JSON (JavaScript Object Notation),由 RFC 7159 (它取代了 RFC 4627) 和 ECMA-404 指定,是一个受 JavaScript 的对象字面值句法启发的轻量级数据交换格式。JSON独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,现在大部分的数据传输基本使用的都是json格式,经常要从json里面拿到自己想要的数据也就是解析json,python提供了工具帮助我们解析json。
json就是一串表达数据的字符串,字符串有一定的语法规则约束:
{
"name": "Kamishiro Rize",
"age": 22,
"occupation": "firefighter",
"traits": [
"Eagle Eyed",
"Fast Healer",
"High Thirst",
"Hearty Appetite"
]
}
JSON 与 Python 的数据结构和对应关系如下:
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list,tuple |
string | str,unicode |
number (int) | int, long |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
将字符串解析为python对象
参数说明:
'-Infinity'
, 'Infinity'
, 'NaN'
。如果遇到无效的 JSON 数字则可以使用它引发异常。import json
jsonstr = '{ \
"name": "Kamishiro Rize",\
"age": 22,\
"occupation": "firefighter",\
"traits": [\
"Eagle Eyed",\
"Fast Healer",\
"High Thirst",\
"Hearty Appetite"\
]\
}'
# print(jsonstr)
jo = json.loads(jsonstr)
print(type(jo))
print(jo)
‘’'
{'name': 'Kamishiro Rize', 'age': 22, 'occupation': 'firefighter', 'traits': ['Eagle Eyed', 'Fast Healer', 'High Thirst', 'Hearty Appetite']}
‘''
上面的例子可以看出,json字符串被解析为一个dict的对象。具体json是如何解析的,是由JSONDecoder来实现的。
class json.JSONDecoder(*, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)
解码器的参数和解析函数的参数大部分相同,相同的部分含义也一致。
默认情况下,解码执行以下翻译:
JSON |
Python |
---|---|
object -- 对象 |
dict |
array |
list |
string |
str |
number (int) |
int |
number (real) |
float |
true |
True |
false |
False |
null |
None |
它还将“NaN”、“Infinity”和“-Infinity”理解为它们对应的“float”值,这超出了JSON规范。
主要的方法有:
decode(s)
解析s,如果给定的 JSON 文档无效则将引发 JSONDecodeError。
raw_decode(s)
从 s 中解码出 JSON 文档(以 JSON 文档开头的一个 str 对象)并返回一个 Python 表示形式为 2 元组以及指明该文档在 s 中结束位置的序号。
这可以用于从一个字符串解码JSON文档,该字符串的末尾可能有无关的数据。
json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
对json文件fp进行解析(fp对象要支持read()方法),其他参数与loads完全一致。
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)
将一个python对象生成json的str对象。
参数说明:
(item_separator, key_separator)
元组。当 indent 为 None
时,默认值取 (', ', ': ')
,否则取 (',', ': ')
。为了得到最紧凑的 JSON 表达式,你应该指定其为 (',', ':')
以消除空白字符。import json
# python object(dictionary) to be dumped
dict1 ={
"emp1":{
"name":"Lisa",
"designation":"programmer",
"age":34,
"salary":54000.01
},
"emp2":{
"name":"Elis",
"designation":"Trainee",
"age":24,
"salary":40000.00
},
}
jdict1 = json.dumps(dict1)
print(jdict1)
jdict1 = json.dumps(dict1, indent = 6)
print(jdict1)
‘’'
{"emp1": {"name": "Lisa", "designation": "programmer", "age": 34, "salary": 54000.01}, "emp2": {"name": "Elis", "designation": "Trainee", "age": 24, "salary": 40000.0}}
{
"emp1": {
"name": "Lisa",
"designation": "programmer",
"age": 34,
"salary": 54000.01
},
"emp2": {
"name": "Elis",
"designation": "Trainee",
"age": 24,
"salary": 40000.0
}
}
‘''
class json.JSONEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)
用于Python数据结构的可扩展JSON编码器。
默认支持以下对象和类型:
Python |
JSON |
---|---|
dict |
object -- 对象 |
list, tuple |
array |
str |
string |
int, float, int 和 float 派生的枚举 |
数字 |
True |
true |
False |
false |
None |
null |
除了上面这些类型,JSONEncoder不支持自定义的类型,需要自己写基于上面这个编码器的子类。
主要方法:
default(o)
在子类中实现这种方法使其返回 o 的可序列化对象,或者调用基础实现(引发 TypeError )。
encode(o)
返回 Python o 数据结构的 JSON 字符串表达方式。
iterencode(o)
编码给定对象 o ,并且让每个可用的字符串表达方式。
import json
class Base:
def __init__(self, id, desc):
self.id = id
self.desc = desc
def foo(self):
print(f'Base {self.id=}, {self.desc=}')
IDSTART = 1100001
class Teacher(Base):
def __init__(self, name, course):
self.name = name
self.course = course
class Student(Base):
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
self.score = {'Chinese':90, 'Math':95, 'English':90}
self.tearchers = [Teacher('Chen', 'Chinese'), Teacher('Wang', 'Math'), Teacher('Su', 'English')]
global IDSTART
IDSTART += 1
super().__init__(IDSTART, 'Student ' + name)
def foo(self):
print(f'Student {self.name=}, {self.age=}')
class MyEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if type(obj) not in (dict, list, tuple, str, int, float, True, False, None):
return str(vars(obj))
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
b = Base(10011, 'Base Object')
b.foo()
jb = json.dumps(b, cls=MyEncoder)
print(jb)
s = Student('John', 12)
s.foo()
js = json.dumps(s, cls=MyEncoder)
print(js)
’’’
Base self.id=10011, self.desc='Base Object'
"{'id': 10011, 'desc': 'Base Object'}"
Student self.name='John', self.age=12
"{'name': 'John', 'age': 12, 'score': {'Chinese': 90, 'Math': 95, 'English': 90}, 'tearchers': [<__main__.Teacher object at 0x10fede450>, <__main__.Teacher object at 0x10fe05a50>, <__main__.Teacher object at 0x10fede510>], 'id': 1100002, 'desc': 'Student John'}"
‘’‘
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)
将python对象以json格式写入文件fp(支持write()方法)
json 模块始终产生 str 对象而非 bytes 对象。因此,fp.write() 必须支持 str 输入。