python json模块（15）

JSON 的全称是 JavaScript Object Notation，即 JavaScript 对象符号，它是一种轻量级、跨平台、跨语言的数据交换格式，其设计意图是把所有事情都用设计的字符串来表示，这样既方便在互联网上传递信息，也方便人进行阅读。

JSON 主要在类似于C 的编程语言中广泛使用，这些语言包括 C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等。JSON 提供了多种语言之间完成数据交换的能力，因此，JSON 也是一种非常理想的数据交换格式。

python json模块（15）

一.python json模块简介

json 模块提供了对 JSON 的支持，它既包含了将 JSON 字符串恢复成 Python 对象的函数，也提供了将 Python 对象转换成 JSON 字符串的函数。

json.dumps() — json模块里的dumps函数是对数据进行编码，形成json格式的数据;

json.loads() — loads函数则是将json格式的数据解码，转换为Python字典;

二.json转换到python

python json模块（15）

import json

data_str = '{"url": "www.shuopython.com", "name": "猿说python", "contents": "python教程"}'

data_dict = json.loads(data_str)

print(data_dict)

print(type(data_dict))

输出结果：

{'url': 'www.shuopython.com', 'name': '猿说python', 'contents': 'python教程'}

<class 'dict'>

注意：data_str 是json字符串，并非字典也并非字符串str

三.python转换到json

python json模块（15）

在使用dump/dumps时可能会使用到以下参数：

skipkey：默认为False，当dict对象里的数据不是Python的基本数据类型；（str,unicode,int,long,float,bool,None）时，当skipkey为False，就会报错，如果skipkey为True，则可以跳过这类key；

indent：如果填0或者不填，则按照一行进行打印，否则按照indent的数值显示前面的空格（正整数形式）；

separators：分隔符，默认为“(‘,’,’:’)”，它表示key之间用“,”隔开，key和value之间用“:”隔开；

encoding：编码格式，默认值是UTF-8；

sort_keys：对key、value进行排序，默认值是False，即不排序；

ensure_ascii：默认为True，如果dict对象里含有none-ASCII的字符，则显示\uXX的格式，如果为False，则能正常显示出来（解决中文乱码问题）；

# !usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 _*-

"""

@Author:何以解忧

@Blog(个人博客地址): shuopython.com

@WeChat Official Account(微信公众号)：猿说python

@Github:www.github.com

@File:python_json.py

@Time:2019/11/08 21:25

@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！

"""

import json

data_dict = {"url": "www.shuopython.com", "name": "猿说python", "contents": "python教程"}

# ensure_ascii 默认为True，如果有中文，显示\uXX的格式；设置为False可解决中文显示不正常问题

json1 = json.dumps(data_dict, ensure_ascii=False,indent=4) # indent 字符缩进，输出更加美观

print(json1)

print(type(json1))

输出结果：

{

    "url": "www.shuopython.com",

    "name": "猿说python",

    "contents": "python教程"

}

<class 'str'>

四.关于json.dump()和 json.load()

相对于上面所讲的dumps和loads来说，dump和load函数的功能类似，只不过前者是用来处理字符串类型的，而后者是用于处理文件类型的，如下所示：

import json

data = {'str3':'xyz','str2' :'efgh','str1':'abcd'}

with open(' data. txt', '', encoding='utf-8') as f:

    json.dump(data, f, indent=4)   # f. write (json.dumps (data, indent=4))  #和上面的效果一样

with open(' data. txt', 'r') as f:

    d2 = json.load(f)  #d2 = json.loads (f. read())#和上面的效果一样