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Python中JSON的使用方法(超詳細)

 更新時間:2022年11月10日 12:22:51   作者:ZSYL  
JSON是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式,它是JavaScript的子集,易于人閱讀和編寫,這篇文章主要介紹了Python中JSON的基本使用,需要的朋友可以參考下

1. JSON簡介

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式,它是JavaScript的子集,易于人閱讀和編寫。

JSON用來存儲和交換文本信息,比xml更小/更快/更易解析,易于讀寫,占用帶寬小,網(wǎng)絡傳輸速度快的特性,適用于數(shù)據(jù)量大,不要求保留原有類型的情況。。

前端和后端進行數(shù)據(jù)交互,其實就是JSPython進行數(shù)據(jù)交互!

2. JSON語法規(guī)則

  • 名稱必須用雙引號(即:" ")來包括
  • 值可以是雙引號包括的字符串、數(shù)字、true、false、null、JavaScript數(shù)組,或子對象
  • 數(shù)據(jù)在name/value
  • 數(shù)據(jù)見用逗號分隔
  • 花括號保存對象
  • 方括號保存數(shù)組

3. JSON數(shù)據(jù)類型

一并列舉出Python與JSON數(shù)據(jù)類型的映射關系:

Python

JSON
dictobject
list, tuplearray
str, unicodestring
int, long, floatnumber
Truetrue
False

false

Nonenull

4. JSON對象

在花括號中書寫,對象可以包含多個名稱/值對。

例:

{"firstname": "jonh", "lastname": "Doe"}

5. JSON數(shù)組

Employees是包含三個對象的數(shù)組。

每個對象代表一條關于某個人名的記錄,在方括號中書寫,數(shù)組可以包含多個對象:

{
	"employees": [
		{ “firstName”:“John” , “l(fā)astName”:“Doe” },
		{ “firstName”:“Anna” , “l(fā)astName”:“Smith” },
		{ “firstName”:“Peter” , “l(fā)astName”:“Jones” }
	]
}

6. JSON中常用的方法

python在使用json這個模塊前,首先要導入json庫:import json.

方法描述
json.dumps()將 Python 對象編碼成 JSON 字符串
json.loads()將已編碼的 JSON 字符串解碼為 Python 對象
json.dump()將Python內(nèi)置類型序列化為json對象后寫入文件
json.load()讀取文件中json形式的字符串元素轉化為Python類型

注意:不帶s的是序列化到文件或者從文件反序列化,帶s的都是內(nèi)存操作不涉及持久化。

6.1 json.dumps()

import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
# 將Python對象編碼成json字符串
print(json.dumps(data))

結果:

{"name": "nanbei", "age": 18}

: 在這里我們可以看到,原先的單引號已經(jīng)變成雙引號了

6.2 json.loads()

import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
# 將Python對象編碼成json字符串
# print(json.dumps(data))
# 將json字符串解碼成Python對象
a = json.dumps(data)
print(json.loads(a))

結果:

{'name': 'nanbei', 'age': 18}

在這里舉個元組和列表的例子:

import json
 
data = (1,2,3,4)
data_json = [1,2,3,4]
#將Python對象編碼成json字符串
print(json.dumps(data))
print(json.dumps(data_json))

#將Python對象編碼成json字符串
a = json.dumps(data)
b = json.dumps(data_json)
#將json字符串編碼成Python對象
print(json.loads(a))
print(json.loads(b))

結果:

[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]

可以看到,元組和列表解析出來的均是數(shù)組。

由以上輸出可以看出編碼過程中,Python中的list和tuple都被轉化成json的數(shù)組,而解碼后,json的數(shù)組最終被轉化成Python的list的,無論是原來是list還是tuple。

6.3 json.dump()

將Python內(nèi)置類型序列化為json對象后寫入文件:

import json
 
data = {
    'nanbei':'haha',
    'a':[1,2,3,4],
    'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
    json.dump(data,f)

6.4 json.load()

讀取文件中json形式的字符串元素轉化為Python類型:

import json
 
data = {
    'nanbei':'haha',
    'a':[1,2,3,4],
    'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
    json.dump(data,f)
 
with open('json_test.txt','r+') as f:
    print(json.load(f))

結果:

{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}

6.5 更多實例

json.dumps():將一個Python數(shù)據(jù)類型列表編碼成json格式的字符串

#python的列表轉換為json的數(shù)組
>>> import json
>>> json.dumps([1,2,3])
'[1, 2, 3]'
#python的字符串轉換為json的字符串
>>> json.dumps('abdcs')
'"abdcs"'
#python的元祖轉換為json的數(shù)組
>>> json.dumps((1,2,3,'a'))
'[1, 2, 3, "a"]'#注意此時顯示的是方括號
#python的字典轉換為json的對象
>>> json.dumps({1:'a',2:'b'})
'{"1": "a", "2": "b"}'#注意此時1和2轉換后是加了引號的,因為json的名稱是必須要加引號的
#python的整數(shù)轉換為json的數(shù)字
>>> json.dumps(13)
'13'
#python的浮點數(shù)轉換為json的數(shù)字
>>> json.dumps(3.1415)
'3.1415'
#python的unicode字符串轉換為json的字符串
>>> json.dumps(u'a')
'"a"'
#python的True轉換為json的數(shù)組true
>>> json.dumps(True)
'true'
#python的False轉換為json的數(shù)組false
>>> json.dumps(False)
'false'
#python的None轉換為json的null
>>> json.dumps(None)
'null'
#json本質(zhì)上是一個字符串
>>> type(json.dumps('abc'))
<class 'str'>

dump和dumps:

import json

# dumps可以格式化所有的基本數(shù)據(jù)類型為字符串
data1 = json.dumps([])         # 列表
print(data1, type(data1))
data2 = json.dumps(2)          # 數(shù)字
print(data2, type(data2))
data3 = json.dumps('3')        # 字符串
print(data3, type(data3))
dict = {"name": "Tom", "age": 23}   # 字典
data4 = json.dumps(dict)
print(data4, type(data4))

with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超級好用,格式化保存字典,默認為None,小于0為零個空格
    f.write(json.dumps(dict, indent=4))
    json.dump(dict, f, indent=4)  # 傳入文件描述符,和dumps一樣的結果

得到的輸出結果如下:格式化所有的數(shù)據(jù)類型為str類型:

[] <class 'str'>
2 <class 'str'>
"3" <class 'str'>
{"name": "Tom", "age": 23} <class 'str'>

test.json中的內(nèi)容:

{
    "name": "Tom",
    "age": 23
}

load和loads

import json

dict = '{"name": "Tom", "age": 23}'   # 將字符串還原為dict
data1 = json.loads(dict)
print(data1, type(data1))

with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    data2 = json.loads(f.read())    # load的傳入?yún)?shù)為字符串類型
    print(data2, type(data2))
    f.seek(0)                       # 將文件游標移動到文件開頭位置
    data3 = json.load(f)
    print(data3, type(data3))

運行結果如下:

{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>

7. 參數(shù)詳解

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):

函數(shù)作用:Python對象轉變成JSON對象,便于序列化內(nèi)存/文件中。

參數(shù)

  • skipkeys: 如果為True的話,則只能是字典對象,否則會TypeError錯誤, 默認False
  • ensure_ascii: 確定是否為ASCII編碼
  • check_circular: 循環(huán)類型檢查,如果為True的話
  • allow_nan: 確定是否為允許的值
  • indent: 會以美觀的方式來打印,呈現(xiàn),實現(xiàn)縮進
  • separators: 對象分隔符,默認為,
  • encoding: 編碼方式,默認為utf-8
  • sort_keys: 如果是字典對象,選擇True的話,會按照鍵的ASCII碼來排序

對于dump來說,只是多了一個fp參數(shù):

簡單說就是dump需要一個類似文件指針的參數(shù)(并不是真正的指針,可以稱之為文件對象),與文件操作相結合,即先將Python文件對象轉化為json字符串再保存在文件中。

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)

Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a``.write()``-supporting file-like object).

類似Java中的class implements java.io.Serializable

Java提供了一種對象序列化的機制,該機制中,一個對象可以被表示為一個字節(jié)序列,該字節(jié)序列包括該對象的數(shù)據(jù)、有關對象的類型的信息和存儲在對象中數(shù)據(jù)的類型。

8. JSON反序列化為對象

JSON反序列化為類對象或者類的實例,使用的是loads()方法中的object_hook參數(shù):

代碼示例:

import json

# 定義一個員工類
class Employee(object):
      def __init__(self,name,age,sex,tel):
            self.name=name
            self.age=age
            self.sex=sex
            self.tel=tel
            
# 實例化一個對象     
emp = Employee('kongsh',18,'female',13123456789)

# 定義JSON轉換Python實例的函數(shù)
def jsonToClass(emp):
      return Employee(emp['name'], emp['age'], emp['sex'], emp['tel'])
# 定義一個json字符串(字典)
json_str = '{"name": "kongsh", "age": 18, "sex": "female", "tel": 13123456789}'

emp = json.loads(json_str, object_hook=jsonToClass)
print (emp)
print(emp.name)

結果展示:

在這里插入圖片描述

9. 常見的錯誤

9.1 讀取多行的JSON文件

假如要讀取一個多行的JSON文件:

{"坂": ["坂5742"]}
{"構": ["構6784"]}
{"共": ["共5171"]}
{"鉤": ["鉤94a9"]}
{"骯": ["骯80ae"]}
{"孤": ["孤5b64"]}

如果直接使用:

with open(json_path, 'r') as f:
    json_data = json.load(f)

就會報錯:拋出異常JSONDecodeError

json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17)

表示數(shù)據(jù)錯誤,數(shù)據(jù)太多,第2行第一列

因為json只能讀取一個文檔對象,有兩個解決辦法

  • 單行讀取文件,一次讀取一行文件。
  • 保存數(shù)據(jù)源的時候,格式寫為一個對象(dump)。

1. 單行讀取文件:

with open(json_path, 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        json_data = json.loads(line)

但是這種做法還有個問題,如果JSON文件中包含空行,還是會拋出JSONDecodeError異常。

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 2 column 1 (char 1)

可以先處理空行,再進行文件讀取操作:

for line in f.readlines():
      line = line.strip()   # 使用strip函數(shù)去除空行
      if len(line) != 0:
          json_data = json.loads(line)

2. 合并為一個對象:

將json文件處理成一個對象文件(序列化):

{"dict": [
{"坂": ["坂5742"]},
{"構": ["構6784"]},
{"共": ["共5171"]},
{"鉤": ["鉤94a9"]},
{"骯": ["骯80ae"]},
{"孤": ["孤5b64"]}
]}

然后再用:

with open(json_path, 'r') as f:
     json_data = json.loads(f.read())

9.2 控制臺亂碼

# ensure_ascii=False 表示在控制臺能夠顯示中文
json_str = json.dumps(center_data_list, ensure_ascii=False)

10. 總結

  • json.dumps 將 Python 對象編碼成 JSON 字符串
  • json.loads 將已編碼的 JSON 字符串解碼為 Python 對象
  • json.dump和json.load,需要傳入文件描述符,加上文件操作。
  • json內(nèi)部的格式要注意,一個好的格式能夠方便讀取,可以用indent格式化。

個人總結:

  • dump:存入的實例對象object(序列化)
  • dumps:存入的JSON的字符串數(shù)據(jù)
  • load:讀取的實例對象object(反序列化)
  • loads:讀取的JSON的字符串數(shù)據(jù),轉化為Python字典對象

參考資料:

Python中的json操作

python3基礎:操作json

Python中JSON的基本使用

到此這篇關于Python中JSON的基本使用的文章就介紹到這了,更多相關Python JSON使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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