Python教程-常用标准库json
点击关注 👉约 6 分钟Json是一种轻量级的数据交换格式。Json源自JavaScript语言，易于人类的阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，是目前应用最广泛的数据交换格式。
数据交换格式是不同平台、语言中进行数据传递的通用格式。比如Python和Java之间要对话，你直接传递给Java一个dict或list吗？Java会问，这是什么鬼？虽然它也有字典和列表数据类型，但两种字典不是一个“物种”，根本无法相互理解。这个时候就需要用Json这种交换格式了，Python和Java都能理解Json。那么别的语言为什么能理解Json呢？因为这些语言都内置或提供了Json处理模块，比如Python的json模块。（额外强调一点，在Python中json是全部小写的，包括模块和方法名。）
Json是跨语言，跨平台的，但只能对Python的基本数据类型做操作，对Python的类就无能为力。JSON格式和Python中的字典非常像。但是，json的数据要求用双引号将字符串引起来，并且不能有多余的逗号。这是因为在别的语言中，双引号引起来的才是字符串，单引号引起来的是字符；Python程序员习惯性的在列表、元组或字典的最后一个元素的后面加个逗号，这在json中是不允许的，需要特别注意。
在Python中，很多场合是需要使用json的。比如socket通信中，你能直接发送一个列表给对方吗？显然是不行的，因为socket是基于bytes类型进行字节发送的。这时候就可以通过json将列表转换成字符串，再encode()成bytes类型，然后发送过去。
关于Json本身，我不打算做过多介绍和赘述，网上的介绍一大把，感兴趣的同学可以自行查阅。需要说明的是Json和xml之间的关系。xml是更早期的数据交换格式，但是现在逐渐被json取代，因为json的语法更简单，数据更小。不过由于银行、学校等庞然大物在早期使用的xml格式的数据量太大，根本没有那个时间和金钱去迁移到Json上来，所以xml在很长一段时间内依然是常用的数据交换格式之一。
类型转换
将数据从Python转换到json格式，在数据类型上会有变化，如下表所示：
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float, int- & float-derived Enums | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (int) | int |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
使用方法
json模块的使用其实很简单，对于绝大多数场合下，我们只需要使用下面四个方法就可以了：
| 方法 | 功能 |
|---|---|
| json.dump(obj, fp) | 将python数据类型转换并保存到json格式的文件内。 |
| json.dumps(obj) | 将python数据类型转换为json格式的字符串。 |
| json.load(fp) | 从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型。 |
| json.loads(s) | 将json格式的字符串转换为python的类型。 |
>>> import json>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'>>> print(json.dumps("\"foo\bar"))"\"foo\bar">>> print(json.dumps('\u1234'))"\u1234">>> print(json.dumps('\\'))"\\">>> print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True)){"a": 0, "b": 0, "c": 0}>>> from io import StringIO>>> io = StringIO()>>> json.dump(['streaming API'], io)>>> io.getvalue()'["streaming API"]'>>> json.dumps([1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}], separators=(',', ':'))'[1,2,3,{"4":5,"6":7}]'>>> print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4)){"4": 5,"6": 7}>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]>>> json.loads('"\\"foo\\bar"') ### 注意斜杠的转义'"foo\x08ar'>>> from io import StringIO>>> io = StringIO('["streaming API"]')>>> json.load(io)['streaming API']
仔细观察四个方法的名称，很好记忆的，要转化成json就‘dump’，要从json转化成Python就‘load’；要根据字符串转化就加‘s’，要从文件进行转化就不加‘s’。
需要注意的是json模块不支持bytes类型，要先将bytes转换为str格式。
>>> import json>>> s = "haha">>> j = json.dumps(s)>>> j'"haha"'>>> b = b'xixi'>>> k = json.dumps(b)Traceback (most recent call last):File "<pyshell#5>", line 1, in <module>k = json.dumps(b)File "C:\Python36\lib\json\__init__.py", line 231, in dumpsreturn _default_encoder.encode(obj)File "C:\Python36\lib\json\encoder.py", line 199, in encodechunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)File "C:\Python36\lib\json\encoder.py", line 257, in iterencodereturn _iterencode(o, 0)File "C:\Python36\lib\json\encoder.py", line 180, in defaulto.__class__.__name__)TypeError: Object of type 'bytes' is not JSON serializable>>> k = json.dumps(b.decode())>>> k'"xixi"'>>> type(k)<class 'str'>>>> a = json.loads(k)>>> a'xixi'
对文件的读写：
>>>import json>>> dic = {"k1":"v1","k2":123}>>> f = json.dump(dic, open("d:\\3","w"))>>> f ## 没有返回值>>> import os>>> os.chdir("d:\\")>>> os.listdir() # 验证json文件3的存在['$360Section', '$RECYCLE.BIN', '1.txt', '2.txt', '3', 'MobileFile', 'pymysql_test.py', 'System Volume Information', 'test', '用户目录']>>> obj = json.load(open("d:\\3")) # 重新load回来>>> obj{'k1': 'v1', 'k2': 123}>>> type(obj)<class 'dict'>
可以在操作系统中，使用文本处理软件打开json文件，你会发现一切都是可读的。但是要当心，由于文本处理软件本身的问题，使用它们直接编辑json文件可能会在格式上出现问题。
还可以在命令行下，通过‘json.tool’使用json功能：
$ echo '{"json":"obj"}' | python -m json.tool{"json": "obj"}$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool # 期望在花括号内使用双引号封装属性名称Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)
在线工具
有时候，我们自己编写的，或者他人提供的json数据，格式、排版等等会非常混乱，比如下面的数据：
{"user" : "ZhangSan", "type" : "work", "team" : [{"city" : "BeiJing","num" : 3 }, { "city" : "GuangZhou","num" : 3}, { "city" : "ShangHai","num" : 3}]}
这显然非常不利于阅读，无法区分层次关系，也不够优雅。
互联网上提供了很多JSON在线解析和校验工具，搜索关键字“json解析”，随便选一个，将你的数据粘贴进去，然后它就能帮你整理成下面的样子了。注意：切勿泄露敏感信息！
{"user": "ZhangSan","type": "work","team": [{"city": "BeiJing","num": 3},{"city": "GuangZhou","num": 3},{"city": "ShangHai","num": 3}]}
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