python序列化--json

json
JS对象标记，描述对象使用
它基于 ECMAScript（欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子子集，采用完全独立与编程语言的文本格式来存储和表示数据。如果我们需要在不同的编程语言之间进行数据交互，那么我们就得把数据（对象）序列化成标准格式，如 JSON格式、XML格式。

定义：
JSON(JS对象标记)是一种轻量级的数据交换格式，完全独立于编码语言的文本格式来存储和表示数据
原理：json通过标记记录内存中的对象，主要用来交换，以非内存方式标记记录二进制内存中的结构存下来
序列化：将内存中的对象转化为字节流或字符流的过程
注意： json的序列化不是二进制，而是字符，文本化数据，转化为字符
常用方法：
dumps json编码
dump json编码并存入文件
loads json解码
load json解码，从文件读取数据

json 模块
　　对于一种编程语言，要实现与其他语言之间的数据交互，就必须先把数据序列化成标准格式。在 Python 语言中，json 模块就是实现这样功能的一个模块。通过 json 模块中提供的方法，我们可以把数据在 JSON 类型和 Python 类型之间相互转化（即 在字符串和Python 数据类型之间转化），然后保存在文件中，从而实现打破平台和编程语言差异的数据交互。
　　
Python支持少量内建数据类型到JSON类型的转换：

JSON 类型中，字符串使用双引号包裹的，不能用单引号；三个字面值（true，false，null）都是小写
json 数据类型：双引号引起来的字符串、数值、true和false、null、对象、数组，这些都是值
字符串：由双引号包围起来的任意字符的组合，可以有转义字符。
数值：有正负，有整数、浮点数。
对象：无序的键值对的集合
格式: {key1:value1, … ,keyn:valulen}
key必须是一个字符串，需要双引号包围这个字符串。
value可以是任意合法的值。
数组：有序的值的集合
格式：[val1,…,valn]

{
  "person": [
   {
      "name": "tom",
      "age": 18
   },
   {
      "name": "jerry",
      "age": 16
   }
 ],
  "total": 2 }

常用方法及解析

    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)

        功能：将 obj 序列化为 JSON 格式的字符串，并保存到 fp 文件中

        参数：
            obj: 表示可被 JSON 格式序列化的对象
            fp: 是一个支持 write() 方法的文件对象

            sort_keys：如果 sort_keys 是 True（默认为 False），那么字典会以键的字典序保存在文件中。
            
            skipkeys: 如果 skipkeys 是 True （默认为 False），那么那些不是基本对象（包括 str, int、float、bool、None）的字典的键会被跳过，否则引发一个 TypeError。
            
            ensure_ascii: 如果 ensure_ascii 是 True （即默认值），则输出将保证把所有输入的非 ASCII 字符转义；如果 ensure_ascii 是 False，这些字符会原样输出。
            
            check_circular: 如果 check_circular 是 False (默认为 True)，那么容器类型的循环引用检验会被跳过并且循环引用会引发一个 OverflowError (或者更糟的情况)
            
            allow_nan: 如果 allow_nan 是 False（默认为 True），那么在对严格 JSON 规格范围外的 float 类型值（nan、inf 和 -inf）进行序列化时会引发一个 ValueError。如果 allow_nan 是 true，则使用它们的 JavaScript 等价形式（NaN、Infinity 和 -Infinity）。
            
            indent：如果 indent 是一个非负整数或者字符串，那么 JSON 数组元素和对象成员将以该缩进级别进行漂亮打印（在文件内）。如果缩进级别为 0、负数或空字符串，则只会插入换行符。 None 是最紧凑的表示形式。
            
            default： default可以是一个函数（默认为 NOne），每当某个对象无法被序列化时它会被调用。它应该返回该对象的一个可以被 JSON 编码的版本或者引发一个 TypeError。如果没有被指定，则会直接引发 TypeError。
            
            separators：表示分隔符，如果不为空，那么他应该是一个二元组：（item_separator, key_separator）,两个元素分别表示键值对之间的分隔符和键和值之间的分隔符
            
            cls：默认为空，可以是 JSONEncoder 的子类，该参数通过关键字参数来指定

        返回值：None


    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)

         功能：将 obj 序列化为 JSON 格式的字符串
         参数：各参数的含义与 dump() 中的相同
         返回值：一个字符串

         说明：1、该方法会将包裹字符串的单引号换成双引号，因为 JSON 中的字符串被双引号包裹
              2、如果 obj 具有非字符串的键，则 loads(dumps(obj)) != obj。因为 JSON 中的键值对中的键永远是 str 类型的，
             当一个对象被转化为 JSON 时，字典中所有的键都会被强制转换为字符串。这所造成的结果是字典被转换为 JSON 然后转换回字典时可能和原来的不相等

    load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
        
        功能：将 fp 反序列化为 Python 对象。

        参数：
            fp：表示支持 .read() 方法的文件对象（包含 JSON 文档）

            object_hook：这是一个可选函数，它会被调用于每一个解码出的对象字面量（即一个 dict）。object_hook 的返回值会取代原本的 dict。这一特性能够被用于实现自定义解码器
            
            object_pairs_hook：与 object_hook 参数基本相同，但它是被有序列表解码的结果调用，如果它与 object_hook 同时被定义，则优先使用 object_pairs_hook
            
            parse_int：可以是一个函数，如果指定了 parse_int，则将使用每个要解码的 JSON int 的字符串进行调用。 默认情况下，这等效于int（num_str）
            
            parse_float：可以是一个函数，如果指定了 parse_float，将使用每个要解码的 JSON float 的字符串来调用。 默认情况下，这等效于float（num_str）
            
            parse_constant：可以是一个函数，，如果指定了 parse_constant，将使用以下字符串之一调用它：'-Infinity'，'Infinity'，'NaN'。 如果遇到无效的JSON数字，则可以使用此方法引发异常。另，它不再在'null'，'true'，'false'上调用
            
            cls：可以是 JSONDecoder 的子类，通过关键字参数指定

        返回值：相应的对象

    loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
        
        功能：反序列化 s 到 Python 对象
        参数：
            s：表示一个包含 str, bytes或bytearray 对象的 JSON 文档（字符串）
            其他参数的含义与 load() 中相同

        返回值：相应的对象
        说明：loads 不能识别单引号，如果 s 中包含单引号（如：s="{'k': '123'}"）,就会抛出 JSONDecodeError 异常


常见异常：
    JSONDecodeError：如果要反序列化的数据不是有效的JSON文档，则将引发 JSONDecodeError

序列化：将内存中的对象转化为字节流或字符流的过程

import json
d = dict(zip('abcde',[None, True, False,[1,'aaa'],{'a':1,'b':2}]))
s=json.dumps(d)
print(s,type(s))

反序列化：字节流或字符流转化为内存中的对象

d1 = """{"a": null, "b": true, "c": false, "d": [1, "aaa"], "e": {"a": 1, "b": 2}}"""

s1=json.loads(d1)
print(s,type(s1))

文件对象序列化

import json
filename = 'E:/testA'
d = dict(zip('abcde',[None, True, False,[1,'aaa'],{'a':1,'b':2}]))

with open(filename, 'w') as f:
    json.dump(d, f)


with open(filename, 'r') as f:
    a=json.load(f)
    print(a,type(a))

一般json编码的数据很少落地，数据都是通过网络传输。传输的时候，要考虑压缩它。
本质上来说它就是个文本，就是个字符串。
json很简单，几乎编程语言都支持Json，所以应用范围十分广泛。

总结：
json 和 pickle 都是实现 Python 对象序列化和反序列化的模块，虽然他们都提供 dumps，dump，loads、load 四个功能，但两个模块之间存在根本上的差异。

json 与pickle 模块的差异:
JSON 是一种文本序列化格式，而 pickle 是一种二进制序列化格式。
JSON 是人类可读且易读的，而 pickle 人类不可读。
JSON 是可互操作的，且在 Python 生态环境之外被广泛使用。因为 JSON 表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，通过 JSON，可以实现不同平台，不同编程语言之间的数据交互；
而 pickle 是特定于 Python 的。 模块实现了用于 Python 对象结构进行序列化和反序列化的二进制协议。通过 pickle 模块的序列化操作，我们能将程序中运行的对象层次结构转化成字节流，然后保存到二进制文件中去。

默认情况下，JSON 只能表示 Python 内置类型的子集，不能表示自定义类，而 pickle 表示大量的 Python 类型。
JSON 比 pickle 更安全