python json模块 超级详解

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。

在python中，有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块

Json 模块提供了四个方法： dumps、dump、loads、load

pickle 模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

一. dumps 和 dump:

dumps和dump 序列化方法

dumps只完成了序列化为str，

dump必须传文件描述符，将序列化的str保存到文件中

查看源码：

def dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,

allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,

default=None, sort_keys=False, **kw):

# Serialize

obj

to a JSON formatted

str

.

# 序列号 “obj” 数据类型 转换为 JSON格式的字符串

def 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):

“”“Serialize

obj

as a JSON formatted stream to

fp

(a

.write()

-supporting file-like object).

我理解为两个动作，一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串，还有一个动作是将字符串写入到文件中，也就是说文件描述符fp是必须要的参数 “””

示例代码：

复制代码

import json

json.dumps([]) # dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串

‘[]’

json.dumps(1) # 数字

‘1’

json.dumps(‘1’) # 字符串

‘“1”’

dict = {“name”:“Tom”, “age”:23}

json.dumps(dict) # 字典

‘{“name”: “Tom”, “age”: 23}’

复制代码

a = {“name”:“Tom”, “age”:23}

with open(“test.json”, “w”, encoding=‘utf-8’) as f:

# indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格
f.write(json.dumps(a, indent=4))
# json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样
           

保存的文件效果：

二. loads 和 load

loads和load 反序列化方法

loads 只完成了反序列化，
   load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化
           

查看源码：

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

“”“Deserialize

s

(a

str

instance containing a JSON document) to a Python object.

将包含str类型的JSON文档反序列化为一个python对象”""

def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):

“”“Deserialize

fp

(a

.read()

-supporting file-like object containing a JSON document) to a Python object.

将一个包含JSON格式数据的可读文件饭序列化为一个python对象”""

实例：

json.loads(’{“name”:“Tom”, “age”:23}’)

{‘age’: 23, ‘name’: ‘Tom’}

复制代码

import json

with open(“test.json”, “r”, encoding=‘utf-8’) as f:

aa = json.loads(f.read())

f.seek(0)

bb = json.load(f) # 与 json.loads(f.read())

print(aa)

print(bb)

输出：

{‘name’: ‘Tom’, ‘age’: 23}

{‘name’: ‘Tom’, ‘age’: 23}

复制代码

三. json 和 picle 模块

json模块和picle模块都有 dumps、dump、loads、load四种方法，而且用法一样。

不用的是json模块序列化出来的是通用格式，其它编程语言都认识，就是普通的字符串，

而picle模块序列化出来的只有python可以认识，其他编程语言不认识的，表现为乱码

不过picle可以序列化函数，但是其他文件想用该函数，在该文件中需要有该文件的定义（定义和参数必须相同，内容可以不同）

四. python对象（obj） 与json对象的对应关系

复制代码

±------------------±--------------+

| Python | JSON |

+=====+=+

| dict | object |

±------------------±--------------+

| list, tuple | array |

±------------------±--------------+

| str | string |

±------------------±--------------+

| int, float | number |

±------------------±--------------+

| True | true |

±------------------±--------------+

| False | false |

±------------------±--------------+

| None | null |

±------------------±--------------+

复制代码

五. 总结

1. json序列化方法：

   dumps：无文件操作            dump：序列化+写入文件
              

2. json反序列化方法：

   loads：无文件操作              load： 读文件+反序列化
              

3. json模块序列化的数据 更通用

   picle模块序列化的数据 仅python可用，但功能强大，可以序列号函数

4. json模块可以序列化和反序列化的 数据类型 见 python对象（obj） 与json对象的对应关系表
5. 格式化写入文件利用 indent = 4