json

Python的内置库——json处理

{"firstName":"John", "lastName":"Doe"}

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)。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。

这句话大概意思是：

用{} 开头和结尾
用str表示 key
用str, int, list, dict 表示 value
list用[index]访问
dict用.key访问

json 字符串生成 python 对象：json.load() python 对象格式化为 json 字符串：json.dump()

数据类型¶

转换对应表（python -> json）

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float	number
True	true
False	false
None	null

转换对应表（json -> python）

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number(int)	int
number(real)	float
true	True
false	False
null	None

常用方法¶

方法	功能	总结
json.dump(obj,fp)	将python数据类型转换并保存到json格式文件内	p -> j,写入文件
json.dumps(obj)	将python数据类型转换为json格式的字符串	p -> j
json.load(fp)	从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型	从文件读, j -> p
json.loads(str)	将json格式的字符串转换为python的类型	j -> p

带s的是处理字符串不带s的是从文件里处理

json

Python -> JSON¶

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

obj：需要被转换的Python对象
fp：文件对象，要写入的文件
skipkeys：
- Fasle时：不是基本对象(int、str、bool、float)的键不会被跳过
- True时：不是基本对象(int、str、bool、float)的键会被跳过
ensure_ascii：
- True：将非ASCII字符转义，例如中文
- False：将非ASCII字符原样输出
allow_nan：
- True：对json规格范围外的float类型(nan、inf、-inf)序列化时会引发ValueError
- False：对json规格范围外的float类型(nan、inf、-inf)序列化时使用等价形式(NaN、Infinity、-Infinity)
indent：指定缩进等级（非负整数/字符串）
- 0、负数、""：只添加换行符
- None：不缩进
- 正整数：每层缩进同样数量的空格
- 字符串：如\t，该字符串将被用于缩进每一层
sort_keys：按字典的键排序
default：其应该是一个函数，每当某个对象无法被序列化时它会被调用。它应该返回该对象的一个可以被 JSON 编码的版本或者引发一个 TypeError。
使用dumps()

import json

# 这是一个 python 字典对象
py_dic = {
    'firstName': 'Boii',
    'j': {
        'x': 1,
        'y': "2",
        'z': 3
    },
    "lastName": "Pro",
    'li': ["A", 'b', 3]
}

print('Python对象：', end="")
print(py_dic, end="\t")
print(type(py_dic))

# 将一个 Python 对象转换成 json 字符串
json_str = json.dumps(py_dic, sort_keys=True)

print('JSON字符串：', end="")
print(json_str, end="\t")
print(type(json_str))

--------------------------------------------------

# Output:
Python对象：{'firstName': 'Boii', 'j': {'x': 1, 'y': '2', 'z': 3}, 'lastName': 'Pro', 'li': ['A', 'b', 3]}    <class 'dict'>
JSON字符串：{"firstName": "Boii", "j": {"x": 1, "y": "2", "z": 3}, "lastName": "Pro", "li": ["A", "b", 3]}    <class 'str'>

可以发现，Python中都是使用单引号'，JSON中都是使用双引号"

import json

# 这是一个python 列表对象
py_list = [1, 2, 3]

print('Python对象：', end="")
print(py_list, end="\t")
print(type(py_list))

# 将一个 Python 对象转换成 json 字符串
json_str = json.dumps(py_list, sort_keys=True)

print('JSON字符串：', end="")
print(json_str, end="\t")
print(type(json_str))

--------------------------------------------------

# Output:
Python对象：[1, 2, 3]   <class 'list'>
JSON字符串：[1, 2, 3]   <class 'str'>

使用dump()

import json

py_dic = {
    'firstName': 'Boii',
    'j': {
        'x': 1,
        'y': "2",
        'z': 3
    },
    "lastName": "Pro",
    'li': ["A", 'b', 3]
}

# 将一个 Python 对象转换成 json 字符串，然后写入文件
with open('./py_dic.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(py_dic, f, sort_keys=True)

--------------------------------------------------

# Output:
没有输出，因为输出到文件中了

# py_dic.json
{"firstName": "Boii", "j": {"x": 1, "y": "2", "z": 3}, "lastName": "Pro", "li": ["A", "b", 3]}

有些教程中直接使用open()打开一个文件对象，然后将文件对象作为参数传入dump()，却没有使用close()关闭文件对象。这是错误的，会造成文件对象一直没有关闭而持续占用计算机资源。

解决方法：要么手动调用close()方法，要么用with语句

f = open('./py_dic.json', 'w', encoding='utf-8')
json.dump(py_dic, f, sort_keys=True)
f.close()

或

with open('./py_dic.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(py_dic, f, sort_keys=True)

JSON -> Python¶

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

fp：文件对象，要写入的文件
object_hook：是一个可选的函数，它会被调用于每一个解码出的对象字面量（即一个 dict）。object_hook 的返回值会取代原本的 dict。这一特性能够被用于实现自定义解码器（如 JSON-RPC 的类型提示)。
parse_float、parse_int、parse_constant、 object_pairs_hook：都是编码解码器需要的参数
使用loads()

import json

Str = '{"name": "Boii", "age": 30, "tel":["13800000000", "13100880088"], "isonly":true}'

print('JSON字符串：', end="")
print(Str, end='\t')
print(type(Str))

# 将一个 json 字符串 转换成 Python 对象
pythonObj = json.loads(Str)

print('Python对象：', end="")
print(pythonObj, end='\t')
print(type(pythonObj))
--------------------------------------------------

# Output:

JSON字符串：{"name": "Boii", "age": 30, "tel":["13800000000", "13100880088"], "isonly":true}    <class 'str'>
Python对象：{'name': 'Boii', 'age': 30, 'tel': ['13800000000', '13100880088'], 'isonly': True}    <class 'dict'>

可以发现，Python中都是使用单引号'，JSON中都是使用双引号"

使用load()从json文件中读取转换成Python对象

# py.json
{"firstName": "Boii", "j": {"x": 2, "y": "2", "z": 3}, "lastName": "Pro", "li": ["A", "b", 3]}

# j2p.py
import json

with open('./j2p.py', 'r', encoding='utf-8') as f:
    pythonObj = json.load(f)
    print('Python对象：', end="")
    print(pythonObj)
    print(type(pythonObj))

--------------------------------------------------

# Output:
Python对象：{'firstName': 'Boii', 'j': {'x': 1, 'y': '2', 'z': 3}, 'lastName': 'Pro', 'li': ['A', 'b', 3]}
<class 'dict'>

总结¶

# Writing JSON data
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

# Reading data back
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)