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Python: Json實例
JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式。易於人閱讀和編寫。同時也易於機器解析和生成。
數據格式可以簡單地理解為鍵值對的集合（A collection of name/value pairs）。不同的語言中，它被理解為對象（object），紀錄（record），結構（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有鍵列表（keyed list），或者關聯數組 （associative array）。
值的有序列表（An ordered list of values）。在大部分語言中，它被理解為數組（array）。
import json Pyhton的Json模塊提供了把內存中的對象序列化的方法。
json.dumps
dump的功能就是把Python對象encode為json對象，一個編碼過程。注意json模塊提供了json.dumps和json.dump方法，區別是dump直接到文件，而dumps到一個字符串，這里的s可以理解為string。
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] print 'DATA:', repr(data) data_string = json.dumps(data) print 'JSON:', data_string DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}] JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}] 查看其類型，發現是string對象。
print type(data) print type(data_string) <type 'list'> <type 'str'> json.dump
不僅可以把Python對象編碼為string，還可以寫入文件。因為我們不能把Python對象直接寫入文件，這樣會報錯TypeError: expected a string or other character buffer object，我們需要將其序列化之后才可以。
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] with open('output.json','w') as fp: json.dump(data,fp) cat output.json
[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}] json.loads
從Python內置對象dump為json對象我們知道如何操作了，那如何從json對象decode解碼為Python可以識別的對象呢？是的用json.loads方法，當然這個是基於string的，如果是文件，我們可以用json.load方法。
decoded_json = json.loads(data_string)
# 和之前一樣，還是list print type(decoded_json) <type 'list'> # 像訪問 data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]一樣 print decoded_json[0]['a'] A
json.load
可以直接load文件。
with open('output.json') as fp: print type(fp) loaded_json = json.load(fp) <type 'file'> # 和之前一樣，還是list print type(decoded_json) <type 'list'> # 像訪問 data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]一樣 print decoded_json[0]['a'] A
數據類型對應
json和Python對象轉換過程中，數據類型不完全一致，有對應。
| Python | Json |
|---|---|
| dict | object |
| list,tuple | array |
| str, unicode | string |
| int,long,float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
json.dumps常用參數
一些參數，可以讓我們更好地控制輸出。常見的比如sort_keys，indent，separators，skipkeys等。
sort_keys名字就很清楚了，輸出時字典的是按鍵值排序的，而不是隨機的。
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) 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就是更個縮進，讓我們更好地看清結構。
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) 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是提供分隔符，可以出去白空格，輸出更緊湊，數據更小。默認的分隔符是(', ', ': ')，有白空格的。不同的dumps參數，對應文件大小一目了然。
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)) print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':'))) DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}] repr(data) : 35 dumps(data) : 35 dumps(data, indent=2) : 76 dumps(data, separators): 29 json需要字典的的鍵是字符串，否則會拋出ValueError。
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' } ] print 'First attempt' try: print json.dumps(data) except (TypeError, ValueError) as err: print 'ERROR:', err print print 'Second attempt' print json.dumps(data, skipkeys=True) First attempt
ERROR: keys must be a string Second attempt [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]