Python处理JSON（转）
概念
序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过⽹络传输的过程，传输的格式可以是JSON、XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。
JSON（JavaScript Object Notation）：⼀种轻量级数据交换格式，相对于XML⽽⾔更简单，也易于阅读和编写，机器也⽅便解析和⽣成，Json是JavaScript中的⼀个⼦集。
Python2.6开始加⼊了JSON模块，⽆需另外下载，Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding
encoding：把⼀个Python对象编码转换成Json字符串
decoding：把Json格式字符串解码转换成Python对象
对于简单数据类型（string、unicode、int、float、list、tuple、dict），可以直接处理。
json.dumps⽅法对简单数据类型encoding：
import json
data = [{'a':"A",'b':(2,4),'c':3.0}]  #list对象
print "DATA:",repr(data)
data_string = json.dumps(data)
print "JSON:",data_string
输出：
DATA: [{'a':'A','c':3.0,'b':(2,4)}] #python的dict类型的数据是没有顺序存储的
JSON: [{"a":"A","c":3.0,"b":[2,4]}]
JSON的输出结果与DATA很相似，除了⼀些微妙的变化，如python的元组类型变成了Json的数组，Python到Json的编码转换规则是：
json.loads⽅法处理简单数据类型的decoding（解码）转换
import json
data = [{'a':"A",'b':(2,4),'c':3.0}]  #list对象
data_string = json.dumps(data)
print "ENCODED:",data_string
decoded = json.loads(data_string)
print "DECODED:",decoded
print "ORIGINAL:",type(data[0]['b'])
print "DECODED:",type(decoded[0]['b'])
输出:
ENCODED: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]
DECODED: [{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]
ORIGINAL: <type 'tuple'>
DECODED: <type 'list'>
解码过程中，json的数组最终转换成了python的list，⽽不是最初的tuple类型，Json到Python的解码规则是：
json的⼈⽂关怀
编码后的json格式字符串紧凑的输出，⽽且也没有顺序，因此dumps⽅法提供了⼀些可选的参数，让输出的格式提⾼可读性，如sort_keys是告诉编码器按照字典排序(a到z)输出。
import json
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
print 'DATA:', repr(data)
unsorted = json.dumps(data)
print 'JSON:', json.dumps(data)
print 'SORT:', json.dumps(data, sort_keys=True)
输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]
JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]
SORT: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}
indent参数根据数据格式缩进显⽰，读起来更加清晰:
import json
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
print 'DATA:', repr(data)
print 'NORMAL:', json.dumps(data, sort_keys=True)
print 'INDENT:', json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)
输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]
NORMAL: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]
INDENT: [
{
"a": "A",
"b": [
2,
4
],
"c": 3.0
}
]
separators参数的作⽤是去掉,,：后⾯的空格，从上⾯的输出结果都能看到", :"后⾯都有个空格，这都是为了美化输出结果的作⽤，但是在我们传输数据的过程中，越精简越好，冗余的东西全部去掉，因此就可以加上separators参数：
import json
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
print 'DATA:', repr(data)
print 'repr(data)            :', len(repr(data))
print 'dumps(data)            :', len(json.dumps(data))
print 'dumps(data, indent=2)  :', len(json.dumps(data, indent=2))
python解析json文件print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))
输出：
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]
repr(data)            : 35
dumps(data)            : 35
dumps(data, indent=2)  : 76
dumps(data, separators): 29
skipkeys参数，在encoding过程中，dict对象的key只可以是string对象，如果是其他类型，那么在编码过程中就会抛出ValueError的异常。skipkeys可以跳过那些⾮string对象当作key的处理.
import json
data= [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' } ]
try:
print json.dumps(data)
except (TypeError, ValueError) as err:
print 'ERROR:', err
print
print json.dumps(data, skipkeys=True)
输出:
ERROR: keys must be a string
[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]
让json⽀持⾃定义数据类型
以上例⼦都是基于python的built-in类型的，对于⾃定义类型的数据结构，json模块默认是没法处理的，会抛出异常：TypeError xx is not JSON serializable，此时你需要⾃定义⼀个转换函数:
import json
class MyObj(object):
def __init__(self, s):
self.s = s
def __repr__(self):
return '<MyObj(%s)>' % self.s
obj = .MyObj('helloworld')
try:
print json.dumps(obj)
except TypeError, err:
print 'ERROR:', err
#转换函数
def convert_to_builtin_type(obj):
print 'default(', repr(obj), ')'
# 把MyObj对象转换成dict类型的对象
d = { '__class__':obj.__class__.__name__,
'__module__':obj.__module__,
}
d.update(obj.__dict__)
return d
print json.dumps(obj, default=convert_to_builtin_type)
输出:
ERROR: <MyObj(helloworld)> is not JSON serializable
default( <MyObj(helloworld)> )
{"s": "hellworld", "__module__": "MyObj", "__class__": "__main__"}
#注意：这⾥的class和module根据你代码的所在⽂件位置不同⽽不同
相反，如果要把json decode 成python对象，同样也需要⾃定转换函数，传递给json.loads⽅法的object_hook参数：
#jsontest.py
import json
class MyObj(object):
def __init__(self,s):
self.s = s
def __repr__(self):
return "<MyObj(%s)>" % self.s
def dict_to_object(d):
if '__class__' in d:
class_name = d.pop('__class__')
module_name = d.pop('__module__')
module = __import__(module_name)
print "MODULE:",module
class_ = getattr(module,class_name)
print "CLASS",class_
args = dict((de('ascii'),value) for key,value in d.items())
vb里index什么意思print 'INSTANCE ARGS:',args
inst = class_(**args)
else:
inst = d
return inst
encoded_object = '[{"s":"helloworld","__module__":"jsontest","__class__":"MyObj"}]'
myobj_instance = json.loads(encoded_object,object_hook=dict_to_object)
print myobj_instance
输出：
MODULE: <module 'jsontest' from 'E:\Users\liuzhijun\workspace\python\jsontest.py'>
CLASS <class 'jsontest.MyObj'>
INSTANCE ARGS: {'s': u'helloworld'}
[<MyObj(helloworld)>]
MODULE: <module 'jsontest' from 'E:\Users\liuzhijun\workspace\python\jsontest.py'>
CLASS <class 'jsontest.MyObj'>
INSTANCE ARGS: {'s': u'helloworld'}
[<MyObj(helloworld)>]
使⽤Encoder与Decoder类实现json编码的转换
JSONEncoder有⼀个迭代接⼝iterencode(data)，返回⼀系列编码的数据，他的好处是可以⽅便的把逐个数据写到⽂件或⽹络流中，⽽不需要⼀次性就把数据读⼊内存.
import json
encoder = json.JSONEncoder()
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
for part in encoder.iterencode(data):
print 'PART:', part
输出：python中decimal函数用法
PART: [
PART: {
PART: "a"
PART: :
PART: "A"
PART: ,
PART: "c"递归算法求解迷宫问题
PART: :
PART: 3.0
PART: ,
PART: "b"
PART: :
PART: [2
PART: , 4
PART: ]
PART: }
PART: ]
encode⽅法等价于''.join(encoder.iterencode()，⽽且预先会做些错误检查（⽐如⾮字符串作为dict的key），对于⾃定义的对象，我们只需从些JSONEncoder 的default()⽅法，其实现⽅式与上⾯提及的函数convet_to_builtin_type()是类似的。
import json
import json_myobj
class MyObj(object):
def __init__(self,s):
self.s = s
def __repr__(self):
return "<MyObj(%s)>" % self.s
class MyEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
print 'default(', repr(obj), ')'
# Convert objects to a dictionary of their representation
d = { '__class__':obj.__class__.__name__,
'__module__':obj.__module__,
}
d.update(obj.__dict__)
return d
obj = json_myobj.MyObj('helloworld')
print obj
print MyEncoder().encode(obj)
输出：
<MyObj(internal data)>
default( <MyObj(internal data)> )
{"s": "helloworld", "__module__": "Myobj", "__class__": "MyObj"}
从json对Python对象的转换:
class MyDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self):
json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object)
def dict_to_object(self, d):
if '__class__' in d:
class_name = d.pop('__class__')
河内塔问题有四种策略module_name = d.pop('__module__')
module = __import__(module_name)
print 'MODULE:', moduleanimate日本
class_ = getattr(module, class_name)
print 'CLASS:', class_
args = dict( (de('ascii'), value) for key, value in d.items())
print 'INSTANCE ARGS:', args
inst = class_(**args)
else:
inst = d
return inst
encoded_object = '[{"s": "helloworld", "__module__": "jsontest", "__class__": "MyObj"}]'
myobj_instance = MyDecoder().decode(encoded_object)
print myobj_instance
输出:
MODULE: <module 'jsontest' from 'E:\Users\liuzhijun\workspace\python\jsontest.py'>
CLASS: <class 'jsontest.MyObj'>
INSTANCE ARGS: {'s': u'helloworld'}
[<MyObj(helloworld)>]
json格式字符串写⼊到⽂件流中
上⾯的例⼦都是在内存中操作的，如果对于⼤数据，把他编码到⼀个类⽂件(file-like)中更合适，load()和dump()⽅法就可以实现这样的功能。import json
import tempfile
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')
json.dump(data, f)
f.flush()
print open(f.name, 'r').read()
输出：
[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]
类似的：
import json
import tempfile
f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')
f.write('[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]')
f.flush()
f.seek(0)
print json.load(f)
输出：
[{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。