Python如何读取、写⼊JSON数据
问题
你想读写JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。
解决⽅案
json 模块提供了⼀种很简单的⽅式来编码和解码JSON数据。其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() ，要⽐其他序列化函数库如pickle的接⼝少得多。下⾯演⽰如何将⼀个Python数据结构转换为JSON：
import json
data = {
'name' : 'ACME',
'shares' : 100,
'price' : 542.23
}
json_str = json.dumps(data)
下⾯演⽰如何将⼀个JSON编码的字符串转换回⼀个Python数据结构：
data = json.loads(json_str)
如果你要处理的是⽂件⽽不是字符串，你可以使⽤json.dump()和json.load()来编码和解码JSON数据。例如：
# Writing JSON data
with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
# Reading data back
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
讨论
JSON编码⽀持的基本数据类型为None，bool，int，float和str，以及包含这些类型数据的lists，tuples和dictionaries。对于dictionaries，keys需要是字符串类型(字典中任何⾮字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。为了遵循JSON规范，你应该只编码Python的lists和dictionaries。⽽且，在web应⽤程序中，顶层对象被编码为⼀个字典是⼀个标准做法。
JSON编码的格式对于Python语法⽽已⼏乎是完全⼀样的，除了⼀些⼩的差异之外。⽐如，True会被映射为true，False被映射为false，⽽None会被映射为null。下⾯是⼀个例⼦，演⽰了编码后的字符串效果：
>>> json.dumps(False)
'false'
>>> d = {'a': True,
... 'b': 'Hello',
... 'c': None}
>>> json.dumps(d)
'{"b": "Hello", "c": null, "a": true}'
>>>
如果你试着去检查JSON解码后的数据，你通常很难通过简单的打印来确定它的结构，特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含⼤量的字段时。为了解决这个问题，可以考虑使⽤pprint模块的 pprint() 函数来代替普通的 print() 函数。它会按照key的字母顺序并以⼀种更加美观的⽅式输出。下⾯是⼀个演⽰如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例⼦：
>>> quest import urlopen
>>> import json
>>> u = urlopen('search.twitter/search.json?q=python&rpp=5')
>>> resp = json.ad().decode('utf-8'))
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(resp)
{'completed_in': 0.074,
'max_id': 264043230692245504,
'max_id_str': '264043230692245504',
'next_page': '?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5',
'page': 1,
'query': 'python',
'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q=python',
'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000',
'from_user': ...
},
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000',
'from_user': ...
},
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000',
'from_user': ...
python请求并解析json数据},
exe打包工具{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000',
'from_user': ...
}
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000',
二极管vb是什么意思'from_user': ...
}],
'results_per_page': 5,
'since_id': 0,
'since_id_str': '0'}
>>>
⼀般来讲，JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。如果你想要创建其他类型的对象，可以给 json.loads() 传递object_pairs_hook或object_hook参数。例如，下⾯是演⽰如何解码JSON数据并在⼀个OrderedDict中保留其顺序的例⼦：>>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}'
>>> from collections import OrderedDict
>>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)
>>> data
OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)])
>>>
下⾯是如何将⼀个JSON字典转换为⼀个Python对象例⼦：
>>> class JSONObject:
... def __init__(self, d):
... self.__dict__ = d
...
>>>
>>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject)
>>> data.name
数据库中sql的含义'ACME'
>>> data.shares
50
>>> data.price
490.1
>>>
最后⼀个例⼦中，JSON解码后的字典作为⼀个单个参数传递给 __init__() 。然后，你就可以随⼼所欲的使⽤它了，⽐如作为⼀个实例字典来直接使⽤它。
在编码JSON的时候，还有⼀些选项很有⽤。如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出，可以使⽤ json.dumps() 的indent参数。它会使得输出和pprint()函数效果类似。⽐如：
>>> print(json.dumps(data))
{"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100}
>>> print(json.dumps(data, indent=4))
{
"price": 542.23,
"name": "ACME",
"shares": 100
}
>>>
对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如：
>>> class Point:
... def __init__(self, x, y):
... self.x = x
... self.y = y
...
>>> p = Point(2, 3)
>>> json.dumps(p)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps
return _de(obj)
File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode
return _iterencode(o, 0)
File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable
>>>
如果你想序列化对象实例，你可以提供⼀个函数，它的输⼊是⼀个实例，返回⼀个可序列化的字典。例如：
def serialize_instance(obj):
d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }
d.update(vars(obj))
return d
如果你想反过来获取这个实例，可以这样做：
# Dictionary mapping names to known classes
停止线的图片和作用classes = {
'Point' : Point
}
def unserialize_object(d):
clsname = d.pop('__classname__', None)
if clsname:
cls = classes[clsname]
obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__
for key, value in d.items():
setattr(obj, key, value)
return obj
else:
return d
下⾯是如何使⽤这些函数的例⼦：
>>> p = Point(2,3)
>>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance)
>>> s
'{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}'
>>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object)
>>> a
<__main__.Point object at 0x1017577d0>
>>> a.x
2
>>> a.y
3
transacted>>>
json 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。可以参考官⽅⽂档获取更多细节。
以上就是Python如何读取、写⼊JSON数据的详细内容，更多关于Python读写json数据的资料请关注其它相关⽂章！
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