python如何解析JSON? JSON模块详解! | 您所在的位置:网站首页 › python中的json模块 › python如何解析JSON? JSON模块详解! |
小编最近在整理网站的JSON教程的时候,发现JSON教程中python解析JSON的相关内容比较老旧,翻阅了python教程发现python教程也比较老旧,在python2.6版本中JSON模块已经变成了python内置模块了,而两本手册介绍的还是demjson模块的方法。所以今天小编整理了一遍python内置的JSON模块的使用方法介绍,希望能给各位小伙伴带来一点帮助。 简介JSON模块是python内置的用来进行python对象序列化和反序列化的模块。 序列化,指将python对象转换为json格式的数据流,反序列化则是将json格式的数据流转换为python对象。 该模块中常用的方法有以下四个: json.dump 将Python对象序列化为Json格式的数据流并写入文件类型的对象中 json.dumps 将Python对象序列化为Json格式的字符串 json.load 从文件类型的对象中读取Json格式的数据并反序列化成Python对象 json.loads 将包含Json格式数据的字符串反序列化成Python对象两个dump函数是将python对象转换为json,可以理解为编码(类似demjson的encode函数),两个load函数是将json转换为python对象,可以理解为JSON解析(类似demjson的code函数)。因为两个dump和两个load的功能相似,所以小编只介绍其中一个(介绍JSON格式数据的字符串的编码与解析,也就是dumps和loads函数)。 json.dumps()dumps可以传递的参数如下: json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False)在日常使用中,更多的情况我们只传递必须的obj参数(这是一个对象),其他参数为可选参数,下表是该函数的所有参数的作用: 参数 作用 obj(必选项) 要序列化的python对象 skipkeys=False 是否跳过要序列化的对象中字典元素的key不是基本类型的数据; 如果为 True,则跳过,如果为 False,将抛出 TypeError异常。 ensure_ascii=True 是否将要序列化的对象中的字符串中的非ascii字符进行转义。如果该参数为True,则将字符串中的非ascii字符转义成unicode字符串,否则,将不会进行转义。 check_circular=True 是否进行容器类型的循环引用检查。如果该参数设置为False,则不进行检查,但是可能会引发 OverflowError或更严重的情况。 如果该参数设置为True,则将进行容器类型的循环引用检查,并在发现循环引用时抛出异常。 allow_nan=True 是否允许序列化超出范围的float 类型的值(如float('inf') 、float('-inf') 、float('nan') )。如果该参数设置为True,则上面列出的那些值将依次使用JavaScript中等价的值( Infinity、-Infinity、 NaN)来进 行替代; 如果该参数设置为False,并且要序列化的对象中出现了那些超出范围的值,则将引发ValueError异常。 indent=None 是否在数组元素和对象成员前增加缩进以便使格式更加美观。如果该参数设置为大于等于1的整数,则添加换行符和对应数量的空格表示缩进,如果设置为0,则表示只添加换行符,如果设置为 None,则表示无缩进。 separators=None 设置Json中各项之间、对象的键和值之间的分隔符;该参数必须是一个2元组,元组第一个元素表示Json数据中各项之间的分隔符,元组的第二个元素表示Json对象的键和值之间的分隔符。默认的分隔符为(’,’, ‘:’) default=None 指定一个函数,用来将不可进行序列化的Python对象转化为可序列化的Python对象。 cls=None 指定一个定制的JSONEncoder 的子类(例如,重写了.default() 方法用来序列化附加的类型),指定该参数时请使用cls 关键字参数。如果未指定该参数,则将使用默认的JSONEncoder 。 sort_keys=False 是否要将对象中字典元素按照key进行排序。默认为False,即不进行排序,若指定为 True,则会进行排序。 举个简单的例子(以下是小编在某篇文章中的例子,里面就用到了json.dumps方法): from flask import Flask import json app = Flask(__name__) @app.route('/hello') # 规定url,当请求的url为/hello时执行注解下的函数 def hello_world(): data = { 'no': 1, 'name': 'W3CSchool', 'url': 'http://www.w3cschool.cn' } # 在python中,与json对应的数据格式是字典,所以我们这边创建一个字典用来存储数据与返回 print(type(data)) # 打印,确定数据类型是字典 json_str = json.dumps(data) # 使用dumps将字典类型转换为字符串,这样才能通过http协议返回 # json在传输时是以字符串进行传输的 return json_str # 使用flask,可以直接用return返回这个字符串,即可将json返回 if __name__ == '__main__': app.run() # 运行这个flask项目python对象转化为JSON字符串的时候遵循以下转换规则: Python Json dict object list, tuple array str string int, float number True true False false None null json.loads()loads可以传递的参数如下: json.loads(s,encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None)在日常使用中,更多的情况我们只传递必须的s参数(这是一个字符串),其他参数为可选参数,下表是该函数的所有参数的作用: 参数 作用 s(必选项) 要反序列化的JSON字符串 encoding=None 该参数已弃用,将会被忽略 cls=None 指定一个定制的JsonDecoder 子类,以便实现特定的反序列化需求; object_hook=None接受一个可调用对象,用于处理解码后生成的Python对象中dict类型的值。 注意,这个处理过程是递归进行的,即返回的Python对象内部所有的字典结构都将被这个方法处理 parse_float=None用于处理解码后的Python对象中的float类型的值。 parse_int=None 接受一个可调用对象,用于处理解码后的Python对象中的int 类型的值。 parse_constant=None 接受一个可调用对象,用于解码时对 Infinity、 -Infinity、 NaN或其他非法的Json数值的处理。 object_parse_hook=None 如果指定了该参数并且设置为一个可调用对象,那么Json对象将被解码成一个元素为二元组的列表,二元组的两个元素分别为Json对象中的键值对的键和值,并且列表中元素的顺序与Json对象中键值对的顺序一致。举个简单的例子(以下是小编在某篇文章中的例子,里面就用到了json.loads方法,而且刚好和上一篇文章是姊妹篇,不过虽然是姊妹篇,但并不是同一个项目,也就是说JSON数据不是找上一个项目请求的): import requests import json response = requests.get('http://www.kuaidi100.com/query?type=ems&postid=111111111111') # 使用request请求一个json,这里的快递单号是小编随便编写的 print(response) print(type(response)) # 打印后发现这是一个对象 response = response.text # 使用requests的的text方法取出响应的文本 print(response) print(type(response)) # 打印后发现是个字符串(JSON在传输的时候是以字符串进行传输的) response = json.loads(response) # 使用JSON模块的loads方法,可以将这个字符串进行编码, print(response) print(type(response)) # 打印结果,发现是字典(JSON对应JavaScript的对象,对应python的字典,对应java的map) response = json.dumps(response) # 使用JSON的的dumps方法,可以把字典转化为字符串(JSON的传输是以字符串传输的,) print(response) print(type(response)) 与序列化的过程类似,JSON转化为python对象也遵循一定的规则: Json Python object dict array list string str number(int) int number(real) float true True false False null None 小结以上就是JSON模块的详细介绍了,其他语言的JSON编码与解析小编也会在后续的文章中继续更新,希望小伙伴们持续关注W3Cschool。 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |