、值、键、字符串、数字、布尔值和空值。JSON 对象JSON 对象是一种无序的键值对集合。...每个键值对由一个键和一个值组成，中间用冒号分隔，不同的键值对之间用逗号分隔。键必须是字符串，值可以是任意有效的 JSON 数据类型。...JSON 对象的访问通过键来访问 JSON 对象的值是一种常见的操作。根据键的类型，可以使用不同的方式来访问 JSON 对象中的值。...以前面定义的 JSON 对象为例，假设我们已经将其存储在一个名为 person 的变量中。...// 输出 Johnconsole.log(person["age"]); // 输出 30Python在 Python 中，可以使用字典的方式来访问 JSON 对象的值：print(person["name
以下是一个例子：“经纪人通常为每个客户提供唯一的密钥，通常是作为 api-key 和 api-secret 键对。”...将其赋值给td3并打印出来。...将其分配给now并打印出来： >>> now = datetime.now().astimezone() 将now强制转换为字符串并打印出来： >>> print(str(now)) 我们得到以下输出。...注意date键的值是一个datetime对象，其他键的值是float对象。...这在以下步骤中显示： 从 Python 标准库导入random模块： >>> import random 使用一个单列open和随机值创建一个DataFrame对象。
JSON格式的字符串 json.load() 从文件中读取JSON格式的数据，并解析成Python对象 json.dump() 将Python对象转换成JSON格式的数据，并写入文件 json.JSONDecoder...JSON中的布尔值 true 和 false 会被转换成Python中的 True 和 False。 JSON中的 null 会被转换成Python中的 None。...json.load() json.load() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于从文件中读取JSON格式的数据，并将其解析（解码）成Python对象。...JSON文件中的字符串必须使用双引号（"）来包围键和字符串值。...json.load() 直接从文件中读取并解析JSON数据，而不需要先将文件内容读入一个字符串变量。
使用Python对数据的操作转换 在Python中，将列表的值转换为字典的键可以使用以下代码： #!...，我们首先定义一个列表 myList，接着，我们使用字典推导式，创建一个新的字典 myDict，其中字典的键是从列表 myList 中获取的每个元素，而对应的值都设置为 None。...： {'name': 'John', 'age': 22, 'location': 'Bei Jing'} 在上面的代码中，我们创建一个包含键、值的列表，然后使用循环和字典推导式来创建字典，其中列表中的每个值对应于字典中的一个键和一个值...我们首先在字典中为每个键初始化一个列表，然后可以使用字典键和列表方法来添加由多个值组成的列表。...在循环中，使用 item['key'] 和 item['value'] 分别获取当前字典的键和值，并使用 new_dict[key] = value 将其存储到新的字典中，最后输出新的字典即可。
设置环境并创建推理客户端 处理 PDF 和其他文件 使用 Gemini 2.0 和 Pydantic 生成结构化输出 使用 Gemini 2.0 从 PDF 中提取结构化数据 1....Python API 包括一个[6]upload[7] 和 delete[8] 方法。 对于这个示例，您有 2 个 PDF 样本，一个是基本发票，另一个是带有手写值的表单。 !...这意味着您对输出有更多的控制权，并且可以更轻松地将其集成到我们的应用程序中，因为可以保证返回一个符合您定义的模式的有效 JSON 对象。...使用 Gemini 2.0 从 PDF 中提取结构化数据 现在，让我们结合 File API 和结构化输出来从 PDF 中提取信息。...错误处理：为文件上传和处理状态实现稳健的错误处理，包括重试和处理模型返回的错误消息。 结论 Gemini 2.0 的多模态能力，结合结构化输出，帮助您处理和从 PDF 和其他文件中提取信息。
使用Python，了解神秘的**kwargs语法可能算是其中之一。 字典对象前面的双星号使您可以将该字典的内容作为命名参数传递给函数。 字典的键是参数名称，值是传递给函数的值。...它返回一个map对象，可以将其转换为一些可迭代的对象，例如列表或元组。 运算符重载 Python提供了对运算符重载的支持。 这是一个简单的概念。...但是，尝试打印出任何较大的嵌套对象，结果会很丑陋。 这是pretty-print模块介入的地方。这以易于阅读的格式打印出复杂的结构化对象。...它使您可以跟os一样调用相关方法，这对从Python内部进行自动化工作流和任务很有用。...Python的独立版本和安装。
，并捕获其前两个元素到变量x和y # 使用捕获到的变量x和y来打印出元组的值 print(f"x: {x}, y: {y}") # 输出: x:...，并捕获name和age键对应的值到变量name和age # 使用捕获到的变量name和age来打印出字典中的值 print(f"Name: {name}, Age...，并且这两个键的值将被捕获到同名的变量name和age中。...由于person字典确实符合这个模式，匹配成功，并且这两个键的值（即"Alice"和30）被分别赋值给变量name和age，然后程序打印出这两个变量的值。...联合模式（使用|） 从Python 3.10开始，联合模式允许你在单个case中指定多个模式。
这个过程包括解析、嵌入和元数据推理，并最终导致知识库的创建。 2、询问阶段:运用你的知识 在此阶段，根据查询从知识库中获取相关上下文，并将其与LLM的见解混合以生成响应。...它有助于从各种来源和格式摄取数据，并将其转换为由文本和基本元数据组成的简化文档表示形式。...llm可以通过两种方式提供结构化的输出: 1、Pydantic Programs 使用函数调用api，可以获得自然结构化的结果，然后使用Pydantic Programs将其塑造成所需的格式。...定义查询引擎，并在创建查询引擎时将结构化输出解析器模板传递给它。 现在运行任何查询都会获取结构化json输出!...它们自动搜索和检索不同的数据类型(非结构化、半结构化和结构化)。与我们的查询引擎只从静态数据源“读取”不同，数据代理可以动态地摄取、修改数据，并跨各种工具与数据交互。
，并且键和值通常都是字符串。...图3 读取结构化的配置 [503]将结构化配置绑定为对象 在前面的实例中，为了创建三个Options对象，我们不得不以键值对的方式从IConfiguration对象中读取每个配置节的值，如果定义的配置项太多...如图4所示，我们额外添加了两个配置文件（appsettings.staging.json和appsettings.production.json），从文件命名可以看出这两个配置文件分别对应预发环境和产品环境...我们以命令行的形式启动这个控制台程序，并通过命令行参数指定相应的环境名称。从图5所示的输出结果可以看出，打印出的配置数据（货币的小数位数）确实来源于环境对应的配置文件。...一旦配置源发生变化，IConfiguration对象将自动加载新的内容并“自我刷新”。上述程序会在感知到配置源发生变化后自动将新的配置内容打印出来。图6中的输出结果是两次修改货币小数位数导致的。
目标： 生成 1000 条结构化的 JSON 格式用户数据。...我们需要一个高度结构化、明确的提示词。示例提示词：你是一个测试数据生成专家。请生成一条高度逼真、虚构的中国电商用户数据记录，包含基本信息、行为数据和偏好。要求：1. 数据必须为 JSON 格式。2....节点 4：代码节点（用于数据组装）将其连接到“LLM 节点”。这个节点的作用是处理 LLM 返回的文本，并将其解析成真正的 JSON 对象，同时可以整合循环变量。选择 Python 作为语言。...这是工作流的输出终端。它会收集并展示最终结果。在配置中，选择将“代码节点”的输出作为答案。步骤 3：运行与测试点击右上角的“保存”按钮。点击“运行”按钮，开始测试工作流。...Dify 提供了 API 接口，你可以直接通过调用 API 来触发数据生成，并将返回的 JSON 数组保存到文件中。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。...在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。...然后创建一个函数，以PDF文件的输入路径和JSON文件的输出路径为参数。在Python中JSON基本上就是一个字典，所以我们创建一对简单的顶层的键：Filename和Pages。...Pages键对应一个空的表单。接着，我们循环遍历PDF的每一页并且提取每一页的前100个字符。然后创建一个字典变量以页号作为键100个字符作为值并将其添加到顶层的页表单中。...我们学习了一些可以用来从PDF中提取文本的包，如PDFMiner或Slate。我们还学习了如何运用Python的内置库来导出文本到XML、JSON和CSV。
引言 JSON是一种轻量级的数据交换格式，因其易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，而在现代Web开发中得到了广泛应用。...本文将深入探讨如何使用Python解析JSON数据，包括基础概念、核心库的使用以及实战案例。 一、JSON基础 JSON是一种基于文本的格式，用于表示结构化数据。...它支持几种基本的数据类型，包括数字、字符串、布尔值、数组和对象。...解析JSON 在Python中，json模块提供了处理JSON数据所需的所有功能，包括将JSON字符串解码为Python对象，以及将Python对象编码为JSON字符串。...不断练习和探索，你将能够掌握更多高级技巧，处理更复杂的JSON数据结构和应用场景。 结束语 喜欢博主的同学，请给博主一丢丢打赏吧↓↓↓您的支持是我不断创作的最大动力哟！感谢您的支持哦
JSON 响应以 JSON 对象的形式共享信息，这些对象可以转换为任何本地编程语言。由于我们使用的是python，我们的任务是从这个响应中检索单个值，我们将这些对象转换为字典。...JSON 对象在“json（）”方法的帮助下转换为字典。然后解析这些词典以选择特定信息。 在这里，我们将通过访问嵌套对象来提取 BPI 值。字典键引用某些属性和属性，其值引用不同的数据类型。...我们将使用键来提取单个和多个值。...其他见解 我们还可以通过将“JSON 对象”转储到元素中，然后在 “.loads（）” 方法的帮助下将其加载到字符串中，将 JSON 数据转换为字符串而不是字典。...结论 在本文的过程中，我们介绍了价值提取的基础知识，并了解了其重要性。我们还讨论了“JSON 响应”的机制以及如何从中提取单个值。在这 1圣方法，我们使用 API 端点从服务器检索数据。
使用Python，理解神秘的**kwargs语法可能算作一个。 字典对象前面的双星号允许您将该字典的内容作为命名参数传递给函数。 字典的键是参数名称，值是传递给函数的值。...它以易于阅读的格式打印出复杂的结构化对象。 任何使用非常规数据结构的Python开发人员必备的。...从Python 3.5开始，您可以选择在定义函数时提供类型提示。...wikipedia 维基百科 维基百科有一个很棒的API，允许用户以编程方式访问无与伦比的完全免费的知识和信息。 在维基百科模块，使访问该API几乎令人意想不到的方便。...它是一种数据格式化语言，是JSON的超集。 与JSON不同，它可以存储更复杂的对象并引用它自己的元素。您还可以编写注释，使其特别适合编写配置文件。
在这篇文章中，我将回避关于是否使用 JSON 作为配置文件格式的争论，并解释如何使用 Groovy 编程语言 来解析这类信息。...演示的 JSON 配置文件 在这个演示中，我从 Drupal 中截取了这个 JSON 文件，它是 Drupal CMS 使用的主要配置文件，并将其保存在文件 config.json 中： { "vm"...每个键都引用了它自己的值的映射。注意 forwarded_ports 键所引用的空列表。 这很容易，但它所做的只是把东西打印出来。你是如何获得各种组件的呢？...如果你想有一个标准的配置并让用户覆盖它呢？在这种情况下，你可能想在程序中硬编码一个 JSON 配置，然后读取用户配置并覆盖任何标准配置的设置。...假设上面的配置是标准的，而用户只想覆盖其中的一点，只想覆盖 vm 结构中的 ip 和 memory 值，并把它放在 userConfig.json 文件中: { "vm": { "ip": "201.201.201.201
虽然您以前可能曾使用自定义文本配置文件或数据格式，但JSON为您提供了结构化的递归存储，而Python的JSON模块提供了将这些数据传入和传出应用程序所需的所有解析库。...要添加到dict对象，您可以在示例代码中创建一个键（例如tux ， beastie或konqi） ，然后提供一个值。 在这种情况下，该值为另一个充满玩家统计信息的词典。 字典是可变的。...同时，JSON模块的转储功能用于将数据从dict转储到数据文件中。 从您的应用程序中保存数据就是这么简单，而最好的部分是数据是结构化的和可预测的。...": 6}, "konqi": {"health": 18, "level": 7}} 从JSON文件读取数据 如果要将数据保存为JSON格式，则可能最终希望将数据读回到Python中。...代码示例中的print语句演示了如何使用数据。 在dict键上复合dict键可能会造成混淆，但是，只要您熟悉自己的数据集，或者可以读取JSON源以获取其心智图，那么逻辑就有意义。
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