15.python json模块
JSON 的全称是 JavaScript Object Notation，即 JavaScript 对象符号，它是一种轻量级、跨平台、跨语言的数据交换格式，其设计意图是把所有事情都用设计的字符串来表示，这样既方便在互联网上传递信息，也方便人进行阅读。
JSON 主要在类似于C 的编程语言中广泛使用，这些语言包括 C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python 等。JSON 提供了多种语言之间完成数据交换的能力，因此，JSON 也是一种非常理想的数据交换格式。
一.python json模块简介
json 模块提供了对 JSON 的支持，它既包含了将 JSON 字符串恢复成 Python 对象的函数，也提供了将 Python 对象转换成 JSON 字符串的函数。
json.dumps() — json模块里的dumps函数是对数据进行编码，形成json格式的数据;
json.loads() — loads函数则是将json格式的数据解码，转换为Python字典;
二.json转换到python
import json
data_str = '{"url": "www.shuopython.com", "name": "猿说python", "contents": "python教程"}'
data_dict = json.loads(data_str)
print(data_dict)
print(type(data_dict))输出结果：
{'url': 'www.shuopython.com', 'name': '猿说python', 'contents': 'python教程'}
<class 'dict'>注意：data_str 是json字符串，并非字典也并非字符串str
三.python转换到json
在使用dump/dumps时可能会使用到以下参数：
skipkey：默认为False，当dict对象里的数据不是Python的基本数据类型；（str,unicode,int,long,float,bool,None）时，当skipkey为False，就会报错，如果skipkey为True，则可以跳过这类key；
indent：如果填0或者不填，则按照一行进行打印，否则按照indent的数值显示前面的空格（正整数形式）；
separators：分隔符，默认为“(‘,’,’:’)”，它表示key之间用“,”隔开，key和value之间用“:”隔开；
encoding：编码格式，默认值是UTF-8；
sort_keys：对key、value进行排序，默认值是False，即不排序；
ensure_ascii：默认为True，如果dict对象里含有none-ASCII的字符，则显示\uXX的格式，如果为False，则能正常显示出来（解决中文乱码问题）；
# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:何以解忧
@Blog(个人博客地址): https://www.codersrc.com/
@File:python_json.py
@Time:2019/11/08 21:25
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！
"""
import json
data_dict = {"url": "www.shuopython.com", "name": "猿说python", "contents": "python教程"}
# ensure_ascii 默认为True，如果有中文，显示\uXX的格式；设置为False可解决中文显示不正常问题
json1 = json.dumps(data_dict, ensure_ascii=False,indent=4) # indent 字符缩进，输出更加美观
print(json1)
print(type(json1))输出结果：
{
"url": "www.shuopython.com",
"name": "猿说python",
"contents": "python教程"
}
<class 'str'>四.关于json.dump()和 json.load()
相对于上面所讲的dumps和loads来说，dump和load函数的功能类似，只不过前者是用来处理字符串类型的，而后者是用于处理文件类型的，如下所示：
import json
data = {'str3':'xyz','str2' :'efgh','str1':'abcd'}
with open(' data. txt', '', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=4) # f. write (json.dumps (data, indent=4)) #和上面的效果一样
with open(' data. txt', 'r') as f:
d2 = json.load(f) #d2 = json.loads (f. read())#和上面的效果一样猜你喜欢:
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