Python处理JSON

1、概念序列化(Serialization ):将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是 JSON、XML等。反序列化就是从存储区域(JSON , XML)读取反序列 化对象的状态，重新创建该对象。JSON (JavaScript Object Notation ): 一种轻量级数据交换格式，相对于 XML而言更 简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是JavaScript中的一个子集。Python2.6开始加入了 JSON模块，无需另外下载，Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding 和decodingencoding

2、 :把一个 Python对象编码转换成 Json字符串decoding :把Json格式字符串解码转换成Python对象对于简单数据类型(string、Unicode、int、float、list、tuple、dict),可以直接处理。json.dumps方法对简单数据类型encoding :import jsondata = 'a':"A",'b':(2,4),'c':3.0 #list对象print "DATA:",repr(data)data_string = json.dumps(data)prin

3、t "JSON:",data_string输出：DATA: 'a':'A','c':3.0,'b':(2,4) #python的 dict 类型的数据是没有顺序存储的JSON: "a":"A","c":3.0,"b":2,4JSON的输出结果与DATA很相似，除了一些微妙的变化，如python的元组类型变成了 Json 的数组，Python到Json的编码转换规则是：PythonJSONdictobjectlist, tuplear

4、raysirt unicodestringinij Longj floatnumberTruetrueFalsefalseNonenulljson.loads方法处理简单数据类型的decoding(解码)转换对象import json data = 'a':"A",'b':(2,4),'c':3.0 #listdata_string = json.dumps(data) print "ENCODED:",data_stringdecoded = json.loads(data_string) print &

5、quot;DECODED:",decodedprint "ORIGINAL:",type(data0'b') print "DECODED:",type(decoded0'b')输出：ENCODED: "a": "A", "c": 3.0, "b": 2, 4DECODED: u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': 2, 4ORIGINAL: <t

6、ype 'tuple'> DECODED: <type 'list'> 解码过程中，json的数组最终转换成了python的list,而不是最初的tuple类型，Json到Python的解码规则是：JSONPylhonobjectdietarraylistsiringUnicodenurrLer(int)int langnurrfeftr(real)floittrueTruefalscFalsenullNonejson的人文关怀编码后的json格式字符串紧凑的输出，而且也没有顺序，因此 dumps方法提供了一些可选 的参数，让输出的格式提高可读

7、性，如 sort_keys是告诉编码器按照字典排序(a到z)输出。import json data = 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 print 'DATA:', repr(data) unsorted = json.dumps(data) print 'JSON:', json.dumps(data) print 'SORT:', json.dumps(data, sort_keys=True)输出：DATA: 'a': 'A&#

8、39;, 'c': 3.0, 'b': (2, 4)JSON: "a": "A", "c": 3.0, "b": 2, 4SORT: "a": "A", "b": 2, 4, "c": 3.0 indent参数根据数据格式缩进显示，读起来更加清晰：import jsondata = 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 p

9、rint 'DATA:', repr(data)print 'NORMAL:', json.dumps(data, sort_keys=True)print 'INDENT:', json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)输出：DATA: 'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)NORMAL: "a": "A", "b": 2, 4, "c"

10、: 3.0INDENT: "a": "A", "b": 2, 4 , "c": 3.0 separators参数的作用是去掉，：后面的空格，从上面的输出结果都能看到"，：”后面都有个空格，这都是为了美化输出结果的作用，但是在我们传输数据的过程中，越精简越好，冗余的东西全部去掉，因此就可以加上separators参数：import jsondata = 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 print 'DATA:&

11、#39;, repr(data)print 'repr(data):', len(repr(data)print 'dumps(data) :', len(json.dumps(data) print 'dumps(data, indent=2) :', len(json.dumps(data, indent=2) print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')输出：DATA: 'a

12、9;: 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)repr(data) : 35dumps(data) : 35dumps(data, indent=2) : 76dumps(data, separators): 29skipkeys参数，在encoding过程中，dict对象的key只可以是string对象，如果是其他类 型，那么在编码过程中就会抛出ValueError的异常。skipkeys 可以跳过那些非 string对象当作key的处理.import jsondata= 'a':'A', '

13、;b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' try:print json.dumps(data)except (TypeError, ValueError) as err:print 'ERROR:', errprintprint json.dumps(data, skipkeys=True)输出：ERROR: keys must be a string"a": "A", "c": 3.0, "b": 2, 4让

14、json支持自定义数据类型以上例子都是基于python的built-in类型的，对于自定义类型的数据结构，json模块默认是没法处理的，会抛出异常： TypeError xx is not JSON serializable,此时你需要自定义一个转换函数：import jsonclass MyObj(object):def _init_(self, s):self.s = sdef _repr_(self):return '<MyObj(%s)>' % self.s obj = .MyObj('helloworld')try:print json.d

15、umps(obj)except TypeError, err:print 'ERROR:', err#转换函数def convert_to_builtin_type(obj):print 'default。，repr(obj),')'# 把MyObj对象转换成dict类型的对象d = '_class_':obj._class_._name_,'_module_':obj._module_,d.update(obj._dict_) return dprint json.dumps(obj, default=convert_t

16、o_builtin_type)输出：ERROR: <MyObj(helloworld)> is not JSON serializabledefault( <MyObj(helloworld)>)"s": "hellworld", " _module_": "MyObj", " _class_": "_main_"#注意：这里的class和module根据你代码的所在文件位置不同而不同相反，如果要把json decode 成python对象，同样也需要

17、自定转换函数，传递给json.10ads方法的object_hook 参数：#jsontest.pyimport jsonclass MyObj(object):def _init_(self,s):self.s = sdef _repr_(self):return "<MyObj(%s)>" % self.sdef dict_to_object(d):if ' _class_' in d:class_name = d.pop('_class_')module_name = d.pop('_module_')mod

18、ule = _import_(module_name)print "MODULE:",moduleclass_ = getattr(module,class_name)print "CLASS",class_args = dict(key.encode('ascii'),value) for key,value in d.items()print 'INSTANCE ARGS:',argsinst = class_(*args)else:inst = dreturn instencoded_object = '&q

19、uot;s":"helloworld","_module_":"jsontest","_class_":"MyObj"'myobj_instance = json.loads(encoded_object,object_hook=dict_to_object)print myobj_instance输出：MODULE: <module 'jsontest' from 'E:Usersliuzhijunworkspacepythonjsontest.

20、py'>CLASS <class 'jsontest.MyObj'>INSTANCE ARGS: 's': u'helloworld' <MyObj(helloworld)>MODULE: <module 'jsontest' from 'E:Usersliuzhijunworkspacepythonjsontest.py'>CLASS <class 'jsontest.MyObj'>INSTANCE ARGS: 's':

21、 u'helloworld'<MyObj(helloworld)>使用Encoder与Decoder类实现json编码的转换JSONEncoder有一个迭代接口iterencode(data) ,返回一系列编码的数据，他的好处是可以方便的把逐个数据写到文件或网络流中，而不需要一次性就把数据读入内存import jsonencoder = json.JSONEncoder()data = 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c'30 for part in encoder.iterencode(d

22、ata):print 'PART:', part输出：PART:PART: PART: "a"PART:PART: "A"PART:,PART: "c"PART:PART: 3.0PART:,PART: "b"PART:PART: 2PART: , 4PART:PART: PART:encode方法等价于''.join(encoder.iterencode(),而且预先会做些错误检查(比如非字符串作为dict的key),对于自定义的对象， 我们只需从些 JSONEncoder的def

23、ault() 方法, 其实现方式与上面提及的函数convet_to_builtin_type()是类似的。import jsonimport json_myobj class MyObj(object):def _init_(self,s):self.s = sdef _repr_(self):return "<MyObj(%s)>" % self.sclass MyEncoder(json.JSONEncoder):def default(self, obj):print 'default。，repr(obj),')'# Convert

24、 objects to a dictionary of their representationd = '_class_':obj._class_._name_,'_module_':obj._module_,d.update(obj._dict_)return dobj = json_myobj.MyObj('helloworld')print objprint MyEncoder().encode(obj)输出：<MyObj(internal data)>default( <MyObj(internal data)>

25、)"s": "helloworld", "_module_": "Myobj", "_class_": "MyObj”从json对Python对象的转换：class MyDecoder(json.JSONDecoder):def _init_(self):json.JSONDecoder._init_(self, object_hook=self.dict_to_object)def dict_to_object(self, d):if ' _class_' in d:

26、class_name = d.pop('_class_')module_name = d.pop('_module_')module = _import_(module_name)print 'MODULE:', moduleclass_ = getattr(module, class_name)print 'CLASS:', class_args = dict( (key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()print 'INSTANCE ARGS:', argsinst = class_(*args)else:inst = dreturn instencoded_object = '"s": "helloworld", " _module_": "jsontest", " _class_":"MyObj"'myobj_instance = MyDecoder().decode(encoded