#json。数据交换用到json文件。json是特殊的字符串。访问网站,返回的就是json
1、json简介:
定义:JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。
特点:简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。
在 JS 语言中,一切都是对象。因此,任何支持的类型都可以通过 JSON 来表示,例如字符串、数字、对象、数组等。但是对象和数组是比较特殊且常用的两种类型:
对象表示为键值对
数据由逗号分隔
花括号保存对象
方括号保存数组
序列化简单定义:变成json格式。定义:变成json格式。
反序列化简单定义: json格式变其它
2、注意点
注意点:
两种语言之间数据类型的差异,用json交换。
外层必须是字典或列表这两个容器类数据类型。
必须是双引号(因为java等其它语言有使用双引号表示字符串,单引号不表示字符串)
json是字符串
json中不存在元组。序列化元组之后元组变列表;不能是集合,序列化集合报错。序列化支持类型可以进Python官方文件介绍里面有介绍。
以后传值就是传一个也要用字典或列表
import json tup=(1,2,3) a=json.dumps(tup) #json中不存在元组。序列化元组之后元组变列表 print(a) print(json.loads(a)) --------------结果: [1, 2, 3] [1, 2, 3] import json mset={1,2,3} #不能是集合,序列化集合报错。 print(json.dumps(mset)) -------------结果; o.__class__.__name__) TypeError: Object of type 'set' is not JSON serializable
字典格式与json格式对比:
字典格式:
d = { 'a': 123, 'b': { 'x': ['A', 'B', 'C'] } }
json格式
{ "a": 123, "b": { #必须是双引号(因为java等其它语言有使用双引号表示字符串,单引号不表示字符串) "x": ["A", "B", "C"] } }
可以看到, Dictionary和JSON非常接近, 而Python中的json库提供的主要功能, 也是两者之间的转换.
3、json使用(常用):
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式,里面可以包含方括号括起来的数组,也就是python里面的列表。
在python中,有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块
Json 模块提供了四个方法: dumps、dump、loads、load
pickle 模块也提供了四个功能:dumps、dump、loads、load
序列化:将python的值转换为json格式的字符串。
反序列化:将json格式的字符串转换成python的数据类型
1)# 序列化,将python的值转换为json格式的字符串。序列化json.dumps() True变true了。序列化 import json v = [12,3,4,{'k1':'v1'},True,'asdf'] v1 = json.dumps(v) print(v1,type(v1)) --------------结果; [12, 3, 4, {"k1": "v1"}, true, "asdf"] <class 'str'> 2)反序列化json.load(),将json格式的字符串转换成python的数据类型 import json v2 = '["mcw",123]' print(type(v2)) v3 = json.loads(v2) print(v3,type(v3)) -----------------结果; <class 'str'> ['mcw', 123] <class 'list
如下验证:dumps可以格式化大部分的基本数据类型为字符串
1)字典序列化: import json dic={"name":"mcw","age":18} xu=json.dumps(dic) print(xu,type(xu),type(dic)) --------------结果: {"name": "mcw", "age": 18} <class 'str'> <class 'dict'> )列表序列化与反序列化: import json li=[1,2] xu=json.dumps(li) print(xu,type(xu),type(li)) fx=json.loads(xu) print(fx,type(fx)) ------------结果: [1, 2] <class 'str'> <class 'list'> [1, 2] <class 'list'> 3)字符串序列化与反序列化: import json mcwstr="xiaoma" xu=json.dumps(mcwstr) print(xu,type(xu),type(mcwstr)) fx=json.loads(xu) print(fx,type(fx)) ---------------结果; "xiaoma" <class 'str'> <class 'str'> xiaoma <class 'str'> 4)整型序列化与反序列化 import json mcwint=2 xu=json.dumps(mcwint) print(xu,type(xu),type(mcwint)) fx=json.loads(xu) print(fx,type(fx)) ---------------结果: 2 <class 'str'> <class 'int'> 2 <class 'int'> 5)浮点型序列化与反序列化 import json mcwfloat=2.03 xu=json.dumps(mcwfloat) print(xu,type(xu),type(mcwfloat)) fx=json.loads(xu) print(fx,type(fx)) --------------------结果: 2.03 <class 'str'> <class 'float'> 2.03 <class 'float'> 6)布尔型序列化与反序列化: import json mcwbool=True xu=json.dumps(mcwbool) print(xu,type(xu),type(mcwbool)) fx=json.loads(xu) print(fx,type(fx)) ------------------结果: true <class 'str'> <class 'bool'> True <class 'bool'> 7)None序列化与反序列化 import json mcwnone=None xu=json.dumps(mcwnone) print(xu,type(xu),type(mcwnone)) fx=json.loads(xu) print(fx,type(fx)) ---------------结果; null <class 'str'> <class 'NoneType'> None <class 'NoneType'>
4、json序列化过程中的中文显示
import json v = {'k1':'alex','k2':'魔降风云变'} print(json.dumps(v)) val = json.dumps(v,ensure_ascii=False) print(val) --------------------结果: {"k1": "alex", "k2": "u9b54u964du98ceu4e91u53d8"} {"k1": "alex", "k2": "魔降风云变"}
5、json.dump 和json.load(不常用)
序列化:
import json v = {'k1':'yh','k2':'小马过河'} f = open('xiaoma.txt',mode='w',encoding='utf-8') #文件不存在就会生成 val = json.dump(v,f) print(val) f.close() ----------------结果: None #dump将内容序列化,并写入打开的文件中。
反序列化:
import json f = open('xiaoma.txt',mode='r',encoding='utf-8') data = json.load(f) f.close() print(data,type(data))
---------------结果:
{'k1': 'yh', 'k2': '小马过河'} <class 'dict'>
参考:
1)https://www.cnblogs.com/tjuyuan/p/6795860.html
2)http://www.runoob.com/python/python-json.html
3)https://www.jb51.net/article/139498.htm