用 Python 操作 JSON 类型数据详解

JSON简介

JSON(JavaScript Object Notation)

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是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
JSON官方网站

http://www.json.org/

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JSON是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。JSON的基本语法如下:
1、JSON名称/值对。JSON 数据的书写格式是：名称/值对。名称/值对包括字段名称（在双引号中），然后着是一个冒号(:)，最后是值。比如

{ "name" : "Python" }

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，类似于Python中的字典。
2、JSON值。JSON值可以是数字（整数或浮点数），字符串（在双引号中），逻辑值（True 或False），数组（在中括号中），对象（在大括号中）和null。例如

{ "age": 21，"graduated ":true }

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。JSON值的基本格式如下图所示。

图 JSON值的基本格式
3、JSON对象。JSON 对象在花括号({})中书写，对象可以包含多个名称/值对，多个JSON名称/值以”,”进行分隔。例如

{ "name":"Pyton" , "age": 25}

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。JSON对象的基本格式如下图所示。

图 JSON对象
4、JSON 数组。JSON 数组在方括号中书写,数组可包含多个JSON对象。例如：

{
"sites": [
{ "name": "jd", "url": "www.jd.com" },
{ "name": "taobao", "url": "www.taobao.com" }
]
}

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在本例中对象

”sites”

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是包含2个对象的数组。JSON数组的的基本格式如下图所示。

Python操作JSON
Pythone3标准库有JSON模块，主要执行序列化和反序列化功能。

序列化(encoding) : 把一个Python对象编码转化为JSON字符串。
反序列化(decoding)：把JSON格式字符串解码转换为Python数据对象。

1、json模块的主要函数
在Python3的json模块中json.dumps()函数将Python对象编码成JSON字符串。使用的语法如下：

import json
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)

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主要参数说明：

1. sort_keys
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：表示序列化JSON对象时是否对字典的key进行排序，字典默认是无序的。
1. indent
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：表示缩进，可以是数据格式可读性更强，格式化输出JSON字符串，如果ident是一个非负的整数，那么JSONarray元素和object成员将会被以相应的缩进级别进行打印输出。
1. separators
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：当使用ident参数时json模块序列化Python对象后得到的JSON字符串中的”,”号和”:”号分隔符后默认会附加一个空白字符，可以通过separators参数重新指定分隔符，去除无用的空白字符。指定的分隔符一般是一个元祖类型的数据，比如(',',':')。

使用json模块的json.load()函数，将JSON格式的字符串转换成Python对象，使用的语法格式如下:

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

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2、JSON字符串与Python 原始类型之间数据类型对应关系
Python 原始类型向JSON类型的转化对照表，如表所示:

表 Python原始类型向JSON类型的转化对照表
JSON类型向Python 原始类型的转化对照表，如表所示：

表 JSON类型向Python原始类型的转化对照表
3、序列化操作实例

import json
data ={'name':"wangwu" , 'lang': ('python' ,'java'), 'age':20 }
data_json = json.dumps( data )
print( data)
# 输出结果为[{'name': 'wangwu', 'lang': ('python', 'java'), 'age': 20}]
print( data_json )
# 输出结果为 [{"name": "wangwu", "lang": ["python", "java"], "age": 20}]

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从返回结果可以看出data_json字符串中lang数据类型从元祖变成了列表。
还可以对打印的json字符进行美化，可以使用如下Python语句。

data_json = json.dumps(data,sort_keys = True, indent=2 )
print( data_json )

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输出结果为

{
"age": 20,
"lang": [
"python",
"java"
],
"name": "wangwu"
}

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如果要对输出json字符串去除无用的空白字符，可以使用如下Python语句。

data_json = json.dumps(data,sort_keys = True,separators=(',',':') )
print( data_json )

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输出结果为:

{"age":20,"lang":["python","java"],"name":"wangwu"}

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4、反序列化操作实例，把JSON格式字符串转换为Python对象

new_data = json.loads(data_json )
print(new_data )
print(type(new_data))

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输出结果为:

{'age': 20, 'lang': ['python', 'java'], 'name': 'wangwu'}

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从返回结果可以看出，解码后并没有将原始数据data_json的lang数据还原成元祖，而是还原成了列表。
自定义对象的序列化
如果是类对象，是不是可以可以直接用json.dumps(obj)序列化对象呢？答案是不可以的，需要在类对象里编写转换函数。
例子：自定义对象的序列化

import json
class Man(object):
def __init__(self, name, age ):
self.name = name
self.age = age
#序列化函数
def obj2json(obj):
return {
"name" : obj.name,
"age" : obj.age
}
man = Man('tom' , 21)
jsonDataStr = json.dumps( man , default=obj2json)
print( jsonDataStr )

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运行脚本得到以下输出结果:

{"name": "tom", "age": 21}

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json.dumps()函数中的可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，我们只需要为Man专门写一个转换函数，再把函数传进去即可。
通过一种简单的方式，用lambda方式来转换任意一个类对象为JSON形式。

jsonDataStr = json.dumps(man, default=lambda obj: obj.__dict__)

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lambda obj: obj.__dict__

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会将任意的对象的属性，转换成字典的方式。同样的道理，如果要将JSON对象反序列化，也需要写个反序列化函数来转换。

json.loads(json_str, object_hook=handle)
import json
class Man(object):
def __init__(self, name, age ):
self.name = name
self.age = age
def obj2json(obj):
return {
"name" : obj.name,
"age" : obj.age
}
# 反序列化处理函数
def handle( obj ):
print( type(obj))
return Man(obj['name'] , obj['age'])
man = Man('tom' , 21)
jsonDataStr = json.dumps( man , default=obj2json)
jsonObj = json.loads(jsonDataStr, object_hook=handle )

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在本例中编写反序列化函数handle()把JSON字符串转换成Python类的对象。
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