Python处理json总结

吾非同

发布于 2020-10-23 10:44:55

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发布于 2020-10-23 10:44:55

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首先，了解下什么是JSON？

JSON：JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】

JSON 是一种轻量级的数据交换格式，完全独立于任何程序语言的文本格式。一般，后台应用程序将响应数据封装成JSON格式返回。

JSON的基本语法如下: JSON名称/值对。JSON 数据的书写格式是：名称/值对。名称/值对包括字段名称（在双引号中），然后着是一个冒号(:)，最后是值。

JSON最常用的格式是对象的键值对： key只能是string, value可以是 object、array、string、number、true/false、null

{
"sites": [
{ "name":"360" , "url":"www.360.com" }, 
{ "name":"google" , "url":"www.google.com" }, 
{ "name":"baidu" , "url":"www.baidu.com" }
]
}

键通过双引号包裹，后面跟冒号“：”，然后跟该键的值；
值可以是字符串、数字、数组等数据类型；
对象与对象之间用逗号隔开；
“{}”用来保存对象；
“[]”用来保存数组；

json跟python中的字典看起来很像，两者之间的区别？

1）json的key只能是字符串，dict的key可以是任何可hash的对象，例如：字符串、数字、元组等；

2）字典是一种数据结构，json是一种数据格式；字典有很多内置函数，有多种调用方法，而json是数据打包的一种格式，并不像字典具备操作性；

3）json的字符串强制用双引号，dict的字符串可以用单引号、双引号；

一般而言，我们会把json转化为python中的字典或者列表，再对其进行操作。

Python处理json的模块：json

Pythone3的标准库JSON模块，可以很方便的帮我们进行json数据的转换和处理，这里主要指序列化（json.dumps()、json.dump()）和反序列化（json.loads()、json.load()）。

序列化和反序列化：

将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式（如：XML、JSON或特定格式的字节串）的过程称为序列化；反之，则称为反序列化。

常用的JSON模块方法：

json.dumps():将Python中的对象转换为JSON中的字符串对象
json.dump()：将python对象转换成JSON字符串输出到fp流中。
json.loads():将JSON中的字符串对象转换为Python中的对象
json.load():读取包含json对象的文件。

带s的都是和字符串相关的，不带s的都是和文件相关的。

实例：

把字典转换成json串

import json
dic = {'name': 'xiaoming', 'age': 29}
json_str = json.dumps(dic)#返回json字符串
print(json_str)
print(type(json_str))
输出：
{"name": "xiaoming", "age": 29}
<class 'str'>

Python解码JSON对象

import json
json_str ='{"id":"09", "name": "Nitin", "department":"Finance"}'
# Convert string to Python dict
dict = json.loads(json_str)
print(dict)
#转换成字典来后，要访问其中的值，可以使用字典的key来访问
print(dict['id'])
输出：
{'id': '09', 'name': 'Nitin', 'department': 'Finance'}
09

读取json文件

import json
with open('test1.json') as f:
    a = json.load(f)
print(a)
print(type(a))
输出：
{'sites': [{'name': '360', 'url': 'www.360.com'}, {'name': 'google', 'url': 'www.google.com'}, {'name': 'baidu', 'url': 'www.baidu.com'}]}
<class 'dict'>

写入json文件

    import json
    dic ={
        "name" : "xiaoming",
        "age" : 20,
        "phonenumber" : "15555555555"
    }

    with open("test2.json", "w") as outfile:
        json.dump(dic, outfile)

    文件test.json {"name": "xiaoming", "age": 20, "phonenumber": "15555555555"}