Python JSON模块

JSON 的基础知识

JSON 的全称是 JavaScript Object Notation，即 JavaScript 对象符号，它是一种轻量级的数据交换格式。JSON 的数据格式既适合人来读写，也适合计算机本身解析和生成。最早的时候，JSON 是 JavaScript 语言的数据交换格式，后来慢慢发展成一种语言无关的数据交换格式，这一点非常类似于 XML。

JSON 主要在类似于C 的编程语言中广泛使用，这些语言包括 C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python 等。JSON 提供了多种语言之间完成数据交换的能力，因此，JSON 也是一种非常理想的数据交换格式。

Python JSON 模块

json 模块提供了对 JSON 的支持，它既包含了将 JSON 字符串恢复成 Python 对象的函数，也提供了将 Python 对象转换成 JSON 字符串的函数。

当程序把 JSON 对象换成 Python 对象时，转换关系如表 1所示：

表1 JSON 类型转换Python 类型的对应关系

JSON 类型	Python 类型
对象（object）	字典（dict）
数组（array）	列表（list）
字符串（string）	字符串（str）
整数（number(int)）	整数（int）
实数（number(real)）	浮点数（float）
true	True
false	False
null	None

当程序把 Python 对象转换成 JSON 格式字符串时，转换关系如表2所示：

表 2 Python 类型转换 JSON 类型的对应关系

Python 类型	JSON 类型
字典（dict）	对象（object）
列表（list）和元组（tuple）	数组（array）
字符串（str）	字符串（string）
整型、浮点数（float,int）	数值型（number）
True	true
False	false
None	null

序列化和反序列化

要知道JSON的应用场景，先要了解两个概念，即序列化和反序列化。什么是序列化，什么是反序列化呢？

举个栗子，很多人在玩王者荣耀游戏的时候，团战正激烈进行中，突然有急事要处理，如果不及时处理的话会产生一系列麻烦的后果。那怎么办呢？这时候玩家通常会选择挂起。游戏挂起，相当于把当时的状态保存在一个文件里，并把该文件保存到硬盘里，而这个过程就称为序列化。等你完事后回来，取消挂起继续游戏，就相当于把早先保存在硬盘里的文件数据提取了出来，这个过程就是反序列化。

可见，序列化和反序列化的优点有两个：一是便于存储，一是便于传输。

1. 便于存储

    序列化过程将文本信息转变为二进制数据流。这样信息就容易存储在硬盘之中，当需要读取文件的时候，从硬盘中读取数据，再将其反序列化便可以得到原始的数据。

2. 便于传输

    当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。

JSON函数的应用场景

使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json

函数	描述
json.dumps	将 Python 对象编码成 JSON 字符串，即把dict类型的数据转换成str类型
json.dump	将Python 对象编码成 JSON 字符串（即把dict类型的数据转成str），并写入到json文件中
json.loads	将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象，即把str类型的数据转换成dict类型
json.load	从已编码的 JSON 文件中读取数据并反序列化

json.dumps

json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

# 简单编码，将dict类型的数据转成str
print(json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}]))    
# ["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]



# 参数sort_keys=True可以将字典排序
print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True))   
# {"a": 0, "b": 0, "c": 0}



# 参数separators=('','')可以自定义分隔符
print(json.dumps([1,2,3,{'4': 5, '6': 7}], sort_keys=True, separators=(',',':')))
# [1,2,3,{"4":5,"6":7}]



# 参数indent可以增加缩进，增强可读性，但缩进空格会使数据变大
print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True,indent=2, separators=(',', ': ')))
# {
#   "4": 5,
#   "6": 7
# }



# 参数skipkeys可以忽略非str类型的key。dumps方法存储dict对象时，key必须是str类型，如果出现了其他类型则会抛出TypeError异常，如果开启该参数并设为True，会忽略这个key。
data = {'a':1,(1,2):123}
print(json.dumps(data,skipkeys=True))
#{"a": 1}

json.dump

json.dump 用于将Python 对象编码成 JSON 字符串（即把dict类型的数据转成str），并写入到json文件中。

 

 将dict类型对象序列化并保存到文件：

import json

info = {
    'name':'alex',
    'age':'22'
}

with open('test.test',"w") as f:
    json.dump(info,f)

执行代码后，test.test文件内容数据如下：

{"name": "alex", "age": "22"}

json.loads

 

json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象。

 

import json

obj = ['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}]
a = json.dumps(obj)         # 先序列化
print(a)
# ["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]   # JSON 类型

print(json.loads(a))        # 再反序列化
# ['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]    # Python 类型

 

 

json.load

 

json.loads 用于从已编码的 JSON 文件中读取数据并反序列化。

 

import json

f = open("test.test","r")
data= json.load(f)
print(data)               # {'name': 'alex', 'age': '22'}
print(type(data))         # <class 'dict'>

# 索引字典中指定key对应的value
print(data['age'])        # 22

-END-