text: # example.txt
  # JSON 문서
  # 속도가 빠르고, 트래픽이 적게 발생해 웹 상에서 자주 이용되는 형식의 데이터
  # 지금까지 html, xml 문서의 데이터를 추출, 파싱해보았음
  # JSON 문서에서의 데이터 추출 어떻게 이루어질까?
  
  r=[i for i in range(5)]
  #5번 돌아가는 i값으로 리스트를 만들고 그 리스트를 r이라고 하자
  
  import json
  path = 'example.txt'
  # print(open(path, encoding='utf-8').readline())    # open함수의 default 값은 "r"
  rec = [json.loads(line) for line in open(path, encoding='utf-8-sig')]   # json 문서를 읽는 방법
  print(len(rec))
  print(rec[0]['tz']) # 키가 'tz'인 항목의 값을 출력
  # print(rec)
  
  time_zones = [myRec['tz'] for myRec in rec if 'tz' in myRec]
  # myRec에 'tz'키가 있다면, 'tz'키에 해당하는 값을 출력해 time_zones 리스트의 요소로 입력해라
  # 'tz'키가 없다면, ''(결측값)으로 입력됨
  # print(len(time_zones))  # 3440
  # print(time_zones[:20])
  
  from collections import defaultdict
  #딕셔너리의 디폴트값을 0으로 초기화
  
  def get_counts2(sequence):
      counts = defaultdict(int)           #0으로 초기화
      for x in sequence:
          counts[x]+=1
      return counts
  counts = get_counts2(time_zones)
  
  
  
  def get_counts(sequence):
      counts = {}
      # for x in sequence:            아래 for문과 같은 결과
      #     counts[x]+=1
      for x in sequence:
          if x in counts:
              counts[x] += 1
          else:
              counts[x] = 1
      return counts
          # print(x)
  
  counts = get_counts(time_zones)
  print(counts)
  print(counts['America/New_York'])
  print(len(counts))
  print(len(time_zones))