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python如何解析JSON? JSON模塊詳解!

w3cschool小編 2021-08-20 18:08:20 瀏覽數(shù) (3760)
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小編最近在整理網(wǎng)站的JSON教程的時候,發(fā)現(xiàn)JSON教程中python解析JSON的相關(guān)內(nèi)容比較老舊,翻閱了python教程發(fā)現(xiàn)python教程也比較老舊,在python2.6版本中JSON模塊已經(jīng)變成了python內(nèi)置模塊了,而兩本手冊介紹的還是demjson模塊的方法。所以今天小編整理了一遍python內(nèi)置的JSON模塊的使用方法介紹,希望能給各位小伙伴帶來一點幫助。

簡介

JSON模塊是python內(nèi)置的用來進行python對象序列化和反序列化的模塊。

 序列化,指將python對象轉(zhuǎn)換為json格式的數(shù)據(jù)流,反序列化則是將json格式的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為python對象。

該模塊中常用的方法有以下四個:

  • ?json.dump?  將Python對象序列化為Json格式的數(shù)據(jù)流并寫入文件類型的對象中
  • ?json.dumps?  將Python對象序列化為Json格式的字符串
  • ?json.load?  從文件類型的對象中讀取Json格式的數(shù)據(jù)并反序列化成Python對象
  • ?json.loads ? 將包含Json格式數(shù)據(jù)的字符串反序列化成Python對象

 兩個dump函數(shù)是將python對象轉(zhuǎn)換為json,可以理解為編碼(類似demjson的encode函數(shù)),兩個load函數(shù)是將json轉(zhuǎn)換為python對象,可以理解為JSON解析(類似demjson的code函數(shù))。因為兩個dump和兩個load的功能相似,所以小編只介紹其中一個(介紹JSON格式數(shù)據(jù)的字符串的編碼與解析,也就是dumps和loads函數(shù))。

json.dumps()

dumps可以傳遞的參數(shù)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)

在日常使用中,更多的情況我們只傳遞必須的obj參數(shù)(這是一個對象),其他參數(shù)為可選參數(shù),下表是該函數(shù)的所有參數(shù)的作用:

 參數(shù)  作用
 ?obj?(必選項)  要序列化的python對象
? skipkeys=False?  是否跳過要序列化的對象中字典元素的key不是基本類型的數(shù)據(jù);
如果為 True,則跳過,如果為 False,將拋出 TypeError異常。
 ?ensure_ascii=True?  是否將要序列化的對象中的字符串中的非ascii字符進行轉(zhuǎn)義。

如果該參數(shù)為True,則將字符串中的非ascii字符轉(zhuǎn)義成unicode字符串,否則,將不會進行轉(zhuǎn)義。

 ?check_circular=True?  是否進行容器類型的循環(huán)引用檢查。

如果該參數(shù)設(shè)置為False,則不進行檢查,但是可能會引發(fā) OverflowError或更嚴(yán)重的情況。

如果該參數(shù)設(shè)置為True,則將進行容器類型的循環(huán)引用檢查,并在發(fā)現(xiàn)循環(huán)引用時拋出異常。

 ?allow_nan=True?  是否允許序列化超出范圍的float 類型的值(如float('inf') float('-inf') 、float('nan') )。

如果該參數(shù)設(shè)置為True,則上面列出的那些值將依次使用JavaScript中等價的值( Infinity、-Infinity、 NaN)來進 行替代;

如果該參數(shù)設(shè)置為False,并且要序列化的對象中出現(xiàn)了那些超出范圍的值,則將引發(fā)ValueError異常。

 ?indent=None?  是否在數(shù)組元素和對象成員前增加縮進以便使格式更加美觀。

如果該參數(shù)設(shè)置為大于等于1的整數(shù),則添加換行符和對應(yīng)數(shù)量的空格表示縮進,如果設(shè)置為0,則表示只添加換行符,如果設(shè)置為 None,則表示無縮進。

 ?separators=None?  設(shè)置Json中各項之間、對象的鍵和值之間的分隔符;

該參數(shù)必須是一個2元組,元組第一個元素表示Json數(shù)據(jù)中各項之間的分隔符,元組的第二個元素表示Json對象的鍵和值之間的分隔符。默認的分隔符為(’,’, ‘:’)

 ?default=None?  指定一個函數(shù),用來將不可進行序列化的Python對象轉(zhuǎn)化為可序列化的Python對象。
? cls=None?  指定一個定制的JSONEncoder 的子類(例如,重寫了.default() 方法用來序列化附加的類型),指定該參數(shù)時請使用cls 關(guān)鍵字參數(shù)。如果未指定該參數(shù),則將使用默認的JSONEncoder 。
? sort_keys=False?  是否要將對象中字典元素按照key進行排序。

默認為False,即不進行排序,若指定為 True,則會進行排序。

舉個簡單的例子(以下是小編在某篇文章中的例子,里面就用到了json.dumps方法):

from flask import Flask
import json

app = Flask(__name__)


@app.route('/hello')  # 規(guī)定url,當(dāng)請求的url為/hello時執(zhí)行注解下的函數(shù)
def hello_world():
    data = {
        'no': 1,
        'name': 'W3CSchool',
        'url': 'http://m.hgci.cn'
    }
    # 在python中,與json對應(yīng)的數(shù)據(jù)格式是字典,所以我們這邊創(chuàng)建一個字典用來存儲數(shù)據(jù)與返回
    print(type(data))
    # 打印,確定數(shù)據(jù)類型是字典

    json_str = json.dumps(data)
    # 使用dumps將字典類型轉(zhuǎn)換為字符串,這樣才能通過http協(xié)議返回
    # json在傳輸時是以字符串進行傳輸?shù)?    return json_str  # 使用flask,可以直接用return返回這個字符串,即可將json返回


if __name__ == '__main__':
    app.run() # 運行這個flask項目

python對象轉(zhuǎn)化為JSON字符串的時候遵循以下轉(zhuǎn)換規(guī)則:


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

json.loads()

loads可以傳遞的參數(shù)如下:

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

在日常使用中,更多的情況我們只傳遞必須的s參數(shù)(這是一個字符串),其他參數(shù)為可選參數(shù),下表是該函數(shù)的所有參數(shù)的作用:

 參數(shù)  作用
 ?s?(必選項)  要反序列化的JSON字符串
encoding=None
 該參數(shù)已棄用,將會被忽略
cls=None
 指定一個定制的JsonDecoder 子類,以便實現(xiàn)特定的反序列化需求;
object_hook=None

接受一個可調(diào)用對象,用于處理解碼后生成的Python對象中?dict?類型的值。

注意,這個處理過程是遞歸進行的,即返回的Python對象內(nèi)部所有的字典結(jié)構(gòu)都將被這個方法處理

? parse_float=None?

用于處理解碼后的Python對象中的float類型的值。

 ?parse_int=None?  接受一個可調(diào)用對象,用于處理解碼后的Python對象中的int 類型的值。
? parse_constant=None? 接受一個可調(diào)用對象,用于解碼時對 Infinity、 -Infinity NaN或其他非法的Json數(shù)值的處理。
 ?object_parse_hook=None?  如果指定了該參數(shù)并且設(shè)置為一個可調(diào)用對象,那么Json對象將被解碼成一個元素為二元組的列表,二元組的兩個元素分別為Json對象中的鍵值對的鍵和值,并且列表中元素的順序與Json對象中鍵值對的順序一致。

舉個簡單的例子(以下是小編在某篇文章中的例子,里面就用到了json.loads方法,而且剛好和上一篇文章是姊妹篇,不過雖然是姊妹篇,但并不是同一個項目,也就是說JSON數(shù)據(jù)不是找上一個項目請求的):

import requests
import json

response = requests.get('http://www.kuaidi100.com/query?type=ems&postid=111111111111')
# 使用request請求一個json,這里的快遞單號是小編隨便編寫的
print(response)
print(type(response))
# 打印后發(fā)現(xiàn)這是一個對象
response = response.text
# 使用requests的的text方法取出響應(yīng)的文本
print(response)
print(type(response))
# 打印后發(fā)現(xiàn)是個字符串(JSON在傳輸?shù)臅r候是以字符串進行傳輸?shù)模?response = json.loads(response)
# 使用JSON模塊的loads方法,可以將這個字符串進行編碼,
print(response)
print(type(response))
# 打印結(jié)果,發(fā)現(xiàn)是字典(JSON對應(yīng)JavaScript的對象,對應(yīng)python的字典,對應(yīng)java的map)
response = json.dumps(response)
# 使用JSON的的dumps方法,可以把字典轉(zhuǎn)化為字符串(JSON的傳輸是以字符串傳輸?shù)?,?print(response)
print(type(response))

與序列化的過程類似,JSON轉(zhuǎn)化為python對象也遵循一定的規(guī)則:

Json Python
object dict
array list
string str
number(int) int
number(real) float
true True
false False
null None

小結(jié)

以上就是JSON模塊的詳細介紹了,其他語言的JSON編碼與解析小編也會在后續(xù)的文章中繼續(xù)更新,希望小伙伴們持續(xù)關(guān)注W3Cschool。


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