码这么多字只为搞懂如何在Python和Java中使用JSON

目录

1 JSON是什么？

1.1 JSON是众多编程语言共同的“简谱”

1.2?JSON是一种高度结构化的文本

2 如何在Python中使用JSON

2.1 内置库json的编码与解码

2.1.1 编码1：将字典编码为JSON字符串

2.1.2 编码2：将自定义类的对象编码为JSON字符串

2.1.3?解码1：将JSON字符串解码为字典

2.1.4 解码2：将JSON字符串解码为自定义类的对象

2.2 requests库处理json的方法

2.3 提取json中数据信息的方法

3 如何在Java中使用JSON

3.1 Gson库和FastJson库的资源下载

3.2 用Gson处理JSON的方法

3.2.1 编码1：将Map对象编码为JSON字符串

3.2.2 编码2：将自定义类的对象编码为JSON字符串

3.2.3?解码1：将JSON字符串解码为Map对象

3.2.4?解码2：将JSON字符串解码为自定义类的对象

3.3 用FastJson处理JSON的方法

3.2.1 编码1：将Map对象编码为JSON字符串

3.2.2 编码2：将自定义类的对象编码为JSON字符串

3.2.3 解码1：将JSON字符串解码为Map对象

3.2.4 解码2：将JSON字符串解码为自定义类的对象

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1 JSON是什么？

1.1 JSON是众多编程语言共同的“简谱”

JSON的全称是JavaScript Object Notation，中文翻译是JS对象简谱，是一种轻量级的数据交换格式。JavaScript是多用于Web前端开发的编程语言，支持面向对象的编程(OOP)。JSON从字面上看就是存储JS对象的一种简便、轻量的格式。

提到“简谱”，我们很容易想到音乐中的数字简谱，即使像我这种不懂音乐的人，也会觉得简谱看上去要比各种音符组成的五线谱更容易阅读一些。

JSON不仅能做JS对象的“简谱”， 还能做很多编程语言的“简谱”，而且是它们共同的“简谱”。不同的编程语言的语法是不一样的，因此不同语言编写的程序之间往往“语言不通”，比如：Java看不懂Python对象，Python也看不懂Java对象。为了不同的编程语言能够沟通，比较好的方法是把对象表达为一种简单易读的统一格式。

JSON用键值对的形式存储对象的属性名和属性值，每一个对象都放在一个大括号里。比如我用JSON给自己写一个对象，一个可爱型的女生，具有善良、聪明、开朗等个性，还养了一只2岁的泰迪犬，那么我的对象就有四个属性：性别、类型、个性和狗狗；狗狗也是一个对象，有品种和年龄两个属性。

{
    "gender":"female",
    "kind":"cute",
    "character":["goodness"," intelligent","lively"],
    "puppy":{ 
              "breed":"teddy",
              "age":2
            }
    
}

当Java或者Python程序员就这点好，可以在程序的世界里随意写对象。好吧，言归正传，JSON表面上看是一个带有大括号、方括号和冒号的某种数据集合，但实际上是一个文本文件。这也是JSON实现跨平台、跨语言交换数据的重要基础。

1.2JSON是一种高度结构化的文本

先想象一个场景，一个广东人跟一个上海人交流，他们互相听不懂对方的方言，但是两人把要说的内容用汉字写下来，立马就明白了对方的意思，这就是汉字的超方言性（笔者的专业是语言学）。

文本就具有类似于汉字的作用。不同的编程语言具有不同的数据结构类型体系，这就造成了互相沟通的障碍。但是所有的编程语言都会支持文本这一最基本的处理信息的类型。对于Python和Java来说，文本类型实际上就是字符串类型。

JSON中数据的组织方式是高度结构化的，结构化的第一个表现是层级性，上面写的那个对象中，对象里面嵌套着对象；在层级性的基础上，同一层级的数据要有对应性和有序性，键值对的格式保证了每一层数据间的对应关系；属性的值也有可能是存储多值的数据集合，其中的数据要排列有序。

我们可以在CSDN主页的XHR请求中观察JSON的层次结构，操作步骤以Google浏览器为例。

第一步：右键“检查” — 点击“Network” — 点击“XHR”；

第二步：重新加载页面 — 在左侧Name栏打开一个请求 — 点开右侧的preview — 观察层级结构

我们看到的那个能够一层层展开的结构，很像Python的字典或者Java的Map。但事实上，是XHR采用JSON格式传输数据。

2 如何在Python中使用JSON

2.1 内置库json的编码与解码

json是python的内置库，定义了 json.dumps(dict) 和 json.loads(json_str) 两个方法，前者用于将Python数据结构类型编码为json字符串，后者用于将json字符串解码为Python数据结构类型。

2.1.1 编码1：将字典编码为JSON字符串

我们在1.1中用json写好的那个“对象”与Python字典从外表上看一模一样，先将其写成字典（变量名spouse，就是配偶、对象的意思，哈哈哈），然后编码，方法的参数是Python字典：

import json

# 写一个 字典 类型的“对象”
spouse = {
    "gender":"female",
    "kind":"cute",
    "character":["goodness"," intelligent","lively"],
    "puppy":{ 
              "breed":"teddy",
              "age":2
            }
}

# 将 字典 编码为 json字符串
spouse_json = json.dumps(spouse)


# 打印spouse和spouse_json
print(spouse)
print(spouse_json)

如果我们直接打印，会发现spouse和spouse_json在终端中显示出来的结果一模一样：

{'gender': 'female', 'kind': 'cute', 'character': ['goodness', ' intelligent', 'lively'], 'puppy': {'breed': 'teddy', 'age': 2}}
{"gender": "female", "kind": "cute", "character": ["goodness", " intelligent", "lively"], "puppy": {"breed": "teddy", "age": 2}}

如果我们分别打印二者的数据类型，会发现spouse是dict，spouse_json是str，对于Python来说，json就是一个高度结构化的字符串。

print(type(spouse))  # 
print(type(spouse_json))  # 

2.1.2 编码2：将自定义类的对象编码为JSON字符串

将自定义类的对象转化为JSON字符串要经过一个中间步骤，即先将对象转化为字典，然后再将字典传入json.dumps(dict) 方法。为了简化代码，自定义类就写三个属性作为演示。

import json

# 先自定义一个类
class Spouse:
    def __init__(self, gender, kind, character):
        self.gender = gender
        self.kind = kind
        self.character = character

# 类 实例化为一个 对象
spouse = Spouse("female","cute",['goodness', ' intelligent', 'lively'])

# 将 对象 转换为 字典
spouse_dict = spouse.__dict__

# 将 字典 传入 json.dumps(dict)方法
spouse_json = json.dumps(spouse_dict)

print(spouse_json)
print(type(spouse_json))

打印结果如下，成功将Python自定义对象转换为JSON字符串

{"gender": "female", "kind": "cute", "character": ["goodness", " intelligent", "lively"]}