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python模块之json

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式,里面可以包含方括号括起来的数组,也就是python里面的列表。

在python中,有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块

Json 模块提供了四个方法: dumps、dump、loads、load

pickle 模块也提供了四个功能:dumps、dump、loads、load

一. dumps 和 dump:

dumps和dump 序列化方法

dumps只完成了序列化为str,

dump必须传文件描述符,将序列化的str保存到文件中

查看源码:

def 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):
    # Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.
    # 序列号 “obj” 数据类型 转换为 JSON格式的字符串 
def 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).
     我理解为两个动作,一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串,还有一个动作是将字符串写入到文件中,也就是说文件描述符fp是必须要的参数 """

示例代码:

>>> import json
>>> json.dumps([])    # dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
'[]'
>>> json.dumps(1)    # 数字
'1'
>>> json.dumps('1')   # 字符串
'"1"'
>>> dict = {"name":"Tom", "age":23}  
>>> json.dumps(dict)     # 字典
'{"name": "Tom", "age": 23}'
a = {"name":"Tom", "age":23}
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超级好用,格式化保存字典,默认为None,小于0为零个空格
    f.write(json.dumps(a, indent=4))
    # json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样

保存的文件效果:

二. loads 和 load

loads和load 反序列化方法

loads 只完成了反序列化,

load 只接收文件描述符,完成了读取文件和反序列化

查看源码:

def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    """Deserialize ``s`` (a ``str`` instance containing a JSON document) to a Python object.
       将包含str类型的JSON文档反序列化为一个python对象"""
def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
    """Deserialize ``fp`` (a ``.read()``-supporting file-like object containing a JSON document) to a Python object.
        将一个包含JSON格式数据的可读文件饭序列化为一个python对象"""

实例:

>>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}')
{'age': 23, 'name': 'Tom'}
import json
with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    aa = json.loads(f.read())
    f.seek(0)
    bb = json.load(f)    # 与 json.loads(f.read())
print(aa)
print(bb)

# 输出:
{'name': 'Tom', 'age': 23}
{'name': 'Tom', 'age': 23}

三. json 和 picle 模块

json模块和picle模块都有 dumps、dump、loads、load四种方法,而且用法一样。

不用的是json模块序列化出来的是通用格式,其它编程语言都认识,就是普通的字符串,

而picle模块序列化出来的只有python可以认识,其他编程语言不认识的,表现为乱码

不过picle可以序列化函数,但是其他文件想用该函数,在该文件中需要有该文件的定义(定义和参数必须相同,内容可以不同)

四. python对象(obj) 与json对象的对应关系

    +-------------------+---------------+
    | Python            | JSON          |
    +===================+===============+
    | dict              | object        |
    +-------------------+---------------+
    | list, tuple       | array         |
    +-------------------+---------------+
    | str               | string        |
    +-------------------+---------------+
    | int, float        | number        |
    +-------------------+---------------+
    | True              | true          |
    +-------------------+---------------+
    | False             | false         |
    +-------------------+---------------+
    | None              | null          |
    +-------------------+---------------+

五. 总结

1. json序列化方法:

dumps:无文件操作 dump:序列化+写入文件

2. json反序列化方法:

loads:无文件操作 load: 读文件+反序列化

3. json模块序列化的数据 更通用

picle模块序列化的数据 仅python可用,但功能强大,可以序列号函数

4. json模块可以序列化和反序列化的 数据类型 见 python对象(obj) 与json对象的对应关系表

5. 格式化写入文件利用 indent = 4

参考文章

https://www.jb51.net/article/139498.htm

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