python 中json 操作

json 格式的例子：
{
"firstName": "John",
"lastName": "Smith",
"address": {
"streetAddress": "21 2nd Street",
"city": "New York",
"state": "NY",
"postalCode": 10021
},
"phoneNumbers": [
{ "type": "home", "number": "212 555-1234" },
{ "type": "fax", "number": "646 555-4567" }
],
"newSubscription": false,
"companyName": null
}
本质上就是一串格式化的字符串。

JSON 的基本介绍：
引用自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/05/data_types_and_json.html

21世纪初，Douglas Crockford寻找一种简便的数据交换格式，能够在服务器之间交换数据。这其实需要二步，第一步是将各种数据转化为一个字符串，也就是数据的串行化（serialization），第二步才是交换这个字符串。

当时通用的数据交换语言是XML，但是Douglas Crockford觉得XML的生成和解析都太麻烦，所以他提出了一种简化格式，也就是Json。

Json的规格非常简单，只用一个页面、几百个字就能说清楚，而且Douglas Crockford声称这个规格永远不必升级，因为该规定的都规定了。

1） 并列的数据之间用逗号（“，”）分隔。

2） 映射用冒号（“：”）表示。

3） 并列数据的集合（数组）用方括号("[]")表示。

4） 映射的集合（对象）用大括号（“{}”）表示。

上面四条规则，就是Json格式的所有内容。

比如，下面这句话：

“北京市的面积为16800平方公里，常住人口1600万人。上海市的面积为6400平方公里，常住人口1800万。”

写成json格式就是这样：

[
{"城市":"北京","面积":16800,"人口":1600},
{"城市":"上海","面积":6400,"人口":1800}
]

如果事先知道数据的结构，上面的写法还可以进一步简化：

[
["北京",16800,1600],
["上海",6400,1800]
]

由此可以看到，json非常易学易用。所以，在短短几年中，它就取代xml，成为了互联网上最受欢迎的数据交换格式。

我猜想，Douglas Crockford一定事先就知道，数据结构可以简化成三种形式，否则怎么可能将json定义得如此精炼呢

# smiplejson  的用法

json.loads(js_obj)   

json.dumps(py_obj)

 

#!/usr/bin/env python

import simplejson;

#read string
date='[{"name":"Column_owner","point":"AKESH2880153908"},{"name":"Column_name","point":"wiken"}]';
jsonVal = simplejson.loads(date)

for val in jsonVal:
    print val["name"]
    print val["point"]

#read form file
jsonVal = simplejson.load(file('./a.json'));
for val in jsonVal:
    print(val);
    print("****");

 

import simplejson as sjson

data='{"head_url":"http:\/\/fmn.xnpic.com\/fmn050\/20110510\/1505\/p_head_p1bd_1b75000aa0515c15.jpg","taggerName":"\u9676\u4e3d\u7426 ","ownerName":"\u5f20\u4e91\u97f5","photoHeight":635,"ownerId":367595542,"width":100,"targetId":278140092,"targetName":"\u6653\u5f64","id":111792259,"height":635,"topToPhoto":304,"photoId":"4333529326","main_url":"http:\/\/fmn.xnpic.com\/fmn050\/20110510\/1505\/p_main_beei_1b75000aa0515c15.jpg","leftToPhoto":203,"taggerId":298513582,"frameWidth":100,"left":203,"photoWidth":456,"top":304,"frameHeight":100}'

myjson = sjson.loads(data)


#print data
#print myjson

print type(myjson)
print "***************11  keys:"
print myjson.keys()
print "***************22  values:"
print myjson.values()
print "***************33"
#for i in myjson:
#  print i