Python读取JSON文件数据，使用 json包里的loads方法。
在JSON中，数据以名称/值（name/value）对表示；大括号内存储对象，每个名称后跟：（冒号），名称/值对之间要用（逗号）分隔；方括号包含数组，值以（逗号）分隔。
首先需要在桌面新建‘json.txt’文件，内容为jsonline格式。打开Python开发工具IDLE，新建‘json.py’文件，并按照如图所示书写代码。F5运行程序，Shell打印出json文本信息。
使用在线工具：许多在线 JSON 格式化工具可帮助你快速格式化 JSON 数据。你可以在浏览器中搜索 JSON 格式化工具，然后将你的 JSON 数据粘贴到在线工具中进行格式化。
用Python查找json格式中指定的数据输出这些查找到的数据的操作步骤如下：1，打开一个编辑器，例如sublime text 3，然后创建一个新的PY文档。2，导入os因为要传输文件，所以我们必须引入os库，以便您可以找到文件。
函数返回True，表示操作成功写入DataFrame到表同样借助此函数，步骤与创建表类似。完成数据读取和转换成DataFrame后，你可以开始进行深入的数据分析，利用Python的强大分析工具进行数据清洗、探索和建模。接下来，我们将探索如何在实际的线上数据流处理中应用这些技能。
Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。通过mod_wsgi模块，Apache可以运行Python编写的Web程序，举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。
Python在自动化运维和人工智能领域同样具有显著优势。在自动化运维方面，Python的脚本编写能力使得繁琐的运维任务得以自动化处理。例如，可以通过Python脚本实现服务器的批量管理、日志分析、故障预警等功能。此外，Python还广泛应用于人工智能领域，特别是机器学习和深度学习。
python主要应用领域：云计算：PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。
在数据库编程中，程序员可以通过符合Python DB-API规范的模块与微软SQL Server、Oracle、Sybase、DBMysql、SQLite等数据库进行通信。Python自带牛虻模块，提供完整的SQL环境。网络编程提供了丰富的模块来支持套接字编程，可以方便快捷地开发分布式应用。作为Web应用的开发语言，它支持最新的XML技术。
python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube，Dropbox，豆瓣。
1、python读取图片，实际上是读取了离散的图片数据：print（img）运行，就会给出图片数据。显示反色图片，只要进行简单的计算：255-img 这是2*img的效果。分离通道，图片的第一个通道是：img[：，：，0]成图是灰度图。
2、Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。
3、在实际操作中，比如随机裁剪，我们可以通过Python代码实现，确保裁剪后的图像尺寸至少为100x100像素，这样既能保证多样性，又能避免过度压缩导致信息丢失。随机缩放则是通过cvresize，使图像尺寸在0.7到3倍之间变化，模拟不同分辨率带来的挑战。
4、数据传递的有效性：绘制图表可以让数据更有效地传递，可以更佳地向他人展示多个方案和多个结果，并增加理解。高速生成图表：Python的绘图库可以快速生成数据可视化图表，Python语言中的实时绘图不仅可以快速而准确地提供信息，而且还可以轻松自定义样式，为不同的数据展示方式提供更为灵活的选择。
