Python: json模块实例详解

Python: Json实例

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。

数据格式可以简单地理解为键值对的集合（A collection of name/value pairs）。不同的语言中，它被理解为对象（object），纪录（record），结构（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组（associative array）。
值的有序列表（An ordered list of values）。在大部分语言中，它被理解为数组（array）。

import json

Pyhton的Json模块提供了把内存中的对象序列化的方法。

`json.dumps`

dump的功能就是把Python对象encode为json对象，一个编码过程。注意json模块提供了json.dumps和json.dump方法，区别是dump直接到文件，而dumps到一个字符串，这里的s可以理解为string。

data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]

print 'DATA:', repr(data)

data_string = json.dumps(data)

print 'JSON:', data_string

DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]

JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]

查看其类型，发现是string对象。

print type(data)

print type(data_string)

<type 'list'>

<type 'str'>

`json.dump`

不仅可以把Python对象编码为string，还可以写入文件。因为我们不能把Python对象直接写入文件，这样会报错TypeError: expected a string or other character buffer object，我们需要将其序列化之后才可以。

data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]

with open('output.json','w') as fp:

    json.dump(data,fp)

cat output.json

[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]

`json.loads`

从Python内置对象dump为json对象我们知道如何操作了，那如何从json对象decode解码为Python可以识别的对象呢？是的用json.loads方法，当然这个是基于string的，如果是文件，我们可以用json.load方法。

decoded_json = json.loads(data_string)

# 和之前一样，还是list

print type(decoded_json)

<type 'list'>

# 像访问 data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]一样

print decoded_json[0]['a']

`json.load`

可以直接load文件。

with open('output.json') as fp:

    print type(fp)

    loaded_json = json.load(fp)

<type 'file'>

# 和之前一样，还是list

print type(decoded_json)

<type 'list'>

# 像访问 data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]一样

print decoded_json[0]['a']

数据类型对应

json和Python对象转换过程中，数据类型不完全一致，有对应。

Python	Json
dict	object
list,tuple	array
str, unicode	string
int,long,float	number
True	true
False	false
None	null

`json.dumps`常用参数

一些参数，可以让我们更好地控制输出。常见的比如sort_keys，indent，separators，skipkeys等。

sort_keys名字就很清楚了，输出时字典的是按键值排序的，而不是随机的。

data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]

print 'DATA:', repr(data)

unsorted = json.dumps(data)

print 'JSON:', json.dumps(data)

print 'SORT:', json.dumps(data, sort_keys=True)

DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]

JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]

SORT: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]

indent就是更个缩进，让我们更好地看清结构。

data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]

print 'DATA:', repr(data)

print 'NORMAL:', json.dumps(data, sort_keys=True)

print 'INDENT:', json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)

DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]

NORMAL: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]

INDENT: [

  {

    "a": "A",

    "b": [

      2,

      4

    ],

    "c": 3.0

  }

]

separators是提供分隔符，可以出去白空格，输出更紧凑，数据更小。默认的分隔符是(', ', ': ')，有白空格的。不同的dumps参数，对应文件大小一目了然。

data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]

print 'DATA:', repr(data)

print 'repr(data)             :', len(repr(data))

print 'dumps(data)            :', len(json.dumps(data))

print 'dumps(data, indent=2)  :', len(json.dumps(data, indent=2))

print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))

DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]

repr(data)             : 35

dumps(data)            : 35

dumps(data, indent=2)  : 76

dumps(data, separators): 29

json需要字典的的键是字符串，否则会抛出ValueError。

data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' } ]

print 'First attempt'

try:

    print json.dumps(data)

except (TypeError, ValueError) as err:

    print 'ERROR:', err

print

print 'Second attempt'

print json.dumps(data, skipkeys=True)

First attempt

ERROR: keys must be a string

Second attempt

[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]