python及Django的json序列化

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及Django的json序列化，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2319字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

JSON是一种文本序列化格式（它输出的是unicode文件，大多数时候会被编码为utf-8），人们很容易进行阅读和编写。python自带的dumps方法很有用，能很容易将字典dict类型数据转化为json格式，然后还有很多类型的数据(如日期，集合, 自定义的类和Django的QuerySet类型)，我们需要自定义序列化方法才能将它们转化为json格式。

python自带的json库(无需额外安装), 主要包含了dumps, loads, dump和load四种方法其作用分别如下所示。

• json.loads() - 将json字符串转换为python数据类型

• json.dumps() - 将python数据类型转化为json字符串

• json.dump() - 将python输入转化为json格式存入磁盘文件

• json.load() - 将磁盘文件中json格式数据转换为python数据类型

与dumps方法不同，json模块的dump方法用于将生成的json数据写入磁盘文件。其用法和dumps类似，唯一不同的是需要指定需要写入的文件

json的loads方法用于将json格式数据转化为python格式

json的load方法与loads用法相似，不过它需要指定存有json数据的文件。

很多python格式数据不能直接被dumps方法序列化，很多python数据类型(比如日期，集合和自定义的类)并不能直接被dumps方法序列化

我们有两种解决方案。

• 通过数据类型转换函数实现，我们不能直接序列化就先转化为json能接受的数据类型再序列化，obj —> str —> json.dumps —> json.loads —> str —> obj
• 通过继承JSONEncoder和JSONDecoder类实现，在类中添加针对目标数据类型的序列化接解决方案

对于简单的数据序列化，方案一更容易理解，代码也更少。但当需要传输的数据很大时，使用继承JSONEncoder类来实现序列化时有个很大的好处，就是可以通过iterencode()方法把一个很大的数据对象分多次进行序列化，这对于网络持续传输或写入大的文件非常有用。

>>> for chunk in MyJSONEncoder().iterencode(big_object):
... ? ? print(chunk)

Django有自己专属的数据类型比如QuerySet和ValueQuerySet类型数据，还提供了更便捷的serializers类。使用serializers类可以轻易将QuerySet格式的数据转化为json格式。

# Django Queryset数据 to Json
from django.core import serializers
data = serializers.serialize("json", SomeModel.objects.all())
data1 = serializers.serialize("json", SomeModel.objects.all(), fields=('name','id'))
data2 = serializers.serialize("json", SomeModel.objects.filter(field = some_value))

ValuesQuerySet对象不能用 serializers.serialize() 方法序列化成json, 需要先转换成list再用 json.dumps()方法序列化成json格式。示例代码如下所示:

import json
from django.core.serializers.json import DjangoJSONEncoder

queryset = myModel.objects.filter(foo_icontains=bar).values('f1', 'f2', 'f3')
data4 = json.dumps(list(queryset), cls=DjangoJSONEncoder)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python及Django的json序列化全部内容，希望文章能够帮你解决python及Django的json序列化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

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