Python解析JSON详解

简介: JSON 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.

JSON 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.dumps

语法
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding=”utf-8”, default=None, sort_keys=False, **kw)

实例
以下实例将数组编码为 JSON 格式数据:
1
2
3
4
5

!/usr/bin/python

import json
data = {‘number’: 6, ‘name’: ‘Pythontab’}
jsonData = json.dumps(data)
print jsonData
以上代码执行结果为:
1
{“number”: 6, “name”: “Pythontab”}
注意: 大家可能发现,执行上述转换以后,数据并没有发生变化,这里要说一下: 在json中双引号才是标注的字符串分割符号,单引号不标准。

使用参数让 JSON 数据排序并格式化输出:
1
2
3
4
5

!/usr/bin/python

import json
data = {‘number’: 6, ‘name’: ‘Pythontab’}
jsonData = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4, separators=(‘,’, ‘: ‘))
print jsonData
输出结果
1
2
3
4
{
“name”: “Pythontab”,
“number”: 6
}
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.loads

json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

语法
json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])

实例
以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象:
1
2
3
4
5

!/usr/bin/python

import json
jsonData = ‘{“number”: 6, “name”: “Pythontab”}’
str = json.loads(jsonData)
print str
以上代码执行结果为:
1
{u’number’: 6, u’name’: u’Pythontab’}

json 类型转换到 python 的类型对照表:
JSON Python
object dict
array list
string unicode
number (int) int, long
number (real) float
true True
false False
null None

使用第三方库:Demjson

Demjson 是 python 的第三方模块库,可用于编码和解码 JSON 数据,包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。

Github 地址:https://github.com/dmeranda/demjson

环境配置

在使用 Demjson 编码或解码 JSON 数据前,我们需要先安装 Demjson 模块。
方法1:源码安装
tarxvzfdemjson2.2.4.tar.gz cd demjson-2.2.4
$ python setup.py install

方法2:直接使用pip安装
pip install Demjson

JSON 函数
函数 描述
encode 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
decode 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

encode语法
demjson.encode(self, obj, nest_level=0)

decode语法
demjson.decode(self, txt)

目录
相关文章
|
18小时前
|
JSON JavaScript 测试技术
掌握JMeter:深入解析如何提取和利用JSON数据
Apache JMeter教程展示了如何提取和使用JSON数据。创建测试计划,包括HTTP请求和JSON Extractor,设置变量前缀和JSON路径表达式来提取数据。通过Debug Sampler和View Results Tree监听器验证提取结果,然后在后续请求和断言中使用这些数据。此方法适用于复杂测试场景,提升性能和自动化测试效率。
6 0
|
3天前
|
SQL 算法 数据可视化
LeetCode题目92:反转链表ll 【python 递归与迭代方法全解析】
LeetCode题目92:反转链表ll 【python 递归与迭代方法全解析】
|
3天前
|
存储 数据挖掘 数据处理
【python源码解析】深入 Pandas BlockManager 的数据结构和初始化过程
【python源码解析】深入 Pandas BlockManager 的数据结构和初始化过程
|
4天前
|
监控 测试技术 持续交付
Python 3.x与Python 2.x:不兼容性的深度解析
Python 3.x与Python 2.x之间的不兼容性是一个复杂而重要的问题。尽管迁移可能会带来一些挑战和困难,但考虑到Python 2.x已经停止支持以及Python 3.x带来的诸多改进和优势,迁移是不可避免的。通过了解变化、使用兼容工具、逐步迁移、利用社区资源、编写测试、保持更新、考虑使用Python 3.x的特定功能、重新评估第三方库和框架、备份和版本控制以及测试和部署等策略,你可以成功地将你的代码从Python 2.x迁移到Python 3.x,并享受Python 3.x带来的新功能和改进.
17 5
|
4天前
|
XML 数据采集 API
Beautiful Soup:Python中的网页解析利器
**Beautiful Soup是Python的HTML和XML解析库,简化了数据提取过程。它提供简单的方法来解析文档树,自动处理编码问题。安装使用`pip install beautifulsoup4`,可配合lxml解析器。基本用法包括:导入库、解析元素(如`find()`和`find_all()`)、遍历文档树和修改文档。在实际项目中,常用于网络爬虫和数据抓取,例如抓取网页新闻标题。**【6月更文挑战第8天】
17 4
|
5天前
|
存储 NoSQL MongoDB
深入解析 MongoDB 与 Python:基本语法、实用示例与最佳实践
深入解析 MongoDB 与 Python:基本语法、实用示例与最佳实践
|
5天前
|
XML 数据采集 自然语言处理
掌握Python字符串:全面解析与实战指南
掌握Python字符串:全面解析与实战指南
|
29天前
|
JSON JavaScript 前端开发
如何在Python中解析JSON响应?
【2月更文挑战第26天】【2月更文挑战第92篇】如何在Python中解析JSON响应?
|
29天前
|
存储 JSON JavaScript
Python中读写(解析)JSON文件的深入探究
Python中读写(解析)JSON文件的深入探究
75 0
|
29天前
|
存储 JSON JavaScript
Python如何解析json对象?
Python如何解析json对象?
33 1

推荐镜像

更多