前言

本章節(jié)我們將為大家介紹如何使用 Python 語言來編碼和解碼 JSON 對(duì)象。

json處理模塊的主要任務(wù)，是將一個(gè)JSON對(duì)象，轉(zhuǎn)換成Python數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，或者反之，將Python數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成JSON對(duì)象（字符串流），在不同的模塊或者系統(tǒng)間傳輸。

1. JSON數(shù)據(jù)格式特點(diǎn)

1. 對(duì)象表示為鍵值對(duì)
2. 數(shù)據(jù)由逗號(hào)分隔
3. 花括號(hào)保存對(duì)象
4. 方括號(hào)保存數(shù)組
   

{
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"張三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}

{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20},
 {'name': '張三', 'age': 30},
 {'name': '里斯', 'age': 17}]}

上面就是一個(gè)JSON格式數(shù)據(jù)。它開起來就像是在Python中的字典數(shù)據(jù)類型。我們可以通過json模塊將它轉(zhuǎn)換成字符串或者反過來將字符串轉(zhuǎn)換成字典數(shù)據(jù)類型。

JSON也支持各種數(shù)據(jù)類型，它的數(shù)據(jù)類型和Python各種數(shù)據(jù)類型之間的對(duì)比如下：

• object —— dict
• array —— list
• string —— str
• number —— int/float
• true/false —— True/False
• null —— None
  

2. 常用方法總結(jié)

在json模塊中，用于處理json的主要是四個(gè)函數(shù)，分別是：

• loads()：從JSON字符串中讀取數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換成Python數(shù)據(jù)類型
• load()：從JSON文件中讀取數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換成Python數(shù)據(jù)類型
• dumps()：將Python數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成JSON字符串
• dump():將Python數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成JSON字符串寫入到文件
  

3. 系列化和反系列化

從JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到Python數(shù)據(jù)，叫反系列化（deserialization）

從Python數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到JSON數(shù)據(jù)，叫系列化（serialization）

3.1 系列化

系列化:將Python數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成JSON字符串的方法。

下面我們先來看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子。

import json

data = {
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"張三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}
print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data)
print(type(json_str))

<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '張三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
<class 'str'>

上面的例子中，雖然看起來數(shù)據(jù)沒有發(fā)生變化，但其實(shí)它們的數(shù)據(jù)類型已經(jīng)發(fā)生了本質(zhì)的改變：將字典數(shù)據(jù)類型的data，轉(zhuǎn)換成了str類型，然后我們就可以將這個(gè)str類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成流，在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳輸或者寫入到文件等。

import json

data = {
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"張三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}

print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data, separators=('>>','::'), indent=2)
print(json_str)

<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '張三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
{
 "students"::[
 {
 "name"::"\u5317\u5c71\u5566">>
 "age"::20
 }>>
 {
 "name"::"\u5f20\u4e09">>
 "age"::30
 }>>
 {
 "name"::"\u91cc\u65af">>
 "age"::17
 }
 ]
}

將data寫入txt文件中

import json

data = {
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"張三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}
with open("students.txt","w") as fp:
 json.dump(data, fp, ensure_ascii=False)
 print("finish")

finish

這樣就將data寫入了students.txt，看看是不是已經(jīng)將數(shù)據(jù)寫進(jìn)去了。

3.2 反系列化

從JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到Python類型數(shù)據(jù)，叫反系列化?？梢酝ㄟ^loads()/load()這兩個(gè)方法來完成。

import json
with open("students.txt") as fp:
 data = json.load(fp)
 """取出字典key為students的數(shù)據(jù)，
 得到一個(gè)list，再?gòu)倪@個(gè)list中取第一個(gè)數(shù)據(jù)"""
 print(data['students'][0]) 

{'name': '北山啦', 'age': 20}

parse_int參數(shù)

默認(rèn)值為None,如果指定了parse_int，用來對(duì)JSON int字符串進(jìn)行解碼,這可以用于為JSON整數(shù)使用另一種數(shù)據(jù)類型或解析器。

parse_int參數(shù)，這里我們簡(jiǎn)單將其指定為float類型。

import json
with open("students.txt") as fp:
 data = json.load(fp, parse_int = float)
 print(data)

{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20.0}, {'name': '張三', 'age': 30.0}, {'name': '里斯', 'age': 17.0}]}

可以看到，age原來是整數(shù)類型，通過parse_int已經(jīng)被轉(zhuǎn)換成了float類型。

object_hook

默認(rèn)值為None,object_hook是一個(gè)可選函數(shù)，此功能可用于實(shí)現(xiàn)自定義解碼器。指定一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)負(fù)責(zé)把反序列化后的基本類型對(duì)象轉(zhuǎn)換成自定義類型的對(duì)象。

def fromJSON(dct): # 這里會(huì)對(duì)所有的字典數(shù)據(jù)類型都進(jìn)行遍歷
 if isinstance(dct, dict) and 'students' in dct:
 return dct['students']
 else:
 return Student(dct['name'], dct['age'])

import json

with open("students.txt") as fp:
 data = json.load(fp, object_hook=fromJSON)
 print(data)

[姓名: 北山啦, 年齡: 20, 姓名: 張三, 年齡: 30, 姓名: 里斯, 年齡: 17]

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python解析JSON對(duì)象的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python解析JSON對(duì)象內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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