Python读写JSON数据完整指南：编码、解码与自定义处理

Python读写JSON数据完整指南：编码、解码与自定义处理

读写 JSON 数据

问题描述

问题

你需要处理以 JavaScript Object Notation (JSON) 格式编码的数据文件。

解决方案

解决方案

Python 内置的 json 模块提供了简便的 JSON 编码与解码方式，核心功能由 json.dumps() 和 json.loads() 两个函数实现。

以下示例展示了如何将 Python 数据结构转换为 JSON 格式字符串：

import json
data = {
'name' : 'ACME',
'shares' : 100,
'price' : 542.23
}json_str = json.dumps(data)
下面演示如何将一个 JSON 编码的字符串转换回一个 Python 数据结构：
data = json.loads(json_str)
如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load()来编码和解码 JSON 数据。
例如：
# 写入一个json数据
with open('data.json', 'w') as f:j
son.dump(data, f)
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)

深入讨论

讨论

JSON 编码支持的基本数据类型包括 None、bool、int、float 和 str，以及由这些类型组成的 lists、tuples 和 dictionaries。对于 dictionaries，其 key 必须为字符串类型；若字典中包含非字符串类型的 key，编码时会先将其转换为字符串。

为符合 JSON 规范，建议仅编码 Python 的 lists 和 dictionaries。在 Web 应用程序中，顶层对象编码为字典是标准做法。JSON 编码结果与 Python 语法几乎一致，主要差异在于：True 映射为 true，False 映射为 false，None 映射为 null。示例如下：

>>> json.dumps(False)
'false'
>>> d = {'a': True,
... 'b': 'Hello',
... 'c': None}
>>> json.dumps(d)
'{"b": "Hello", "c": null, "a": true}'
>>>

当尝试直接打印解码后的 JSON 数据时，若数据结构嵌套较深或字段众多，很难直观判断其结构。

为解决此问题，建议使用 pprint 模块中的 pprint() 函数替代普通 print()。该函数会按 key 的字母顺序排序，并以更美观的格式输出数据。

具体效果如下：

通常情况下，JSON 解码会根据数据内容生成 dicts 或 lists。

若需创建其他类型的对象，可向 json.loads() 传递 object_pairs_hook 或 object_hook 参数进行自定义处理。

例如，以下示例演示如何解码 JSON 数据，并在 OrderedDict 中保留其原始顺序：

在最后一个例子中，JSON 解码后的字典作为单个参数传递给 __init__()。随后，你可以像使用实例字典一样自由操作它。

格式化输出技巧

在编码 JSON 时，还有一些实用选项。若希望获得格式美观的字符串输出，可使用 json.dumps() 的 indent 参数，其效果类似于 pprint()。例如：

对象序列化处理

普通的对象实例通常无法直接进行 JSON 序列化。

若需序列化对象实例，可提供一个自定义函数，该函数接收实例作为输入，并返回一个可序列化的字典。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。