問題

你想讀寫JSON(JavaScript Object Notation)編碼格式的數據。

解決方案

json 模塊提供了一種很簡單的方式來編碼和解碼JSON數據。其中兩個主要的函數是 json.dumps() 和 json.loads() ，要比其他序列化函數庫如pickle的接口少得多。下面演示如何將一個Python數據結構轉換為JSON：

import jsondata = { ’name’ : ’ACME’, ’shares’ : 100, ’price’ : 542.23}json_str = json.dumps(data)

下面演示如何將一個JSON編碼的字符串轉換回一個Python數據結構：

data = json.loads(json_str)

如果你要處理的是文件而不是字符串，你可以使用json.dump()和json.load()來編碼和解碼JSON數據。例如：

# Writing JSON datawith open(’data.json’, ’w’) as f: json.dump(data, f)# Reading data backwith open(’data.json’, ’r’) as f: data = json.load(f)

討論

JSON編碼支持的基本數據類型為None，bool，int，float和str，以及包含這些類型數據的lists，tuples和dictionaries。對于dictionaries，keys需要是字符串類型(字典中任何非字符串類型的key在編碼時會先轉換為字符串)。為了遵循JSON規范，你應該只編碼Python的lists和dictionaries。而且，在web應用程序中，頂層對象被編碼為一個字典是一個標準做法。

JSON編碼的格式對于Python語法而已幾乎是完全一樣的，除了一些小的差異之外。比如，True會被映射為true，False被映射為false，而None會被映射為null。下面是一個例子，演示了編碼后的字符串效果：

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

如果你試著去檢查JSON解碼后的數據，你通常很難通過簡單的打印來確定它的結構，特別是當數據的嵌套結構層次很深或者包含大量的字段時。為了解決這個問題，可以考慮使用pprint模塊的 pprint() 函數來代替普通的 print() 函數。它會按照key的字母順序并以一種更加美觀的方式輸出。下面是一個演示如何漂亮的打印輸出Twitter上搜索結果的例子：

>>> from urllib.request import urlopen>>> import json>>> u = urlopen(’http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5’)>>> resp = json.loads(u.read().decode(’utf-8’))>>> from pprint import pprint>>> pprint(resp){’completed_in’: 0.074,’max_id’: 264043230692245504,’max_id_str’: ’264043230692245504’,’next_page’: ’?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5’,’page’: 1,’query’: ’python’,’refresh_url’: ’?since_id=264043230692245504&q=python’,’results’: [{’created_at’: ’Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000’, ’from_user’: ... }, {’created_at’: ’Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000’, ’from_user’: ... }, {’created_at’: ’Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000’, ’from_user’: ... }, {’created_at’: ’Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000’, ’from_user’: ... } {’created_at’: ’Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000’, ’from_user’: ... }],’results_per_page’: 5,’since_id’: 0,’since_id_str’: ’0’}>>>

一般來講，JSON解碼會根據提供的數據創建dicts或lists。如果你想要創建其他類型的對象，可以給 json.loads() 傳遞object_pairs_hook或object_hook參數。例如，下面是演示如何解碼JSON數據并在一個OrderedDict中保留其順序的例子：

>>> s = ’{'name': 'ACME', 'shares': 50, 'price': 490.1}’>>> from collections import OrderedDict>>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)>>> dataOrderedDict([(’name’, ’ACME’), (’shares’, 50), (’price’, 490.1)])>>>

下面是如何將一個JSON字典轉換為一個Python對象例子：

>>> class JSONObject:... def __init__(self, d):... self.__dict__ = d...>>>>>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject)>>> data.name’ACME’>>> data.shares50>>> data.price490.1>>>

最后一個例子中，JSON解碼后的字典作為一個單個參數傳遞給 __init__() 。然后，你就可以隨心所欲的使用它了，比如作為一個實例字典來直接使用它。

在編碼JSON的時候，還有一些選項很有用。如果你想獲得漂亮的格式化字符串后輸出，可以使用 json.dumps() 的indent參數。它會使得輸出和pprint()函數效果類似。比如：

>>> print(json.dumps(data)){'price': 542.23, 'name': 'ACME', 'shares': 100}>>> print(json.dumps(data, indent=4)){ 'price': 542.23, 'name': 'ACME', 'shares': 100}>>>

對象實例通常并不是JSON可序列化的。例如：

>>> class Point:... def __init__(self, x, y):... self.x = x... self.y = y...>>> p = Point(2, 3)>>> json.dumps(p)Traceback (most recent call last): File '<stdin>', line 1, in <module> File '/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py', line 226, in dumps return _default_encoder.encode(obj) File '/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py', line 187, in encode chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True) File '/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py', line 245, in iterencode return _iterencode(o, 0) File '/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py', line 169, in default raise TypeError(repr(o) + ' is not JSON serializable')TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable>>>

如果你想序列化對象實例，你可以提供一個函數，它的輸入是一個實例，返回一個可序列化的字典。例如：

def serialize_instance(obj): d = { ’__classname__’ : type(obj).__name__ } d.update(vars(obj)) return d

如果你想反過來獲取這個實例，可以這樣做：

# Dictionary mapping names to known classesclasses = { ’Point’ : Point}def unserialize_object(d): clsname = d.pop(’__classname__’, None) if clsname: cls = classes[clsname] obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__ for key, value in d.items(): setattr(obj, key, value) return obj else: return d

下面是如何使用這些函數的例子：

>>> p = Point(2,3)>>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance)>>> s’{'__classname__': 'Point', 'y': 3, 'x': 2}’>>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object)>>> a<__main__.Point object at 0x1017577d0>>>> a.x2>>> a.y3>>>

json 模塊還有很多其他選項來控制更低級別的數字、特殊值如NaN等的解析。可以參考官方文檔獲取更多細節。

以上就是Python如何讀取、寫入JSON數據的詳細內容，更多關于Python讀寫json數據的資料請關注好吧啦網其它相關文章！