知名网站建设定制【强烈推荐】Python中JSON的基本使用（超详细）

Python中JSON知名网站建设定制的基本使用

1. JSON简介

JSON(JavaScript Object Notation) 知名网站建设定制是一种轻量级的数据交换格式，它是JavaScript的子集，知名网站建设定制易于人阅读和编写。

JSON知名网站建设定制用来存储和交换文本信息，比xml更小/更快/更易解析，易于读写，知名网站建设定制占用带宽小，知名网站建设定制网络传输速度快的特性，知名网站建设定制适用于数据量大，知名网站建设定制不要求保留原有类型的情况。。

知名网站建设定制前端和后端知名网站建设定制进行数据交互，其实就是JS和Python进行数据交互！

2. JSON语法规则

  1. 名称必须用双引号（即：" "）来包括
  2. 值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组，或子对象
  3. 数据在name/value中
  4. 数据见用逗号分隔
  5. 花括号保存对象
  6. 方括号保存数组

3. JSON数据类型

一并列举出Python与JSON数据类型的映射关系：

Python

JSON
dictobject
list, tuplearray
str, unicodestring
int, long, floatnumber
Truetrue
False

false

Nonenull

4. JSON对象

在花括号中书写，对象可以包含多个名称/值对。

例：

{"firstname": "jonh", "lastname": "Doe"}
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5. JSON数组

Employees是包含三个对象的数组。

每个对象代表一条关于某个人名的记录，在方括号中书写，数组可以包含多个对象：

{	"employees": [		{ “firstName”:“John” , “lastName”:“Doe” },		{ “firstName”:“Anna” , “lastName”:“Smith” },		{ “firstName”:“Peter” , “lastName”:“Jones” }	]}
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6. JSON中常用的方法

python在使用json这个模块前，首先要导入json库：import json.

方法描述
json.dumps()将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads()将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dump()将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
json.load()读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型

注意：不带s的是序列化到文件或者从文件，带s的都是内存操作不涉及持久化。

6.1 json.dumps()

import json data = {'name':'nanbei','age':18}# 将Python对象编码成json字符串print(json.dumps(data))
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结果:

{"name": "nanbei", "age": 18}
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注： 在这里我们可以看到，原先的单引号已经变成双引号了

6.2 json.loads()

import json data = {'name':'nanbei','age':18}# 将Python对象编码成json字符串# print(json.dumps(data))# 将json字符串解码成Python对象a = json.dumps(data)print(json.loads(a))
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结果:

{'name': 'nanbei', 'age': 18}
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在这里举个元组和列表的例子：

import json data = (1,2,3,4)data_json = [1,2,3,4]#将Python对象编码成json字符串print(json.dumps(data))print(json.dumps(data_json))#将Python对象编码成json字符串a = json.dumps(data)b = json.dumps(data_json)#将json字符串编码成Python对象print(json.loads(a))print(json.loads(b))
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结果：

[1, 2, 3, 4][1, 2, 3, 4][1, 2, 3, 4][1, 2, 3, 4]
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可以看到，元组和列表解析出来的均是数组。

由以上输出可以看出编码过程中，Python中的list和tuple都被转化成json的数组，而解码后，json的数组最终被转化成Python的list的，无论是原来是list还是tuple。

6.3 json.()

将Python内置类型序列化为json对象后写入文件：

import json data = {    'nanbei':'haha',    'a':[1,2,3,4],    'b':(1,2,3)}with open('json_test.txt','w+') as f:    json.dump(data,f)
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6.4 json.load()

读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型：

import json data = {    'nanbei':'haha',    'a':[1,2,3,4],    'b':(1,2,3)}with open('json_test.txt','w+') as f:    json.dump(data,f) with open('json_test.txt','r+') as f:    print(json.load(f))
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结果：

{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}
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6.5 更多实例

json.dumps()：将一个Python数据类型列表编码成json格式的字符串

#python的列表转换为json的数组>>> import json>>> json.dumps([1,2,3])'[1, 2, 3]'#python的字符串转换为json的字符串>>> json.dumps('abdcs')'"abdcs"'#python的元祖转换为json的数组>>> json.dumps((1,2,3,'a'))'[1, 2, 3, "a"]'#注意此时显示的是方括号#python的字典转换为json的对象>>> json.dumps({1:'a',2:'b'})'{"1": "a", "2": "b"}'#注意此时1和2转换后是加了引号的，因为json的名称是必须要加引号的#python的整数转换为json的数字>>> json.dumps(13)'13'#python的浮点数转换为json的数字>>> json.dumps(3.1415)'3.1415'#python的unicode字符串转换为json的字符串>>> json.dumps(u'a')'"a"'#python的True转换为json的数组true>>> json.dumps(True)'true'#python的False转换为json的数组false>>> json.dumps(False)'false'#python的None转换为json的null>>> json.dumps(None)'null'#json本质上是一个字符串>>> type(json.dumps('abc'))<class 'str'>
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dump和dumps：

import json# dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串data1 = json.dumps([])         # 列表print(data1, type(data1))data2 = json.dumps(2)          # 数字print(data2, type(data2))data3 = json.dumps('3')        # 字符串print(data3, type(data3))dict = {"name": "Tom", "age": 23}   # 字典data4 = json.dumps(dict)print(data4, type(data4))with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:    # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格    f.write(json.dumps(dict, indent=4))    json.dump(dict, f, indent=4)  # 传入文件描述符，和dumps一样的结果
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得到的输出结果如下：格式化所有的数据类型为str类型:

[] <class 'str'>2 <class 'str'>"3" <class 'str'>{"name": "Tom", "age": 23} <class 'str'>
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test.json中的内容:

{    "name": "Tom",    "age": 23}
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load和loads

import jsondict = '{"name": "Tom", "age": 23}'   # 将字符串还原为dictdata1 = json.loads(dict)print(data1, type(data1))with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:    data2 = json.loads(f.read())    # load的传入参数为字符串类型    print(data2, type(data2))    f.seek(0)                       # 将文件游标移动到文件开头位置    data3 = json.load(f)    print(data3, type(data3))
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运行结果如下：

{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
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7. 参数详解

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):
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函数作用: 将Python对象转变成JSON对象，便于序列化内存/文件中。

参数：

  • skipkeys: 如果为True的话，则只能是字典对象，否则会TypeError错误, 默认False
  • ensure_ascii: 确定是否为ASCII编码
  • check_circular: 循环类型检查，如果为True的话
  • allow_nan: 确定是否为允许的值
  • indent: 会以美观的方式来打印，呈现，实现缩进
  • separators: 对象分隔符，默认为,
  • encoding: 编码方式，默认为utf-8
  • sort_keys: 如果是字典对象，选择True的话，会按照键的ASCII码来排序

对于dump来说，只是多了一个fp参数：

简单说就是dump需要一个类似文件指针的参数（并不是真正的指针，可以称之为文件对象），与文件操作相结合，即先将Python文件对象转化为json字符串再保存在文件中。

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)Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a``.write()``-supporting file-like object).
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类似Java中的class implements java.io.Serializable

Java提供了一种对象序列化的机制，该机制中，一个对象可以被表示为一个字节序列，该字节序列包括该对象的数据、有关对象的类型的信息和存储在对象中数据的类型。

8. JSON反序列化为对象

JSON反序列化为类对象或者类的实例，使用的是loads()方法中的object_hook参数：

代码示例：

import json# 定义一个员工类class Employee(object):      def __init__(self,name,age,sex,tel):            self.name=name            self.age=age            self.sex=sex            self.tel=tel            # 实例化一个对象     emp = Employee('kongsh',18,'female',13123456789)# 定义JSON转换Python实例的函数def jsonToClass(emp):      return Employee(emp['name'], emp['age'], emp['sex'], emp['tel'])# 定义一个json字符串（字典）json_str = '{"name": "kongsh", "age": 18, "sex": "female", "tel": 13123456789}'emp = json.loads(json_str, object_hook=jsonToClass)print (emp)print(emp.name)
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结果展示：

9. 常见的错误

9.1 读取多行的JSON文件

假如要读取一个多行的JSON文件：

{"坂": ["坂5742"]}{"构": ["构6784"]}{"共": ["共5171"]}{"钩": ["钩94a9"]}{"肮": ["肮80ae"]}{"孤": ["孤5b64"]}
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如果直接使用：

with open(json_path, 'r') as f:    json_data = json.load(f)
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就会报错：抛出异常JSONDecodeError

json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17)

表示数据错误，数据太多，第2行第一列

因为json只能读取一个文档对象，有两个解决办法

  1. 单行读取文件,一次读取一行文件。
  2. 保存数据源的时候，格式写为一个对象（dump）。

1. 单行读取文件：

with open(json_path, 'r') as f:    for line in f.readlines():        json_data = json.loads(line)
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但是这种做法还有个问题，如果JSON文件中包含空行，还是会抛出JSONDecodeError异常。

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 2 column 1 (char 1)
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可以先处理空行，再进行文件读取操作：

for line in f.readlines():      line = line.strip()   # 使用strip函数去除空行      if len(line) != 0:          json_data = json.loads(line)
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2. 合并为一个对象：

将json文件处理成一个对象文件（序列化）：

{"dict": [{"坂": ["坂5742"]},{"构": ["构6784"]},{"共": ["共5171"]},{"钩": ["钩94a9"]},{"肮": ["肮80ae"]},{"孤": ["孤5b64"]}]}
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然后再用：

with open(json_path, 'r') as f:     json_data = json.loads(f.read())
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9.2 控制台乱码

# ensure_ascii=False 表示在控制台能够显示中文json_str = json.dumps(center_data_list, ensure_ascii=False)
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10. 总结

  • json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
  • json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
  • json.dump和json.load，需要传入文件描述符，加上文件操作。
  • json内部的格式要注意，一个好的格式能够方便读取，可以用indent格式化。

个人总结：

  • dump：存入的实例对象object（序列化）

  • dumps：存入的JSON的字符串数据

  • load：读取的实例对象object（反序列化）

  • loads：读取的JSON的字符串数据，转化为Python字典对象


已经好久没有跟男神说话了，前路慢慢，加油吧~

摘自大佬博客的内容，感觉很有意思，很逗呀！(*￣︶￣)

参考：

加油!

感谢!

努力!

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