在 Python3 中使用 JSON

2023-04-17 13:52 更新

本教程將會教我們?nèi)绾问褂?nbsp;Python 編程語言編碼和解碼 JSON。

環(huán)境

在python3中(以及python2.6版本后的python2版本)內(nèi)置了JSON模塊,無需額外安裝另外的JSON模塊。

簡介

JSON模塊是python內(nèi)置的用來進(jìn)行python對象序列化和反序列化的模塊。

 序列化,指將python對象轉(zhuǎn)換為json格式的數(shù)據(jù)流,反序列化則是將json格式的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為python對象。

該模塊中常用的方法有以下四個:

  • ?json.dump?  將Python對象序列化為Json格式的數(shù)據(jù)流并寫入文件類型的對象中
  • ?json.dumps?  將Python對象序列化為Json格式的字符串
  • ?json.load?  從文件類型的對象中讀取Json格式的數(shù)據(jù)并反序列化成Python對象
  • ?json.loads ? 將包含Json格式數(shù)據(jù)的字符串反序列化成Python對象
 兩個dump函數(shù)是將python對象轉(zhuǎn)換為json,可以理解為編碼(類似demjson的encode函數(shù)),兩個load函數(shù)是將json轉(zhuǎn)換為python對象,可以理解為JSON解析(類似demjson的code函數(shù))。因為兩個dump和兩個load的功能相似,所以小編只介紹其中一個(介紹JSON格式數(shù)據(jù)的字符串的編碼與解析,也就是dumps和loads函數(shù))。

json.dumps()

dumps可以傳遞的參數(shù)如下:

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)

在日常使用中,更多的情況我們只傳遞必須的obj參數(shù)(這是一個對象),其他參數(shù)為可選參數(shù),下表是該函數(shù)的所有參數(shù)的作用:

 參數(shù)  作用
 ?obj?(必選項)  要序列化的python對象
? skipkeys=False?  是否跳過要序列化的對象中字典元素的key不是基本類型的數(shù)據(jù);
如果為 True,則跳過,如果為 False,將拋出 TypeError異常。
 ?ensure_ascii=True?  是否將要序列化的對象中的字符串中的非ascii字符進(jìn)行轉(zhuǎn)義。

如果該參數(shù)為True,則將字符串中的非ascii字符轉(zhuǎn)義成unicode字符串,否則,將不會進(jìn)行轉(zhuǎn)義。

 ?check_circular=True?  是否進(jìn)行容器類型的循環(huán)引用檢查。

如果該參數(shù)設(shè)置為False,則不進(jìn)行檢查,但是可能會引發(fā) OverflowError或更嚴(yán)重的情況。

如果該參數(shù)設(shè)置為True,則將進(jìn)行容器類型的循環(huán)引用檢查,并在發(fā)現(xiàn)循環(huán)引用時拋出異常。

 ?allow_nan=True?  是否允許序列化超出范圍的float 類型的值(如float('inf') 、float('-inf') 、float('nan') )。

如果該參數(shù)設(shè)置為True,則上面列出的那些值將依次使用JavaScript中等價的值( Infinity-Infinity、 NaN)來進(jìn) 行替代;

如果該參數(shù)設(shè)置為False,并且要序列化的對象中出現(xiàn)了那些超出范圍的值,則將引發(fā)ValueError異常。

 ?indent=None?  是否在數(shù)組元素和對象成員前增加縮進(jìn)以便使格式更加美觀。

如果該參數(shù)設(shè)置為大于等于1的整數(shù),則添加換行符和對應(yīng)數(shù)量的空格表示縮進(jìn),如果設(shè)置為0,則表示只添加換行符,如果設(shè)置為 None,則表示無縮進(jìn)。

 ?separators=None?  設(shè)置Json中各項之間、對象的鍵和值之間的分隔符;

該參數(shù)必須是一個2元組,元組第一個元素表示Json數(shù)據(jù)中各項之間的分隔符,元組的第二個元素表示Json對象的鍵和值之間的分隔符。默認(rèn)的分隔符為(’,’, ‘:’)

 ?default=None?  指定一個函數(shù),用來將不可進(jìn)行序列化的Python對象轉(zhuǎn)化為可序列化的Python對象。
? cls=None?  指定一個定制的JSONEncoder 的子類(例如,重寫了.default() 方法用來序列化附加的類型),指定該參數(shù)時請使用cls 關(guān)鍵字參數(shù)。如果未指定該參數(shù),則將使用默認(rèn)的JSONEncoder 。
? sort_keys=False?  是否要將對象中字典元素按照key進(jìn)行排序。

默認(rèn)為False,即不進(jìn)行排序,若指定為 True,則會進(jìn)行排序。

舉個簡單的例子:

#!/usr/bin/python3
import json
# Python 字典類型轉(zhuǎn)換為 JSON 對象
data = {
    'no' : 1,
    'name' : 'W3CSchool',
    'url' : 'http://o2fo.com'
}
json_str = json.dumps(data)
print ("Python 原始數(shù)據(jù):", repr(data))
print ("JSON 對象:", json_str)

python對象轉(zhuǎn)化為JSON字符串的時候遵循以下轉(zhuǎn)換規(guī)則:

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

json.loads()

loads可以傳遞的參數(shù)如下:

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

在日常使用中,更多的情況我們只傳遞必須的s參數(shù)(這是一個字符串),其他參數(shù)為可選參數(shù),下表是該函數(shù)的所有參數(shù)的作用:

 參數(shù)  作用
 ?s?(必選項)  要反序列化的JSON字符串
encoding=None
 該參數(shù)已棄用,將會被忽略
cls=None
 指定一個定制的JsonDecoder 子類,以便實現(xiàn)特定的反序列化需求;
object_hook=None

接受一個可調(diào)用對象,用于處理解碼后生成的Python對象中?dict?類型的值。

注意,這個處理過程是遞歸進(jìn)行的,即返回的Python對象內(nèi)部所有的字典結(jié)構(gòu)都將被這個方法處理

? parse_float=None?

用于處理解碼后的Python對象中的float類型的值。

 ?parse_int=None?  接受一個可調(diào)用對象,用于處理解碼后的Python對象中的int 類型的值。
? parse_constant=None? 接受一個可調(diào)用對象,用于解碼時對 Infinity、 -Infinity、 NaN或其他非法的Json數(shù)值的處理。
 ?object_parse_hook=None?  如果指定了該參數(shù)并且設(shè)置為一個可調(diào)用對象,那么Json對象將被解碼成一個元素為二元組的列表,二元組的兩個元素分別為Json對象中的鍵值對的鍵和值,并且列表中元素的順序與Json對象中鍵值對的順序一致。

舉個簡單的例子:

#!/usr/bin/python3
import json
# Python 字典類型轉(zhuǎn)換為 JSON 對象
data1 = {
    'no' : 1,
    'name' : 'W3CSchool',
    'url' : 'http://o2fo.com'
}

json_str = json.dumps(data1)
print ("Python 原始數(shù)據(jù):", repr(data1))
print ("JSON 對象:", json_str)

# 將 JSON 對象轉(zhuǎn)換為 Python 字典
data2 = json.loads(json_str)
print ("data2['name']: ", data2['name'])
print ("data2['url']: ", data2['url'])

與序列化的過程類似,JSON轉(zhuǎn)化為python對象也遵循一定的規(guī)則:

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


以上內(nèi)容是否對您有幫助:
在線筆記
App下載
App下載

掃描二維碼

下載編程獅App

公眾號
微信公眾號

編程獅公眾號