python的json库下载_python基础之JSON标准库
一、序列化的一些简单概念
我们平常使用的python对象所进行的操作是在内存中，当程序关闭就会被清空，所以我们需要用一种合适的方法将这些数据保存下来。
为了将我们的数据进行永久存储，需要引入序列化(pickling/serialization)的概念。
序列化的定义：将复杂的python数据结果转换成一个二进制数据集合(数据流)。反序列化：从数据流(字符串形式)重新构造复杂的python数据结构。
序列化的好处：我们可以通过网络或本地存储介质讲这些数据流保存或传输。
序列化的方法：引入json、pickling、marshal、shelve，其中最常用的是json。
二、JSON标准库
2.1 基本用法
json模块的序列化和反序列化方法分别是dumps和loads，json.dumps()和json.dump()将一个python对象转换成json串，json.loads()和json.load()将一个json串还原成python对象。
json.dump()和json.dumps()的区别
json.dump()处理的是文件对象，而json.dumps()处理的是字符串对象。
json.load()和json.loads()的区别
json.load()处理的是文件对象，而json.loads()处理的是字符串对象。
2.2 json.dumps()
将python的数据类型转换成json字串
语法格式：json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)
>>> import json
>>> json.dumps([])
'[]'
>>> json.dumps("string")
'"string"'
>>> json.dumps(1)
'1'
>>> json.dumps({"name":"tyson","age":23})
'{"age": 23, "name": "tyson"}'
使用参数能让JSON字串格式化输出：
>>> print json.dumps({'a': 'Runoob', 'b': 7}, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
{
"a": "Runoob",
"b": 7
}
较重要的参数：
sort_keys：是否排序
indent：定义缩进大小
separators：是一个元组，定义分隔符的类型
skipkeys:是否允许JSON字串编码字典对象时，字典的key不是字符串类型(默认是不允许)
a = ['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}]
s = json.dumps(a, sort_keys=True, indent=4, separators=('!', '?')) #分隔符这里只是测试，一般保持默认逗号和分号即可
print s
result:
[
"foo"!
{
"bar"?[
"baz"!
null!
1.0!
2
]
}
]
try:
data = {'a':1, 'b':2, (1,):3}
json.dumps(data)
except TypeError,e:
print e #keys must be a string
print json.dumps(data,skipkeys=True) #{"a": 1, "b": 2}
data = {'a':1, 'b':2, 1:3}
print json.dumps(data)
result:
keys must be a string
{"a": 1, "b": 2}
{"a": 1, "1": 3, "b": 2}
python原始类型向json类型的转化对照表
pythonjsondictobject
list,tuplearray
str,unicodestring
int,long,floatnumber
Truetrue
Falsefalse
Nonenull
2.3 json.loads()
将json字串转换成python的数据类型。也就是反序列化。
语法格式：json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
json.loads('{"a":"Runoob","b":7}')
{u'a': u'Runoob', u'b': 7}
json字串转换成python对象类型对照表
JSONPythonobjectdict
arraylist
stringunicode
number(int)int
number(real)float
trueTrue
falseFalse
null
2.4 json.dump()
将序列化之后形成的JSON字串保存到文件。
语法格式：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):
#encoding:UTF-8
import json
a={"name":"tyson","age":21,"sex":"boy"}
#第一种方法将JSON字串写入文件中
#该方法不需要close
with open("json.txt","a") as f:
f.write(json.dumps(a,indent=4))
#第二种方法将JSON字串写入文件中
f=open("json.txt","a")
json.dump(a,f,indent=4)
f.close()
#json.txt
{
"age": 21,
"name": "tyson",
"sex": "boy"
}{
"age": 21,
"name": "tyson",
"sex": "boy"
}
2.5 json.load()
从文件接受JSON字串，并反序列化成为Python的数据类型。
语法格式：load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
#encoding:UTF-8
import json
a={"name":"tyson","age":21,"sex":"boy"}
#第一种方法将JSON字串写入文件中
#该方法不需要close
with open("json","a") as f:
f.write(json.dumps(a))
#第一种方法将文件中的JSON字串转反序列化成Python的数据类型
with open("json","r") as f:
print json.loads(f.read())
#json
{"age": 21, "name": "tyson", "sex": "boy"}
三、类的序列化
python的JSON想办法能将各种数据对象都转换为JSON，其中可选参数default就是用来提供给用户自行定义转换函数的
class student(object):
def __init__(self,name,sex,age):
self.name=name
self.sex=sex
self.age=age
tyson=student("tyson","boy",21)
print json.dumps(tyson,default=lambda obj:obj.__dict__)
#python的JSON想办法能将各种数据对象都转换为JSON，其中可选参数default就是用来提供给用户自行定义转换函数的
#所以上面的方法与下面这个是等同的
def stuclass2json(classObject):
return{
'name':classObject.name,
'sex': classObject.sex,
'age':classObject.age
}
print json.dumps(tyson,default=stuclass2json)
四、多个JSON字串同时解析
一般不会遇到这种情况，待添加