python 历险记（四）— python 中经常使用的 json 操做

目录

• 引言
• 基础知识
  • 什么是 JSON？
  • JSON 的语法
    • JSON 对象有哪些特色？
    • JSON 数组有哪些特色？
    • 什么是编码和解码？
• 经常使用的 json 操做有哪些？
  • json 操做须要什么库？
  • 如何将 python 编码成 JSON？
    • python 编码为 JSON 的对照表
    • json.dumps()
    • json.dump()
  • 如何将 JSON 解码成 python 对象？
    • JSON 解码为 python 的对照表
    • json.loads()
    • json.load()
• 结语
• 参考文档
• 相关文章列表

引言

你必定据说过 JSON 吧。JSON 是当前最经常使用的数据传输格式之一，纯文本，容易使用，方便阅读，最重要的是在多个场合都被大量被使用。

既然 JSON 这么好，那就让咱们继续探险，去掌握 python 中对 JSON 的经常使用操做吧， okay， let's go!

基础知识

庄子曰：“水之积也不厚，则其负大舟也无力。”。要彻底掌握一个知识点，先将这个知识点须要的基础知识补齐，这样学的才能牢固。

下面就是我认为学习对 JSON 操做前的知识点。若是您对这部分已经了然于胸，尽能够略过这部分，跳到下一节。

什么是 JSON？

Json (Javascript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它基于 Javascript 的对象字面量。尽管它只是 Javascript 的一个子集，但它与语言无关。以现代编程语言编写的程序，均可以用它来彼此交换数据。它是一种文本格式，人和机器均可以阅读它。

—— 《Javascript 语言精粹》

既然以现代编程语言均可以用它来交换数据，强大的 python 固然也不例外。要更好的使用 JSON 必定要先了解下它的语法。

JSON 的语法

JSON 的值分为 6 种类型，分别是对象，数组，字符串，数字，布尔值 (true 和 false )和null。来看一个典型的 JSON 集合，体会下这些类型。

{
  "obj": {
    "name": "xxx",
    "address": {
      "country": "china",
      "city": "TianJin"
    }
  },
  "arr_simple": [1, 2, 3, 5],
  "arr_complex": [
    1,
    "a",
    {
      "b": "yyy"
    },
    true,
    null
  ],
  "str": "I am a string",
  "num": 888,
  "booValue": false,
  "nullValue": null
}

看上面代码， JSON 语法有什么特色呢？

1. JSON 字符串必须使用 双引号包围
2. 能够在任何值先后插入空白（包括空格，制表符，回车，换行），固然这些空白符也能够去除。

像字符串，数字，布尔值，null 都比较简单，无需细数，接下来咱们重点来看下对象和数组。

JSON 对象有哪些特色？

JSON 对象的结构是什么样子呢？

上面代码中的 obj 就是一个 JSON 对象，咱们来观察下它。

1. 它是用 {} 括起来的一个集合，每一项都包含名称 和值 ，如 name 就是名称，而值就是 xxx。
2. 名称能够是任意字符串，但必须是字符串才能够哦。
3. 值只要是上面 6 种类型之一就能够
4. 名称/值 对没有固定的顺序，能够是任意顺序
5. 能够支持无限层的嵌套，如 obj 对象中嵌套了一个 address 对象，可是为了保证处理的高效性，请尽可能保持结构的扁平性，也就是不要嵌套太多层哦）

为了可以处理 JSON 数据，许多语言都有对应的数据类型能够映射为 JSON 对象，那么 python 中是什么数据类型呢？

是 dict ，若是有您对 dict 有些遗忘了，就请到这里复习下吧。

JSON 数组有哪些特色？

上面代码中的 arr_simple 和 arr_complex 都表示数组，它们有哪些特色呢？

• 是一个 有序序列
• 只有 值 组成
• 值能够是任意类型的 JSON 值，如 arr_complex 数组。

python 也有可以映射为 JSON 对象的数据类型，是 list 和 tuple ， 若是您对 list 和 tuple 的特性有些生疏了，也能够在这里回顾下。

什么是编码和解码？

说到 JSON 和 python 之间的转换，就会涉及到两个名词：编码 和 解码。

那么到底什么是编码和解码呢？

编码是信息从一种形式或格式转换为另外一种形式的过程。解码，是编码的逆过程，亦即把编码过的信息恢复成原来样式。

——维基百科

编码的做用则是为了利于传输和存储，JSON 固然是很是适合的。所以，

• 把 python 对象转换成 JSON 的过程就称为编码
• 把 JSON 转换成 python 对象的过程就称为解码

经常使用的 json 操做有哪些？

刚开始接触 json 的操做，我主要有下面几个疑问：

• json 操做须要什么库？
• 如何将 python 对象转换成 JSON字符串，更进一步，能不能直接转换成文件句柄存储到文件中？（编码）
• 如何将 json 字符串转换成 python 对象，更进一步，能不能直接将 JSON 格式的文件转换成 python 对象？（解码）

下面就让咱们一一来探索这些问题。

json 操做须要什么库？

使用 json 函数前须要先导入 json 库：

import json

json 库自己就是 python 内置的标准库，所以你不须要作任何安装的操做。只要声明了上面语句，就可直接使用。

如何将 python 编码成 JSON？

python 编码为 JSON 的对照表

要完成这个功能，先要看下 python 数据结构编码为 json 的对照表。

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float, int- & float-derived Enums	number
True	true
False	false
None	null

有了这张表，咱们就能够清楚的知道 python 对象将编码成的 json 格式。

json.dumps()

json.dumps() 方法的做用就是将 python 对象转换成 JSON 字符串，下面来看具体的函数声明：

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)

参数看起来好多啊，不过不用担忧，这么多参数，只有第一个参数是必填的。下面就来一一了解下这些参数的意义

• obj 就是要编码的 python 对象
• skipkeys 默认值是 False。设置为 True ,假如 obj 中的 dict keys 不是基本类型(str , int , float , bool , None )， 就会被忽略，而不是抛出 TypeError 错误
• ensure_ascii 默认是 True , 表示默认使用ascii 编码。若是 obj 内含有非 ASCII 字符，就会出现 "\uXXXX" 格式显式的数据， 设置成 False 就会使用字符原本的编码。
  • 这里要注意，若是输入是中文，须要指定 ensure_ascii=False
• check_circular 默认值是 True，若是设置为 False 就不会检查内部类型是否包含循环引用，并且循环引用会致使 OverflowError
• allow_nan 默认值为 False ，若是碰到超过范围的 float 值（nan, inf, -inf )就使用 (NaN,Infinity, -Infinity) 替换
  • 若是为 True 碰到这些值则会致使 ValueError
• indent 缩进设置
  • 若是是非负整数或者 string, JSON Array 元素和对象元素将会按照设置的缩进格式化显示
  • 值为 0, 负值，或者 "" 只会插入新的一行
  • 值为 None （也是默认值）会尽量的压缩
• separators 分隔符。
  • 若是要设置它，参数须要是一个元组(item_separator, key_separator)
  • 默认值是 (', ', ': ') ，表示 keys 之间用 , 隔开，而 key 和 value 之间用 : 隔开
• sort_keys 默认值是 False ,若是设置成 True , dict 结构的输出就会按照 key 来排序
• encoding 默认值是 UTF-8 用于设置 JSON 数据的编码方式，在处理中文时这里必定要注意。

来看一个例子

>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> print(json.dumps("\"foo\bar"))
"\"foo\bar"
>>> print(json.dumps('\u1234'))
"\u1234"
>>> print(json.dumps('\\'))
"\\"
>>> print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True))
{"a": 0, "b": 0, "c": 0}

json.dump()

json.dump() 函数的做用就是将 python 对象转换成 JSON 字符串，并将其经过 fp 文件流写入到文件中。来看下具体的函数声明：

json.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)

和前面的 dumps 函数进行比较，会发现两个函数的参数是很是类似的，并且它们的意义也都相同。来看下面的例子

>>> import json
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO()
>>> json.dump(['streaming API'], io)
>>> io.getvalue()
'["streaming API"]'

如何将 JSON 解码成 python 对象？

JSON 解码为 python 的对照表

要完成这个功能，也先要看下 json 解码为 python 对象的对照表

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

编码对照表和解码对照表并非一一对应的，所以若是一个 python对象 先编码成 JSON，再转码回来后获得的对象可就不必定彻底相等了。

json.loads()

这个方法的做用就是将参数 s 按照上面的对照表反序列化为一个 python 对象。参数 s 能够是 str ,byte 或者byteArray 格式, 但必需要包含 JSON 文本才能够）。具体函数声明以下：

json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

下面就来一一了解下一些经常使用参数的意义

• s 就是要解码的 python 字符串
• encoding 指定编码格式
• parse_float ，默认状况下至关于 float(num_str)。若是设置为其余值，将会把一个 JSON 字符串按照 float 解码调用，
• parse_int ，默认状况下至关于 int(num_str)，若是指定，将把每一个 JSON 字符串按照 int 解码调用

来看下面的例子，其中最后一行就指定了 parse_float 。

>>> import json
>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]
>>> json.loads('"\\"foo\\bar"')
'"foo\x08ar'
>>> import decimal
>>> json.loads('1.1', parse_float=decimal.Decimal)
Decimal('1.1')

json.load()

先来看函数声明

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

做用是将 fp 文件流反序列化为 python 对象，其中的参数意义和 loads 方法相同。来看一个例子。

>>> import json
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO('["streaming API"]')
>>> json.load(io)
['streaming API']

结语

本文主要介绍了 JSON 的定义，语法以及 JSON 的经常使用操做。可是并无涉及 JSON 处理自定义数据类型的高级内容（JSONEncoder和JSONDecoder），这部份内容会再后面的篇章中专门介绍。

下篇会介绍 python 的模块，敬请期待。

参考文档

1. python json API Library
2. 《Javascript 语言精粹》
3. 编码—维基百科

相关文章列表

• python 历险记（一）—String，集合（List，元组，Dict）
• python 历险记（二）— python 的面向对象
• python 历险记（三）— python 的经常使用文件操做