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6.2 读写JSON数据
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问题
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你想读写JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。
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解决方案
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``json`` 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。
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其中两个主要的函数是 ``json.dumps()`` 和 ``json.loads()`` ，
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要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多。
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下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON：
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.. code-block:: python
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import json
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data = {
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'name' : 'ACME',
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'shares' : 100,
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'price' : 542.23
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}
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json_str = json.dumps(data)
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下面演示如何将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：
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.. code-block:: python
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data = json.loads(json_str)
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如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 ``json.dump()`` 和 ``json.load()`` 来编码和解码JSON数据。例如：
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.. code-block:: python
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# Writing JSON data
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with open('data.json', 'w') as f:
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json.dump(data, f)
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# Reading data back
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with open('data.json', 'r') as f:
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data = json.load(f)
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讨论
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JSON编码支持的基本数据类型为 ``None`` ， ``bool`` ， ``int`` ， ``float`` 和 ``str`` ，
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以及包含这些类型数据的lists，tuples和dictionaries。
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对于dictionaries，keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。
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为了遵循JSON规范，你应该只编码Python的lists和dictionaries。
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而且，在web应用程序中，顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。
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JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的，除了一些小的差异之外。
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比如，True会被映射为true，False被映射为false，而None会被映射为null。
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下面是一个例子，演示了编码后的字符串效果：
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.. code-block:: python
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>>> json.dumps(False)
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'false'
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>>> d = {'a': True,
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... 'b': 'Hello',
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... 'c': None}
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>>> json.dumps(d)
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'{"b": "Hello", "c": null, "a": true}'
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>>>
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如果你试着去检查JSON解码后的数据，你通常很难通过简单的打印来确定它的结构，
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特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。
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为了解决这个问题，可以考虑使用pprint模块的 ``pprint()`` 函数来代替普通的 ``print()`` 函数。
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它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。
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下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子：
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.. code-block:: python
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>>> from urllib.request import urlopen
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>>> import json
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>>> u = urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5')
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>>> resp = json.loads(u.read().decode('utf-8'))
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>>> from pprint import pprint
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>>> pprint(resp)
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{'completed_in': 0.074,
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'max_id': 264043230692245504,
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'max_id_str': '264043230692245504',
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'next_page': '?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5',
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'page': 1,
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'query': 'python',
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'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q=python',
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'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000',
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'from_user': ...
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},
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{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000',
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'from_user': ...
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||
},
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{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000',
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'from_user': ...
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},
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{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000',
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'from_user': ...
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}
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{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000',
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'from_user': ...
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}],
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'results_per_page': 5,
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'since_id': 0,
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'since_id_str': '0'}
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>>>
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一般来讲，JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。
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如果你想要创建其他类型的对象，可以给 ``json.loads()`` 传递object_pairs_hook或object_hook参数。
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例如，下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子：
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.. code-block:: python
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>>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}'
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>>> from collections import OrderedDict
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>>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)
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>>> data
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OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)])
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>>>
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下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子：
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.. code-block:: python
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>>> class JSONObject:
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... def __init__(self, d):
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... self.__dict__ = d
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...
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>>>
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>>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject)
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>>> data.name
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'ACME'
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>>> data.shares
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50
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>>> data.price
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490.1
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>>>
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最后一个例子中，JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 ``__init__()`` 。
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然后，你就可以随心所欲的使用它了，比如作为一个实例字典来直接使用它。
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在编码JSON的时候，还有一些选项很有用。
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如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出，可以使用 ``json.dumps()`` 的indent参数。
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它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如：
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.. code-block:: python
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>>> print(json.dumps(data))
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{"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100}
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>>> print(json.dumps(data, indent=4))
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{
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"price": 542.23,
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"name": "ACME",
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"shares": 100
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}
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>>>
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对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如：
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.. code-block:: python
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>>> class Point:
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... def __init__(self, x, y):
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... self.x = x
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... self.y = y
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...
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>>> p = Point(2, 3)
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>>> json.dumps(p)
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Traceback (most recent call last):
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File "<stdin>", line 1, in <module>
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File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps
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return _default_encoder.encode(obj)
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File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode
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chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
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File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode
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return _iterencode(o, 0)
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File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default
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raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
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TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable
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>>>
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如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个可序列化的字典。例如：
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.. code-block:: python
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def serialize_instance(obj):
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d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }
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d.update(vars(obj))
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return d
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如果你想反过来获取这个实例，可以这样做：
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.. code-block:: python
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# Dictionary mapping names to known classes
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classes = {
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'Point' : Point
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}
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def unserialize_object(d):
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clsname = d.pop('__classname__', None)
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if clsname:
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cls = classes[clsname]
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obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__
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for key, value in d.items():
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setattr(obj, key, value)
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return obj
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else:
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return d
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下面是如何使用这些函数的例子：
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.. code-block:: python
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>>> p = Point(2,3)
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>>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance)
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>>> s
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'{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}'
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>>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object)
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>>> a
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<__main__.Point object at 0x1017577d0>
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>>> a.x
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2
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>>> a.y
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3
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>>>
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``json`` 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。
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可以参考官方文档获取更多细节。
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