JSON库

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。

在Python中，我们常常会涉及到JSON数据的处理，它通常用于不同的应用程序之间进行数据交换。 这些数据可以被编码为JSON 数据，并在 web 应用程序中通过 XMLHttpRequest 对象发送到服务器。

Python 中的 json 模块提供了将 Python 对象转换为 JSON 格式，以及将 JSON 格式转换为 Python 对象的方法。

本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。

JSON 与 Python 字典的对应关系

JSON 是一种轻量级的数据格式，它由键/值对组成，并使用逗号进行分隔。例如，以下是一个简单的 JSON 对象：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": true
}

Python 的字典对象也是由键/值对组成，并使用逗号进行分隔。 例如，以下是一个简单的 Python 字典：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True
}

可以看到，JSON 对象与 Python 字典具有相同的键/值对结构。 因此，我们可以使用 json.loads() 方法将 JSON 数据转换为 Python 字典。

python 原始类型向 json 类型的转化对照表：

Python JSON
dict object
list, tuple array
str, unicode string
int, long, float number
True true
False false
None null

JSON 库函数

使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。

函数 描述
json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dump() 将python对象编码成json数据并写入json文件中
json.load() 从json文件中读取数据并解码为Python对象

将 Python 对象转换为 JSON 数据（json.dumps）

除了将 JSON 数据转换为 Python 对象，我们还可以使用 json.dumps() 将 Python 对象转换为 JSON 数据。

  • 语法
json.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)

  • obj: 表示是要序列化的对象。

  • fp: 文件描述符，将序列化的str保存到文件中。json模块总是生成str对象，而不是字节对象；因此，fp.write（）必须支持str输入。

  • skipkeys: 默认为False,如果skipkeysTrue,（默认值：False），则将跳过不是基本类型（str，int，float，bool，None）的dict键，不会引发TypeError。

  • ensure_ascii: 默认值为True,能将所有传入的非ASCII字符转义输出。如果ensure_ascii为False，则这些字符将按原样输出。

  • check_circular:默认值为True,如果check_circular为False，则将跳过对容器类型的循环引用检查，循环引用将导致OverflowError。

  • allow_nan: 默认值为True,如果allow_nan为False，则严格遵守JSON规范,序列化超出范围的浮点值（nan，inf，-inf）会引发ValueError。 如果allow_nan为True,则将使用它们的JavaScript等效项（NaN，Infinity，-Infinity）。

  • indent: 设置缩进格式，默认值为None,选择的是最紧凑的表示。如果indent是非负整数或字符串，那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入；indent为0,负数或“”仅插入换行符；indent使用正整数缩进多个空格；如果indent是一个字符串（例如“\t”），则该字符串用于缩进每个级别。

  • separators: 去除分隔符后面的空格，默认值为None,如果指定，则分隔符应为（item_separator，key_separator）元组。如果缩进为None，则默认为（’，’，’：’）;要获得最紧凑的JSON表示，可以指定（’，’，’:’）以消除空格。

  • default: 默认值为None,如果指定，则default应该是为无法以其他方式序列化的对象调用的函数。它应返回对象的JSON可编码版本或引发TypeError。如果未指定，则引发TypeError。

  • sort_keys: 默认值为False,如果sort_keys为True，则字典的输出将按键值排序。

以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：

import json

data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]

data2 = json.dumps(data)
print(data2)

以上代码执行结果为：

[{"a": 1, "c": 3, "b": 2, "e": 5, "d": 4}]

使用参数让 JSON 数据格式化输出：

import json

data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]

data2 = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
print(data2)

以上代码执行结果为：

[
    {
        "a": 1,
        "b": 2,
        "c": 3,
        "d": 4,
        "e": 5
    }
]

例如，以下是将 Python 字典转换为 JSON 数据的示例：

import json

# 定义一个 Python 字典
data = {
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True,
    "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "province": "北京市",
        "country": "中国"
    }
}

# 将 Python 字典转换为 JSON 数据
json_str = json.dumps(data)

# 打印 JSON 字符串
print(json_str)

输出结果为：

{"name": "小明", "age": 18, "is_boy": true, "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"], "address": {"city": "北京", "province": "北京市", "country": "中国"}}

我们可以使用 json.dumps() 方法指定一些额外的参数，例如使用缩进和排序：

import json

# 定义一个 Python 字典
data = {
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True,
    "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "province": "北京市",
        "country": "中国"
    }
}

# 将 Python 字典转换为 JSON 数据，使用缩进和排序
json_str = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)

# 打印 JSON 字符串
print(json_str)

输出结果为：

{
    "address": {
        "city": "北京",
        "country": "中国",
        "province": "北京市"
    },
    "age": 18,
    "hobbies": [
        "游泳",
        "足球",
        "电影"
    ],
    "is_boy": true,
    "name": "小明"
}

将 JSON 数据转换为 Python 对象（json.loads）

json 模块提供了 loads() 函数来解析 JSON 数据并将其转换为 Python 对象。 loads() 函数接受一个字符串参数，该字符串包含 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

  • 语法
json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
  • s: 将s（包含JSON文档的str，bytes或bytearray实例）反序列化为Python对象。
  • encoding: 指定一个编码的格式。
  • loads也不需要文件描述符，其他参数的含义和load函数的一致。

以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：

import json

jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';

text = json.loads(jsonData)
print(text)

以上代码执行结果为：

{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}

例如，以下是将 JSON 字符串转换为 Python 字典的示例：

import json

# 定义一个 JSON 字符串
json_str = '{"name": "小明", "age": 18, "is_boy": true}'

# 将 JSON 字符串转换为 Python 字典
data = json.loads(json_str)

# 打印 Python 字典对象
print(data)

输出结果为：

{'name': '小明', 'age': 18, 'is_boy': True}

如上所述，json.loads() 函数将 JSON 数据转换为 Python 字典对象。

解析包含数组的 JSON 数据

除了简单的 JSON 对象外，JSON 数据可能还包含数组。在 Python 中，我们可以使用 list 类型来表示数组。

例如，以下是一个包含数组的 JSON 数据：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": true,
    "hobbies": ["游泳","足球","电影"]
}

在 Python 中，我们将上面的 JSON 数据解析为以下 Python 字典：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True,
    "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"]
}

我们可以使用 json.loads() 将其解析为 Python 字典对象：

import json

# 定义一个 JSON 字符串
json_str = '{"name": "小明", "age": 18, "is_boy": true, "hobbies": ["游泳","足球","电影"]}'

# 将 JSON 字符串转换为 Python 字典
data = json.loads(json_str)

# 打印 Python 字典对象
print(data)

输出结果为：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True,
    "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"]
}

解析嵌套的 JSON 数据

JSON 格式允许对象和数组作为值的嵌套。在 Python 中，我们可以使用嵌套的字典和列表来表示这种嵌套。

例如，以下是一个嵌套的 JSON 数据：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": true,
    "hobbies": ["游泳","足球","电影"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "province": "北京市",
        "country": "中国"
    }
}

在 Python 中，我们将上面的 JSON 数据解析为以下 Python 字典：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True,
    "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "province": "北京市",
        "country": "中国"
    }
}

我们可以使用 json.loads() 将其解析为 Python 字典对象：

import json

# 定义一个 JSON 字符串
json_str = '{"name": "小明", "age": 18, "is_boy": true, "hobbies": ["游泳","足球","电影"],"address": {"city": "北京","province": "北京市","country": "中国"}}'

# 将 JSON 字符串转换为 Python 字典
data = json.loads(json_str)

# 打印 Python 字典对象
print(data)

输出结果为：

{
    "name": "小明",
    "age": 18,
    "is_boy": True,
    "hobbies": ["游泳", "足球", "电影"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "province": "北京市",
        "country": "中国"
    }
}

json文件相关

dump()和load()是json文件和python对象之间的转化

import json

data = {
    "key1": "值1",
    "key2": 222,
    "key3": [12, True, False, None, "1ab"]
}

with open("data.json", "w") as f:
    # 将Python对象存入json文件
    json.dump(data, f)

print("--------------------------")
with open("data.json", "r") as f:
    # 从文件中读取json数据并转成python对象
    content = json.load(f)
    print(type(content))
    print(content)

执行成功后，data.json文件内容如下（中文被Unicode编码了）：

{"key1": "\u503c1", "key2": 222, "key3": [12, true, false, null, "1ab"]}

程序运行输出如下：

--------------------------
<class 'dict'>
{'key1': '值1', 'key2': 222, 'key3': [12, True, False, None, '1ab']}

模拟考题

考题1 单选题

有如下程序代码：

import json
s = '''[{"name":"kingsan","age":23},
        {"name":"xiaolan","age":22}]
    '''
print(type(s))
data = json.loads(s)
print(data)
print(type(data))

下列说法正确的是？（ ）

A. s的数据类型是list

B. data的数据类型是字符串

C. loads()用于将字符串转化为JSON对象

D. JSON数据可以用双引号来包围，也可以用单引号

答案：C

解析：s的数据类型是str，data的数据类型是list；loads()方法将字符串转化为JSON对象；JSON数据需要用双引号来包围，不能使用单引号,不然易出现解析错误。

考题2 判断题

JSON（JavaScript Object Notation 对象表示法）是一种流行的结构化数据的方式，可以使用json.loads()返回JSON字符串。（ ）

答案：错误

解析：loads()用于将字符串转化为JSON对象

考题3 判断题

JSON的loads和load方法的区别是，loads操作的是字符串，load操作的是文件流。（　）

答案：正确

解析：JSON的loads和load方法的区别是，loads操作的是字符串，load操作的是文件流。

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