Python必学模块之JSON模块

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一、什么是JSON？

JSON（JavaScript Object Notation）它是一种轻量级的数据交换格式，具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。许多主流的编程语言都在用它来进行前后端的数据传输，大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。相对于XML来说，更加的轻量级，更方便解析 。是目前 web应用中常作服务器间传输和接收的数据格式 。

更多参考：https://baike.baidu.com/item/JSON/2462549?fr=aladdin

1.1 JSON支持数据格式

• 对象（字典）：使用花括号{}。

• 数组（列表）：使用方括号[]。

• 字符串类型：字符串必须要用双引号，不能用单引号）。

• 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

注意：JSON本质上就是一个字符串，多个数据之间使用逗号分开。

二、python中JSON模块

在 python内置的JSON模块，主要用来处理 JSON (字符串或包含JSON 对象的文件) 。

2.1 python数据类型与JSON数据类型的映射关系

python中数据类型	JSON中数据类型
dict	{ }
list	[ ]
str	“string”
int 或 float	1234.56
True/False	true/false
None	null

2.2 JSON模块常用方法

方法	功能
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

三、JSON系列化(编码)实例

3.1 dumps() 方法

#dump方式
dic = {'name':'jasn','age':18}
json.dump(dic, open('dic.json', 'w', encoding='utf-8'))

# dumps方式
# =======================================================================
# 将字典序列化为JSON格式文件
payroll = {'name': '金鞍少年', 'wage':8900, 'Absence':False,'onJob':True}
with open('payroll.json', 'w', encoding='utf-8')as f:
    f.write(json.dumps(payroll))

# 将字典序列化为JSON字符串
print(json.dumps(payroll, ensure_ascii=False))
# {"name": "金鞍少年", "wage": 8900, "Absence": false, "onJob": true}

3.2 dump()方法

json.dump主要用来json文件读写，和dumps不同的是，它参数多了一文件指针fp参数，将obj对象写入到文件

import json

#dump方式
# 将字典序列化为JSON格式文件
# =========================================================
dic = {'name': '金鞍少年', 'age': 18}
json.dump(dic, open('dic.json', 'w', encoding='utf-8'))

3.3 ascii 字符码

import json
print(json.dumps('中国')) # "\u4e2d\u56fd"

输出的会是’中国’ 中的ascii 字符码，而不是真正的中文。这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

import json
print(json.dumps('中国'))  # "\u4e2d\u56fd"
print(json.dumps('中国', ensure_ascii=True))  # "\u4e2d\u56fd"
print(json.dumps('中国', ensure_ascii=False))  # "\u4e2d\u56fd"

dumps和dump默认情况下这个参数的值是True，也就是说转换后的JSON字符串是只能存储ascii格式的，不能存储中文，如果想要存储成中文，那么可以将他设置为False。

3.4 dumps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)

参数	用途
ensure_ascii	确定是否为ASCII编码
check_circular	循环类型检查，如果为True的话
skipkeys	如果为True的话，则只能是字典对象，否则会TypeError错误, 默认False
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

3.5 dump参数详解

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):

基本和dumps参数一致，只是多了一个只是多了一个fp参数

将“ obj”作为JSON格式的流序列化为“ fp”（a``.write（）-支持类似文件的对象）

四、JSON反系列化(解码)实例

4.1 json.loads()方法

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

结果：

{'name': 'nanbei', 'age': 18}

4.2 json.load()方法

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))

结果：

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

结果：

{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}