【Python】一文带你了解并使用 Json 模块

简介: python的json模块是python官方提供的一个用于解析和生成JSON数据格式的库。JSON是JavaScript对象表示法(JavaScript Object Notation)的缩写,是一种轻量级的数据交换格式,常被用于Web应用程序中,也被广泛地应用于非Web应用程序中。python的json库可以方便地将python中的数据转换为JSON格式数据,并支持将JSON格式数据转换为python中的数据类型。

本文将详细介绍Python的json模块。


image.png
一、简介
python的json模块是python官方提供的一个用于解析和生成JSON数据格式的库。JSON是JavaScript对象表示法(JavaScript Object Notation)的缩写,是一种轻量级的数据交换格式,常被用于Web应用程序中,也被广泛地应用于非Web应用程序中。python的json库可以方便地将python中的数据转换为JSON格式数据,并支持将JSON格式数据转换为python中的数据类型。

二、发展史
JSON格式最早由Douglas Crockford在2001年提出,不久以后被广泛使用。
目前,JSON格式已成为前后端数据交换的主流格式之一。Python的JSON模块最早于2009年出现在Python 2.6版本中,用于处理json数据格式,提供了对JSON解析和序列化的支持。随着时间的推移,json模块也在后续的版本中得到了改进和扩展,支持了更多的功能和用法,更好地与Python的其他模块集成,如pandas、numpy、requests等。
现在,json模块已经成为python的一个标准库,是开发Python应用不可或缺的重要部分。
三、主要功能详解
1.json.dumps()
json.dumps()是json模块中最常用的函数之一,用于将一个python对象序列化为json编码字符串。函数原型如下:

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)

其中,obj表示需要序列化的json对象,其他参数用于控制序列化过程。常用参数解释如下:
参数名 | 含义
------- | -------
skipkeys| 如果遇到某些非法格式的Python数据类型,则抛出TypeError异常。如果skipkeys为True,这些非法格式的数据类型将被跳过,不会引发TypeError异常,默认值为False。
ensure_ascii| 默认True,它保证输出的每个字符都是ASCII字符。如果有些字符不能被编码成ASCII字符,它们会被转义为Unicode转义字符。
indent| 顾名思义,这个参数用于控制缩进格式。如果它的值是一个非负整数,输出的JSON字符串就会分行缩进,而且每次缩进两个空格。如果它的值为None,默认不缩进。

separators| 序列化之后的字符串中不同部分的分隔符。默认为(‘,’, ‘:’)。

sort_keys| 用于指定是否按照键进行排序,默认为False。
示例代码:


import json

data = {
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "hobbies": ["reading", "music"],
    "info": {
        "address": "北京市朝阳区",
        "phone": "18888888888"
    }
}

json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str)

输出结果:


{
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "hobbies": [
        "reading",
        "music"
    ],
    "info": {
        "address": "北京市朝阳区",
        "phone": "18888888888"
    }
}

2.json.loads()
json.loads()是json模块中另一个常用的函数,用于将一个json编码的字符串解码为python对象。函数原型如下:

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

其中,s表示需要解码的字符串,其他参数用于控制解码过程。常用参数解释如下:
参数名|含义
cls|支持自定义类的解码器,需要继承一个JSONDecoder类并重载其中的decode方法。默认值为None。
object_hook|支持自定义解码过程中的钩子函数,用于控制解码后生成的python对象的格式和类型。对于json串中的每个Python对象,该函数将会被调用一次。默认为None。
object_pairs_hook|类似于object_hook,但是处理的是Python对象而不是Python字典。默认为None。

示例代码:


import json

json_str = '''
{
    "name": "李四",
    "age": 25,
    "hobbies": ["swimming", "playing games"],
    "info": {
        "address": "上海市黄浦区",
        "phone": "16666666666"
    }
}
'''

data = json.loads(json_str)
print(type(data))
print(data)

输出结果:


<class 'dict'>
{'name': '李四', 'age': 25, 'hobbies': ['swimming', 'playing games'], 'info': {'address': '上海市黄浦区', 'phone': '16666666666'}}

3.json.load()和json.dump()
如果需要从一个文件中读取json数据或者将数据写入到文件中,则可以使用json.load()和json.dump()函数。其中,json.load()用于从文件中读取json数据,json.dump()用于将json数据写入到文件中。函数原型如下:


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

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)

其中,fp表示文件指针对象,可以是一个以读模式或写模式打开的文件对象,也可以是一个文件名字符串。其他参数的含义与json.loads()和json.dumps()函数类似,不再赘述。
示例代码:


import json

# 将json数据写入到文件中
data = {
    "name": "王五",
    "age": 30,
    "hobbies": ["travelling", "photography"],
    "info": {
        "address": "广州市天河区",
        "phone": "13666666666"
    }
}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

# 从文件中读取json数据
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
    print(type(data))
    print(data)

输出结果:

<class 'dict'>
{'name': '王五', 'age': 30, 'hobbies': ['travelling', 'photography'], 'info': {'address': '广州市天河区', 'phone': '13666666666'}}

4.json.JSONEncoder和json.JSONDecoder
json.JSONEncoder和json.JSONDecoder是json模块中用于自定义json编码和解码过程的类。如果需要将一个自定义类序列化为json字符串或将json字符串反序列化为自定义类对象,则可以通过继承json.JSONEncoder和json.JSONDecoder来实现自定义的转换过程。
示例代码:


import json


class Student:
    def __init__(self, name, age, hobbies):
        self.name = name
        self.age = age
        self.hobbies = hobbies


# 自定义Encoder类
class StudentEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Student):
            return {
                'name': obj.name,
                'age': obj.age,
                'hobbies': obj.hobbies
            }
        else:
            return super().default(obj)


# 自定义Decoder类
class StudentDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(object_hook=self.dict_to_student, *args, **kwargs)

    def dict_to_student(self, d):
        if 'name' in d and 'age' in d and 'hobbies' in d:
            return Student(d['name'], d['age'], d['hobbies'])
        else:
            return d


# 自定义类序列化
student = Student('张三', 18, ['reading', 'music'])
json_str = json.dumps(student, cls=StudentEncoder, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str)

# 自定义类反序列化
json_str = '''
[
    {
        "name": "张三",
        "age": 18,
        "hobbies": [
            "reading",
            "music"
        ]
    },
    {
        "name": "李四",
        "age": 20,
        "hobbies": [
            "swimming",
            "playing games"
        ]
    }
]
'''
students = json.loads(json_str, cls=StudentDecoder)
print(type(students))
for s in students:
    print(s.__dict__)

输出结果:


{
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "hobbies": [
        "reading",
        "music"
    ]
}
<class 'list'>
{'name': '张三', 'age': 18, 'hobbies': ['reading', 'music']}
{'name': '李四', 'age': 20, 'hobbies': ['swimming', 'playing games']}

四、总结
Python的JSON模块是一个内置标准库,是python标准库中不可或缺的一部分,可以方便地将python中的数据转换为JSON格式数据,并支持将JSON格式数据转换为python中的数据类型。同时,json模块也支持自定义转换过程,以满足更加复杂的应用场景。
JSON模块中主要的函数有:dumps()、dump()、loads()和load()。其中dumps()函数将Python内置数据类型转换为JSON字符串,dump()函数将Python内置数据类型转换为JSON格式数据并输出到文件中,loads()函数将JSON字符串转化为Python内置数据类型,load()函数将文件中的JSON格式数据转化为Python内置数据类型。
除此之外,JSON模块中的其他函数还包括:Python对象转化为JSON对象。
在使用JSON模块的过程中,需注意JSON的标准格式。同时,JSON模块在对Python内置数据类型进行解析或者生成数据时,会调用特定对象的 json() 方法,所以在使用JSON模块的时候,需要注意Python对象的定义,尽量满足 json() 方法的调用要求,以实现更好的数据序列化与反序列化效果。

image.png

目录
相关文章
|
3月前
|
开发者 Python
如何在Python中管理模块和包的依赖关系?
在实际开发中,通常会结合多种方法来管理模块和包的依赖关系,以确保项目的顺利进行和可维护性。同时,要及时更新和解决依赖冲突等问题,以保证代码的稳定性和可靠性
158 62
|
2月前
|
Python
Python Internet 模块
Python Internet 模块。
133 74
|
3月前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
141 63
|
3月前
|
数据可视化 Python
如何在Python中解决模块和包的依赖冲突?
解决模块和包的依赖冲突需要综合运用多种方法,并且需要团队成员的共同努力和协作。通过合理的管理和解决冲突,可以提高项目的稳定性和可扩展性
|
3月前
|
Python
Python的模块和包
总之,模块和包是 Python 编程中非常重要的概念,掌握它们可以帮助我们更好地组织和管理代码,提高开发效率和代码质量
133 61
|
3月前
|
测试技术 Python
手动解决Python模块和包依赖冲突的具体步骤是什么?
需要注意的是,手动解决依赖冲突可能需要一定的时间和经验,并且需要谨慎操作,避免引入新的问题。在实际操作中,还可以结合使用其他方法,如虚拟环境等,来更好地管理和解决依赖冲突😉。
|
3月前
|
持续交付 Python
如何在Python中自动解决模块和包的依赖冲突?
完全自动解决所有依赖冲突可能并不总是可行,特别是在复杂的项目中。有时候仍然需要人工干预和判断。自动解决的方法主要是提供辅助和便捷,但不能完全替代人工的分析和决策😉。
|
1月前
|
Python
[oeasy]python057_如何删除print函数_dunder_builtins_系统内建模块
本文介绍了如何删除Python中的`print`函数,并探讨了系统内建模块`__builtins__`的作用。主要内容包括: 1. **回忆上次内容**:上次提到使用下划线避免命名冲突。 2. **双下划线变量**:解释了双下划线(如`__name__`、`__doc__`、`__builtins__`)是系统定义的标识符,具有特殊含义。
32 3
|
3月前
|
JSON Linux 数据格式
Python模块:从入门到精通,只需一篇文章!
Python中的模块是将相关代码组织在一起的单元,便于重用和维护。模块可以是Python文件或C/C++扩展,Python标准库中包含大量模块,如os、sys、time等,用于执行各种任务。定义模块只需创建.py文件并编写代码,导入模块使用import语句。此外,Python还支持自定义模块和包,以及虚拟环境来管理项目依赖。
Python模块:从入门到精通,只需一篇文章!
|
3月前
|
Python
在Python中,可以使用内置的`re`模块来处理正则表达式
在Python中,可以使用内置的`re`模块来处理正则表达式
90 5

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多