{
	 "data":[
	  {
	    "id": "1",
	    "name": "A同學",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "2",
	    "name": "B同學",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "3",
	    "name": "C同學",
	    "state": "0",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  }
	]
}

Python 原生支持 JSON

Python 帶有一個內置包 json，用于對 JSON 數(shù)據(jù)進行編碼和解碼。

引用方式。

import json

JSON 編碼的過程通常稱為序列化。該術語是指將數(shù)據(jù)轉換為一系列字節(jié)通過網(wǎng)絡存儲或傳輸。反序列化是解碼以 JSON 標準存儲或交付的數(shù)據(jù)的交互過程。

序列化 JSON

直觀的轉換將簡單的 Python 對象轉換為 JSON。

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

簡單的序列化示例

創(chuàng)建一個簡單的數(shù)據(jù)。

data =   {
	 "data":[
	  {
	    "id": "1",
	    "name": "A同學",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "2",
	    "name": "B同學",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "3",
	    "name": "C同學",
	    "state": "0",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  }
	]
}

數(shù)據(jù)直接以文本方式保存。

with open("data_file.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

數(shù)據(jù)直接以字符串方式使用。

json_str = json.dumps(data)

JSON 反序列化

在 json 庫中使用 load() 和 oads() 用于將 JSON 編碼數(shù)據(jù)轉換為 Python 對象。

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number（整數(shù)）	int
number（浮點數(shù)）	float
true	True
false	False
null	None

簡單的反序列化示例

讀取寫入json文件的數(shù)據(jù)。

with open("data_file.json", "r") as read_file:
    data = json.load(read_file)

字符串數(shù)據(jù)。

json_string = """
{
	 "data":[
	  {
	    "id": "1",
	    "name": "A同學",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "2",
	    "name": "B同學",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "3",
	    "name": "C同學",
	    "state": "0",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  }
	]
}
"""
data = json.loads(json_string)

應用案例

通過互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)抓取解析文本信息。

# 秦皇島煤炭網(wǎng)微博
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
url = "http://news.cqcoal.com/manage/newsaction.do?method:webListPageNewsArchivesByTypeid"
post_param = {'pageNum':'1','pageSize':'20','jsonStr':'{"typeid":"238"}'}
return_data = requests.post(url,data =post_param)
return_data = return_data.content.decode("utf-8")

import json
for i in json.loads(return_data)["rows"]:
    title = i["title"]
    url = "http://news.cqcoal.com/blank/nc.jsp?mid="+str(i["id"])
    timeStamp=int(i["pubdate"])
    dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)
    date = dateArray.strftime("%Y-%m-%d")
    print(title,url,date)

編碼和解碼

自定義數(shù)據(jù)。

import json

# 基礎的數(shù)字字典
py_object = {"c": 0, "b": 0, "a": 0}

# JSON 編碼
json_string = json.dumps(py_object)
print(json_string)
print(type(json_string))

{"c": 0, "b": 0, "a": 0}
<class 'str'>


# JSON 解碼
py_obj = json.loads(json_string)

print(py_obj)
print(type(py_obj))

{'c': 0, 'b': 0, 'a': 0}
<class 'dict'>

如果遇到 TypeError: Object of type SampleClass is not JSON serializable 的錯誤就需要自定義編碼和解碼了。

import json

class Student:
	def __init__(self, name, roll_no, address):
		self.name = name
		self.roll_no = roll_no
		self.address = address

	def to_json(self):
		'''
		將此類的實例轉換為 json
		'''
		return json.dumps(self, indent = 4, default=lambda o: o.__dict__)

class Address:
	def __init__(self, city, street, pin):
		self.city = city
		self.street = street
		self.pin = pin
		
address = Address("Bulandshahr", "Adarsh Nagar", "203001")
student = Student("Raju", 53, address)

# 編碼
student_json = student.to_json()
print(student_json)
print(type(student_json))

{
    "name": "Raju",
    "roll_no": 53,
    "address": {
        "city": "Bulandshahr",
        "street": "Adarsh Nagar",
        "pin": "203001"
    }
}
<class 'str'>

# 解碼
student = json.loads(student_json)
print(student)
print(type(student))

{'name': 'Raju', 'roll_no': 53, 'address': {'city': 'Bulandshahr', 'street': 'Adarsh Nagar', 'pin': '203001'}}
<class 'dict'>

以上就是Python讀寫JSON文件的操作詳解的詳細內容，更多關于Python讀寫JSON的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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