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,重新创立该对象.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开始参加了 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decoding enco

2、ding :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

3、) print "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的编码转换规那么是：PythonJSONdictobjectlist,

4、tuplearraysirt unicodestringintj 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)

5、print "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

6、: <type '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的解码规那么是：JSONPylhonobjectdietarraylistsiringUnicodenurrLer (int)langnurrfeftr (real) floit trueTruefalscFalsenullNonejson的人文关心 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

7、输出的格式提升可读性,如 sort_keys是告诉编码器根据字典排序(a到z)输出.import jsondata = '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': &

8、quot;A", "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,读起来更加清楚：import jsondata = "a':"A", "b':(2, 4), &#

9、39;c':3.0 print '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

10、": 2, 4, "c": 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), &

11、quot;c":3.0 print "DATA:", 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=('

12、;,',':')输出：DATA: 'a': '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 j

13、sondata= 'a':'A', '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", &q

14、uot;c": 3.0, "b": 2, 4让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):obj = .MyObj('helloworld')try:print json.dumps(o

15、bj)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_to_buil

16、tin_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,同样也需要自定转换函

17、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_')module =

18、 _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

19、":"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.py

20、9;>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': u

21、9;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':3.0 for part in encoder.iterencode(data

22、):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(比方非字符串作为dict的key),对于自定义的对象,我们只需从些 JSONEncoder的default

23、() 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 obje

24、cts 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)> )&qu

25、ot;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 = MyDeco