小编Gra*_*ell的帖子

在Python 2.6中有没有办法为JSON的sort_keys提供自定义键或cmp函数？

我有一个来自JSON的dicts列表,如下所示:

[
  {
    "key": "numberpuzzles1",
    "url": "number-puzzle-i.html",
    "title": "Number Puzzle I",
    "category": "nestedloops",
    "points": "60",
    "n": "087"
  },
  {
     "key": "gettingindividualdigits",
     "url": "getting-individual-digits.html",
     "title": "Getting Individual Digits",
     "category": "nestedloops",
     "points": "80",
     "n": "088"
  }
]

...我已经存储到list变量中了assigndb.我希望能够加载JSON,修改它,并使用dumps(或其他)将其序列化,保持密钥的顺序完好无损.

到目前为止,我尝试过这样的事情:

ordering = {'key': 0, 'url': 1, 'title': 2, 'category': 3,
             'flags': 4, 'points': 5, 'n': 6}

def key_func(k):
    return ordering[k]

# renumber assignments sequentially
for (i, a) in enumerate(assigndb):
    a["n"] = "%03d" % …

我是一名计算机科学老师,正在尝试使用NumPy为自己创建一本小写本.但我认为如果我可以创建一个使用行和列的字段名称的ndarray,它将使我的代码更容易编写.这是我到目前为止所得到的:

import numpy as np
num_stud = 23
num_assign = 2
grades = np.zeros(num_stud, dtype=[('assign 1','i2'), ('assign 2','i2')]) #etc
gv = grades.view(dtype='i2').reshape(num_stud,num_assign)

所以,如果我的第一个学生在'assign 1'上得到97,我可以写下:

grades[0]['assign 1'] = 97
gv[0][0] = 97

另外,我可以做以下事情:

np.mean( grades['assign 1'] ) # class average for assignment 1
np.sum( gv[0] ) # total points for student 1

这一切都有效.但我无法弄清楚该怎么做是使用学生ID号来指代某个学生(假设我的两个学生有学生ID,如图所示):

grades['123456']['assign 2'] = 95
grades['314159']['assign 2'] = 83

...或者可能使用不同的字段名称创建第二个视图？

np.sum( gview2['314159'] ) # total points for the student with the given id

我知道我可以创建一个dict将学生ID映射到索引,但这似乎是脆弱和苛刻的,我希望有一个更好的方法:

id2i = { …