你一定聽說過 JSON 吧。JSON 是目前最常用的資料傳輸格式之一，純文字，容易使用，友善閱讀，最重要的是在多個場合都被大量被使用。
1.什麼是 JSON？
Json (Javascript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式，它基于 Javascript 的對象字面量。盡管它隻是 Javascript 的一個子集，但它與語言無關。以現代程式設計語言編寫的程式，都可以用它來彼此交換資料。它是一種文本格式，人和機器都可以閱讀它。
—— 《Javascript 語言精粹》
既然以現代程式設計語言都可以用它來交換資料，強大的 python 當然也不例外。要更好的使用 JSON 一定要先了解下它的文法。
2.JSON 的文法
JSON 的值分為 6 種類型，分别是對象，數組，字元串，數字，布爾值 (true 和 false )和null。來看一個典型的 JSON 集合，體會下這些類型。
{
"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
} 看上面代碼， JSON 文法有什麼特點呢？
- JSON 字元串必須使用 雙引号包圍
- 可以在任何值前後插入空白（包括空格，制表符，回車，換行），當然這些空白符也可以去除。
像字元串，數字，布爾值，null 都比較簡單，無需細數，接下來我們重點來看下對象和數組。
JSON 對象有哪些特點？
JSON 對象的結構是什麼樣子呢？
上面代碼中的 obj 就是一個 JSON 對象，我們來觀察下它。
- 它是用 {} 括起來的一個集合，每一項都包含名稱 和值 ，如 name 就是名稱，而值就是 xxx。
- 名稱可以是任意字元串，但必須是字元串才可以哦。
- 值隻要是上面 6 種類型之一就可以
- 名稱/值 對沒有固定的順序，可以是任意順序
- 可以支援無限層的嵌套，如 obj 對象中嵌套了一個 address 對象，但是為了保證處理的高效性，請盡量保持結構的扁平性，也就是不要嵌套太多層哦）
為了能夠處理 JSON 資料，許多語言都有對應的資料類型可以映射為 JSON 對象，那麼 python 中是什麼資料類型呢？
是 dict
JSON 數組有哪些特點？
上面代碼中的
arr_simple
和
arr_complex
都表示數組，它們有哪些特點呢？
- 是一個 有序序列
- 隻有 值 組成
- 值可以是任意類型的 JSON 值，如 arr_complex 數組。
python 也有能夠映射為 JSON 對象的資料類型，是 list 和 tuple
什麼是編碼和解碼？
說到 JSON 和 python 之間的轉換，就會涉及到兩個名詞：編碼 和 解碼。
那麼到底什麼是編碼和解碼呢？
編碼是資訊從一種形式或格式轉換為另一種形式的過程。解碼，是編碼的逆過程，亦即把編碼過的資訊恢複成原來樣式。
——維基百科
編碼的作用則是為了利于傳輸和存儲，JSON 當然是非常适合的。是以，
- 把 python 對象轉換成 JSON 的過程就稱為編碼
- 把 JSON 轉換成 python 對象的過程就稱為解碼
3.常用的 json 操作有哪些？
剛開始接觸 json 的操作，我主要有下面幾個疑問：
- json 操作需要什麼庫？
- 如何将 python 對象轉換成 JSON字元串，更進一步，能不能直接轉換成檔案句柄存儲到檔案中？（編碼）
- 如何将 json 字元串轉換成 python 對象，更進一步，能不能直接将 JSON 格式的檔案轉換成 python 對象？（解碼）
下面就讓我們一一來探索這些問題。
json 操作需要什麼庫？
使用 json 函數前需要先導入 json 庫：
import json 庫本身就是 python 内置的标準庫，是以你不需要做任何安裝的操作。隻要聲明了上面語句，就可直接使用。
4.如何将 python 編碼成 JSON？
python 編碼為 JSON 的對照表
要完成這個功能，先要看下 python 資料結構編碼為 json 的對照表。
有了這張表，我們就可以清楚的知道 python 對象将編碼成的 json 格式。
json.dumps()
json.dumps() 方法的作用就是将 python 對象轉換成 JSON 字元串，下面來看具體的函數聲明：
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) 參數看起來好多啊，不過不用擔心，這麼多參數，隻有第一個參數是必填的。下面就來一一了解下這些參數的意義
- obj 就是要編碼的 python 對象
- skipkeys 預設值是 False。設定為 True ,假如 obj 中的 dict keys 不是基本類型(str , int , float , bool , None )， 就會被忽略，而不是抛出 TypeError 錯誤
-
ensure_ascii 預設是 True , 表示預設使用ascii 編碼。如果 obj 内含有非 ASCII 字元，就會出現 “\uXXXX” 格式顯式的資料， 設定成 False 就會使用字元本來的編碼。
這裡要注意，如果輸入是中文，需要指定 ensure_ascii=False
- check_circular 預設值是 True，如果設定為 False 就不會檢查内部類型是否包含循環引用，而且循環引用會導緻 OverflowError
-
allow_nan 預設值為 False ，如果碰到超過範圍的 float 值（nan, inf, -inf )就使用 (NaN,Infinity, -Infinity) 替換
如果為 True 碰到這些值則會導緻 ValueError
-
indent 縮進設定
如果是非負整數或者 string, JSON Array 元素和對象元素将會按照設定的縮進格式化顯示
值為 0, 負值，或者 “” 隻會插入新的一行
值為 None （也是預設值）會盡可能的壓縮
-
separators 分隔符。
如果要設定它，參數需要是一個元組(item_separator, key_separator)
預設值是 (', ', ': ') ，表示 keys 之間用 , 隔開，而 key 和 value 之間用 : 隔開
- sort_keys 預設值是 False ,如果設定成 True , dict 結構的輸出就會按照 key 來排序
- encoding 預設值是 UTF-8 用于設定 JSON 資料的編碼方式，在進行中文時這裡一定要注意。
來看一個例子
>>> 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() 函數的作用就是将 python 對象轉換成 JSON 字元串，并将其通過 fp 檔案流寫入到檔案中。來看下具體的函數聲明：
.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 函數進行比較，會發現兩個函數的參數是非常相似的，而且它們的意義也都相同。來看下面的例子
>>> import json
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO()
>>> json.dump(['streaming API'], io)
>>> io.getvalue()
'["streaming API"]' 5.如何将 JSON 解碼成 python 對象？
JSON 解碼為 python 的對照表
要完成這個功能，也先要看下 json 解碼為 python 對象的對照表
編碼對照表和解碼對照表并不是一一對應的，是以如果一個 python對象 先編碼成 JSON，再轉碼回來後得到的對象可就不一定完全相等了。
json.loads()
這個方法的作用就是将參數 s 按照上面的對照表反序列化為一個 python 對象。參數 s 可以是 str ,byte 或者byteArray 格式, 但必須要包含 JSON 文本才可以）。
具體函數聲明如下：
json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw) 下面就來一一了解下一些常用參數的意義
- s 就是要解碼的 python 字元串
- encoding 指定編碼格式
- parse_float ，預設情況下相當于 float(num_str)。如果設定為其他值，将會把一個 JSON 字元串按照 float 解碼調用，
- parse_int ，預設情況下相當于 int(num_str)，如果指定，将把每個 JSON 字元串按照 int 解碼調用
來看下面的例子，其中最後一行就指定了 parse_float 。
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>>> 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()
先來看函數聲明
.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw) >>> import json
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO('["streaming API"]')
>>> json.load(io)
['streaming API']