Python中的json操作实例分析

本文主要介绍"Python中的json操作实例分析" 有关的知识，希望能够解决您遇到有关问题，下面我们一起来看看这篇 "Python中的json操作实例分析" 文章。

    1.什么是Json?

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它是JavaScript的子集，易于人阅读和编写。

    前端和后端进行数据交互，其实就是JS和Python进行数据交互

    Python中的json操作实例分析

    JSON注意事项：

    （1）名称必须用双引号（即：””）来包括

    （2）值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组，或子对象。

    2.python数据类型与json数据类型的映射关系

    Python

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

    false

    Nonenull

    3. json中常用的方法

    在使用json这个模块前，首先要导入json库：import json

    方法描述
    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.dump()将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
    json.load()读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型

     举例:

    3-1   json.dumps()

    import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
#将Python对象编码成json字符串
print(json.dumps(data))

    结果:

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

    注： 在这里我们可以看到，原先的单引号已经变成双引号了

    3-2 json.loads()

    import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
#将Python对象编码成json字符串
#print(json.dumps(data))
#将json字符串编码成Python对象
a = json.dumps(data)
print(json.loads(a))

     结果：

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

    在这里举个元组和列表的例子：

    import json
 
data = (1,2,3,4)
data_json = [1,2,3,4]
#将Python对象编码成json字符串
print(json.dumps(data))
print(json.dumps(data_json))
#将json字符串编码成Python对象
a = json.dumps(data)
b = json.dumps(data_json)
print(json.loads(a))
print(json.loads(b))

     结果：

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

    可以看到，元组和列表解析出来的均是数组。

    3-3 json.dump()

    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)

    查看结果：

    Python中的json操作实例分析

    3-4 json.load()

    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))

    结果：

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

    4.参数详解：

    dump(obj,skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
            allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
            default=None, sort_keys=False, **kw):

    #  函数作用:       将Python的对象转变成JSON对象

    #  skipkeys:       如果为True的话，则只能是字典对象，否则会TypeError错误, 默认False

    #  ensure_ascii:   确定是否为ASCII编码

    #  check_circular: 循环类型检查，如果为True的话

    #  allow_nan:      确定是否为允许的值

    #  indent:         会以美观的方式来打印，呈现，实现缩进

    #  separators:     对象分隔符，默认为, 

    #  encoding:       编码方式,默认为utf-8     

    #  sort_keys:      如果是字典对象，选择True的话，会按照键的ASCII码来排序    

    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).

    简单说就是dump需要一个类似文件指针的参数（并不是真正的指针，可以称之为文件对象），与文件操作相结合，即先将Python文件对象转化为json字符串再保存在文件中。

    关于 "Python中的json操作实例分析" 就介绍到这。希望大家多多支持编程宝库。

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