深入解析Python编程中JSON模块的使用
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JSON编码支持的基本数据类型为 None ， bool ， int ， float 和 str ， 以及包含这些类型数据的lists，tuples和dictionaries。 对于dictionaries，keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。 为了遵循JSON规范，你应该只编码Python的lists和dictionaries。 而且，在web应用程序中，顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。 JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的，除了一些小的差异之外。 比如，True会被映射为true，False被映射为false，而None会被映射为null。 下面是一个例子，演示了编码后的字符串效果：
>>> json.dumps(False)
'false'
>>> d = {'a': True,... 'b': 'Hello',... 'c': None}
>>> json.dumps(d)
'{"b": "Hello","c": null,"a": true}'
>>>
如果你试着去检查JSON解码后的数据，你通常很难通过简单的打印来确定它的结构， 特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。 为了解决这个问题，可以考虑使用pprint模块的 pprint() 函数来代替普通的 print() 函数。 它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。 下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子：
>>> 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',01 Nov 2012 16:36:13 +0000',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'}
>>>
一般来讲，JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。 如果你想要创建其他类型的对象，可以给 json.loads() 传递object_pairs_hook或object_hook参数。 例如，下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子：
>>> s = '{"name": "ACME","shares": 50,"price": 490.1}'
>>> from collections import OrderedDict
>>> data = json.loads(s,object_pairs_hook=OrderedDict)
>>> data
OrderedDict([('name','ACME'),('shares',50),('price',490.1)])
>>>
下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子： >>> class JSONObject: ... def __init__(self,d): ... self.__dict__ = d ... >>> >>> data = json.loads(s,object_hook=JSONObject) >>> data.name 'ACME' >>> data.shares 50 >>> data.price 490.1 >>> 最后一个例子中，JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 __init__() 。 然后，你就可以随心所欲的使用它了，比如作为一个实例字典来直接使用它。 在编码JSON的时候，还有一些选项很有用。 如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出，可以使用 json.dumps() 的indent参数。 它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如：
>>> print(json.dumps(data))
{"price": 542.23,"name": "ACME","shares": 100}
>>> print(json.dumps(data,indent=4))
{
"price": 542.23,"shares": 100
}
>>>
对象实例通常并不是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
>>>
如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个可序列化的字典。例如：
def serialize_instance(obj):
d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }
d.update(vars(obj))
return d
如果你想反过来获取这个实例，可以这样做：
# Dictionary mapping names to known classes
classes = {
'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
下面是如何使用这些函数的例子：
>>> 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.x
2
>>> a.y
3
>>>
json 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。 可以参考官方文档获取更多细节。 （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |