Python解析JSON对象

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python解析JSON对象，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4058字，纯文字阅读大概需要6分钟。

内容图文

Python解析JSON对象

本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。

json处理模块的主要任务，是将一个JSON对象，转换成Python数据类型数据进行处理，或者反之，将Python数据类型数据，转换成JSON对象（字符串流），在不同的模块或者系统间传输。

文章目录

• Python解析JSON对象
• 1. JSON数据格式特点
• 2. 常用方法总结
• 3. 系列化和反系列化
• • 3.1 系列化
  • 3.2 反系列化

1. JSON数据格式特点

1. 对象表示为键值对
2. 数据由逗号分隔
3. 花括号保存对象
4. 方括号保存数组

{
    "students": [
        { "name":"北山啦" , "age":20 },
        { "name":"张三" , "age":30 },
        { "name":"里斯" , "age":17 }
    ]
}

{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20},
  {'name': '张三', 'age': 30},
  {'name': '里斯', 'age': 17}]}

上面就是一个JSON格式数据。它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。

JSON也支持各种数据类型，它的数据类型和Python各种数据类型之间的对比如下：

• object —— dict
• array —— list
• string —— str
• number —— int/float
• true/false —— True/False
• null —— None

2. 常用方法总结

在json模块中，用于处理json的主要是四个函数，分别是：

• loads()：从JSON字符串中读取数据并转换成Python数据类型
• load()：从JSON文件中读取数据并转换成Python数据类型
• dumps()：将Python数据类型数据转换成JSON字符串
• dump():将Python数据类型数据转换成JSON字符串写入到文件

3. 系列化和反系列化

• 从JSON数据转换到Python数据，叫反系列化（deserialization）
• 从Python数据转换到JSON数据，叫系列化（serialization）

3.1 系列化

系列化:将Python数据转换成JSON字符串的方法。

下面我们先来看一个简单的例子。

import json

data = {
    "students": [
        { "name":"北山啦" , "age":20 },
        { "name":"张三" , "age":30 },
        { "name":"里斯" , "age":17 }
    ]
}
print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data)
print(type(json_str))

<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
<class 'str'>

上面的例子中，虽然看起来数据没有发生变化，但其实它们的数据类型已经发生了本质的改变：将字典数据类型的data，转换成了str类型，然后我们就可以将这个str类型的数据转换成流，在网络上进行传输或者写入到文件等。

import json

data = {
    "students": [
        { "name":"北山啦" , "age":20 },
        { "name":"张三" , "age":30 },
        { "name":"里斯" , "age":17 }
    ]
}

print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data, separators=('>>','::'), indent=2)
print(json_str)

<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
{
  "students"::[
    {
      "name"::"\u5317\u5c71\u5566">>
      "age"::20
    }>>
    {
      "name"::"\u5f20\u4e09">>
      "age"::30
    }>>
    {
      "name"::"\u91cc\u65af">>
      "age"::17
    }
  ]
}

将data写入txt文件中

import json

data = {
    "students": [
        { "name":"北山啦" , "age":20 },
        { "name":"张三" , "age":30 },
        { "name":"里斯" , "age":17 }
    ]
}
with open("students.txt","w") as fp:
    json.dump(data, fp, ensure_ascii=False)
    print("finish")

finish

这样就将data写入了students.txt，看看是不是已经将数据写进去了。

3.2 反系列化

从JSON数据转换到Python类型数据，叫反系列化。可以通过loads()/load()这两个方法来完成。

import json
with open("students.txt") as fp:
    data = json.load(fp)
    """取出字典key为students的数据，
    得到一个list，再从这个list中取第一个数据"""
    print(data['students'][0])  

{'name': '北山啦', 'age': 20}

1. parse_int参数

默认值为None,如果指定了parse_int，用来对JSON int字符串进行解码,这可以用于为JSON整数使用另一种数据类型或解析器。

parse_int参数，这里我们简单将其指定为float类型。

import json
with open("students.txt") as fp:
    data = json.load(fp, parse_int = float)
    print(data)

{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20.0}, {'name': '张三', 'age': 30.0}, {'name': '里斯', 'age': 17.0}]}

可以看到，age原来是整数类型，通过parse_int已经被转换成了float类型。

2. object_hook

默认值为None,object_hook是一个可选函数，此功能可用于实现自定义解码器。指定一个函数，该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。

def fromJSON(dct):  # 这里会对所有的字典数据类型都进行遍历
    if isinstance(dct, dict) and 'students' in dct:
        return dct['students']
    else:
        return Student(dct['name'], dct['age'])

import json

with open("students.txt") as fp:
    data = json.load(fp, object_hook=fromJSON)
    print(data)

[姓名: 北山啦, 年龄: 20, 姓名: 张三, 年龄: 30, 姓名: 里斯, 年龄: 17]

到这里就结束了，如果对你有帮助，欢迎点赞关注评论，你的点赞对我很重要

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python解析JSON对象全部内容，希望文章能够帮你解决Python解析JSON对象所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端

---