Python教程-json

json

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它源自JavaScript语言，易于人类阅读和编写，同时也方便机器进行解析和生成，目前被广泛应用于数据交换。

数据交换格式用于不同平台和语言之间的数据传递。例如，如果要在Python和Java之间进行通信，你会直接传递一个字典或列表给Java吗？Java可能会困惑不解。尽管Java也有字典和列表数据类型，但它们并不兼容，无法相互理解。这时就需要使用JSON这种数据交换格式，Python和Java都能理解JSON。那么其他语言为什么能理解JSON呢？因为这些语言内置或提供了处理JSON的模块，例如Python的json模块（需要注意，Python中的json模块名称全小写）。

JSON是一种跨语言、跨平台的格式，但只能对Python的基本数据类型进行操作，无法处理Python的类。JSON的格式和Python中的字典非常相似。然而，JSON要求字符串要用双引号括起来，并且不能有多余的逗号。这是因为在其他语言中，双引号表示字符串，单引号表示字符。此外，Python程序员经常在列表、元组或字典的最后一个元素后面加上逗号，但在JSON中是不允许的，需要特别注意。

在Python中，许多情况下都需要使用JSON。例如，在Socket通信中，你能直接将一个列表发送给对方吗？显然不行，因为Socket是基于字节（bytes）类型进行字节级发送的。这时可以使用JSON将列表转换为字符串，然后使用encode()方法将其转换为字节类型，然后发送出去。

关于JSON本身，我不打算在这里过多介绍和赘述，因为网络上有大量的相关介绍可供参考。如果你感兴趣，可以自行查阅。需要说明的是，JSON和XML之间的关系。XML是早期的数据交换格式，但现在逐渐被JSON取代，因为JSON的语法更简单，数据量更小。然而，由于某些机构（如银行、学校）早期使用的是XML格式的大量数据，迁移到JSON上需要花费大量时间和成本，因此XML在相当长的一段时间内仍然是常用的数据交换格式之一。

类型转换

将数据从Python转换到json格式，在数据类型上会有变化，如下表所示：

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float, int- & float-derived Enums	number
True	true
False	false
None	null

反过来，从json格式转化为Python内置类型，见下表：

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

使用方法

json模块的使用其实很简单，对于绝大多数场合下，我们只需要使用下面四个方法就可以了：

方法	功能
json.dump(obj, fp)	将python数据类型转换并保存到json格式的文件内。
json.dumps(obj)	将python数据类型转换为json格式的字符串。
json.load(fp)	从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型。
json.loads(s)	将json格式的字符串转换为python的类型。

下面是范例：

>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> print(json.dumps("\"foo\bar"))
"\"foo\bar"
>>> print(json.dumps('\u1234'))
"\u1234"
>>> print(json.dumps('\\'))
"\\"
>>> print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True))
{"a": 0, "b": 0, "c": 0}
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO()
>>> json.dump(['streaming API'], io)
>>> io.getvalue()
'["streaming API"]'
>>> json.dumps([1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}], separators=(',', ':'))
'[1,2,3,{"4":5,"6":7}]'
>>> print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4))
{
    "4": 5,
    "6": 7
}
>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]
>>> json.loads('"\\"foo\\bar"')         ### 注意斜杠的转义
'"foo\x08ar'
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO('["streaming API"]')
>>> json.load(io)
['streaming API']

仔细观察四个方法的名称，很好记忆的，要转化成json就‘dump’，要从json转化成Python就‘load’；要根据字符串转化就加‘s’，要从文件进行转化就不加‘s’。

需要注意的是json模块不支持bytes类型，要先将bytes转换为str格式。

>>> import json
>>> s = "haha"
>>> j = json.dumps(s)
>>> j
'"haha"'
>>> b = b'xixi'
>>> k = json.dumps(b)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#5>", line 1, in <module>
    k = json.dumps(b)
  File "C:\Python36\lib\json\__init__.py", line 231, in dumps
    return _default_encoder.encode(obj)
  File "C:\Python36\lib\json\encoder.py", line 199, in encode
    chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
  File "C:\Python36\lib\json\encoder.py", line 257, in iterencode
    return _iterencode(o, 0)
  File "C:\Python36\lib\json\encoder.py", line 180, in default
    o.__class__.__name__)
TypeError: Object of type 'bytes' is not JSON serializable
>>> k = json.dumps(b.decode())
>>> k
'"xixi"'
>>> type(k)
<class 'str'>
>>> a = json.loads(k)
>>> a
'xixi'

对文件的读写：

>>>import json
>>> dic = {"k1":"v1","k2":123}
>>> f = json.dump(dic, open("d:\\3","w"))
>>> f       ## 没有返回值
>>> import os
>>> os.chdir("d:\\")
>>> os.listdir()        # 验证json文件3的存在
['$360Section', '$RECYCLE.BIN', '1.txt', '2.txt', '3', 'MobileFile', 'pymysql_test.py', 'System Volume Information', 'test', '用户目录']
>>> obj = json.load(open("d:\\3")) # 重新load回来
>>> obj
{'k1': 'v1', 'k2': 123}
>>> type(obj)
<class 'dict'>

可以在操作系统中，使用文本处理软件打开json文件，你会发现一切都是可读的。但是要当心，由于文本处理软件本身的问题，使用它们直接编辑json文件可能会在格式上出现问题。

还可以在命令行下，通过‘json.tool’使用json功能：

$ echo '{"json":"obj"}' | python -m json.tool
{
    "json": "obj"
}
$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool # 期望在花括号内使用双引号封装属性名称
Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

在线工具

有时候，我们自己编写的，或者他人提供的json数据，格式、排版等等会非常混乱，比如下面的数据：

{
            "user" : "ZhangSan",           "type" : "work",            "team" : [{
                "city" : "BeiJing",
                "num" : 3           }, {                "city" : "GuangZhou",
                "num" : 3
            }, {                "city" : "ShangHai",
                "num" : 3
            }]
        }

这显然非常不利于阅读，无法区分层次关系，也不够优雅。

互联网上提供了很多JSON在线解析和校验工具，搜索关键字“json解析”，随便选一个，将你的数据粘贴进去，然后它就能帮你整理成下面的样子了。注意：切勿泄露敏感信息！

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使用方法

在线工具

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