第一种方式：res = requests.get(url, params=data, headers = headers)

第二种方式：res = requests.get(url, data=data, headers = headers)

注意:

JSON是一种取代XML的数据结构,和xml相比,它更小巧但描述能力却不差,由于它的小巧所以网络传输数据将减少更多流量从而加快速度。

JSON就是一串字符串

简介

　　这篇文章的由来是由于上一篇发送post请求的接口时候，参数传字典（dict）和json的缘故，因为python中，json和dict非常类似，都是key-value的形式，为啥还要这么传参，在群里问了一些人，也说不出个所以然了，还是自己动手丰衣足

食，所以才有这篇和编辑分类格格不入的文章。来先看一下它们各自的定义。

文末会有读者福利

简介:

在程序开发过程中，在参数传递，函数返回值等方面，越来越多的使用JSON。JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，同时也易于机器解析和生成、易于理解、阅读和撰写，而且Json采用完全独立于语言的文本格式，这使得Json成为理想的数据交换语言。

编辑导语：产品信息结构图有助于清晰地展示产品信息，一定程度上可以为后台上传数据提供依据，但不少人可能觉得产品信息结构图很难，这可能是对数据库表结构不理解等因素导致的。本篇文章里，作者就产品信息结构图的所需知识进行了总结，一起来看一下。

前言

有没有觉得设计产品信息结构图很难，根本无从下手，不知所措？根本原因在哪？

大家有没有发现，python中的字典类型的数据结构，和我们目前比较流行的web端的json格式，非常类似，几乎有点分不清了。那么这2者的区别是什么呢？

首先，从概念上，我们要理解这2者是截然不同的。

python中的dict类型是一种数据结构，而json是一种数据格式。json是一种数据格式，就对格式有严格的要求，比如key,value必须用双引号作为边界符，不能用单引号。而python中的dict类型则可以用单引号，也可以用双引号作为边界符。

很多数据分析工具，分析格式为JSO格式文件，例如百度echarts数据分析工具，现实情况很多数据格式为Excel或者CSV格式，临时救急，就可以使用EFunction插件，JSON数据处理工具，将这些数据转化为JSON格式形式。

EFunction格式处理数据主要分为两大类，分别为：

JSON

JSON的key具有唯一性

JSON.parse()

什么是 JSON?
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。