簡介
Json模塊主要用來進行Python對象的序列化和反序列化。
該模塊中常用的方法有以下四個：
-
json.dump
將Python對象序列化為Json格式的數據流并寫入文件類型的對象中 -
json.dumps
將Python對象序列化為Json格式的字符串 -
json.load
從文件類型的對象中讀取Json格式的數據并反序列化成Python對象 -
json.loads
將包含Json格式數據的字符串反序列化成Python對象
進行序列化時，Python類型與Json類型的轉換關系如下表所示：
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
進行反序列化時，Json類型與Python類型的轉換關系如下：
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number（int） | int |
| number（real） | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
常用方法詳解
由于
json.dump
和
json.dumps
這兩個方法、的作用與使用方法類似，故只對其中之一詳細介紹。
同樣地，
json.load
和
json.loads
這兩個方法的作用與使用方法類似，故也只對其中之一詳細介紹。
json.dumps
該方法包含一個位置參數和多個僅限關鍵字參數，分別如下所示：
-
obj
要序列化的Python對象 -
skipkeys=False
是否跳過要序列化的對象中字典元素的key不是基本類型的數據；
如果為True，則跳過，如果為False，將拋出TypeError異常。>> > emp_info = { 'name' : 'bob' , b 'age' : 24 } # 包含key為bytes類型的元素 >> > json . dumps ( emp_info ) # skipkeys參數為默認值False Traceback ( most recent call last ) : File "" , line 1 , in < module > File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/__init__.py" , line 231 , in dumps return _default_encoder . encode ( obj ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 199 , in encode chunks = self . iterencode ( o , _one_shot = True ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 257 , in iterencode return _iterencode ( o , 0 ) TypeError : keys must be str , int , float , bool or None , not bytes >> > json . dumps ( emp_info , skipkeys = True ) # skipkeys參數設置為True時則可成功序列化 '{"name": "bob"}' -
ensure_ascii=True
是否將要序列化的對象中的字符串中的非ascii字符進行轉義。
如果該參數為True，則將字符串中的非ascii字符轉義成unicode字符串，否則，將不會進行轉義。>> > message = '我愛Python3' >> > json . dumps ( message ) # ensure_ascii參數默認值為True，將會把非ascii字符轉移成unicode字符串 '"\\u6211\\u7231Python3"' >> > json . dumps ( message , ensure_ascii = False ) # ensure_ascii參數設置為False時，不會進行轉義 '"我愛Python3"' -
check_circular=True
是否進行容器類型的循環引用檢查。
如果該參數設置為False，則不進行檢查，但是可能會引發OverflowError或更嚴重的情況。
如果該參數設置為True，則將進行容器類型的循環引用檢查，并在發現循環引用時拋出異常。emp_dict = { 'id' : 1 , 'dept' : 'sales' } >> > emp_dict [ 'info' ] = emp_dict # 字典中包含循環引用 >> > json . dumps ( emp_dict ) # 默認進行循環引用的檢查，將引發ValueError異常 Traceback ( most recent call last ) : File "" , line 1 , in < module > File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/__init__.py" , line 231 , in dumps return _default_encoder . encode ( obj ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 199 , in encode chunks = self . iterencode ( o , _one_shot = True ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 257 , in iterencode return _iterencode ( o , 0 ) ValueError : Circular reference detected >> > json . dumps ( emp_dict , check_circular = False ) # 設置為不進行循環引用的檢查，但是在編碼Json對象時仍然引發了異常 Traceback ( most recent call last ) : File "" , line 1 , in < module > File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/__init__.py" , line 238 , in dumps ** kw ) . encode ( obj ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 199 , in encode chunks = self . iterencode ( o , _one_shot = True ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 257 , in iterencode return _iterencode ( o , 0 ) RecursionError : maximum recursion depth exceeded while encoding a JSON object -
allow_nan=True
是否允許序列化超出范圍的float類型的值（如float(‘inf’)、float(’-inf’)、float(‘nan’)）。
如果該參數設置為True，則上面列出的那些值將依次使用JavaScript中等價的值（Infinity、-Infinity、NaN）來進 行替代；
如果該參數設置為False，并且要序列化的對象中出現了那些超出范圍的值，則將引發ValueError異常。>> > num_list = [ 2 , 5 , float ( 'inf' ) , float ( '-inf' ) , float ( 'nan' ) ] >> > json . dumps ( num_list ) # allow_nan的值默認為True，列表中后三個值將被替換為js中等價的值 '[2, 5, Infinity, -Infinity, NaN]' >> > json . dumps ( num_list , allow_nan = False ) # allow_nan設置為False，引發ValueError異常 Traceback ( most recent call last ) : File "" , line 1 , in < module > File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/__init__.py" , line 238 , in dumps ** kw ) . encode ( obj ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 199 , in encode chunks = self . iterencode ( o , _one_shot = True ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 257 , in iterencode return _iterencode ( o , 0 ) ValueError : Out of range float values are not JSON compliant -
indent=None
是否在數組元素和對象成員前增加縮進以便使格式更加美觀。
如果該參數設置為大于等于1的整數，則添加換行符和對應數量的空格表示縮進，如果設置為0，則表示只添加換行符，如果設置為None，則表示無縮進。>> > response = { 'status' : 'success' , 'code' : 200 , 'data' : [ '002' , 'json' , 5000 ] } >> > print ( json . dumps ( response ) ) # 默認值None，不縮進 { "status" : "success" , "code" : 200 , "data" : [ "002" , "json" , 5000 ] } >> > print ( json . dumps ( response , indent = 0 ) ) # 設置為0，則只添加換行 { "status" : "success" , "code" : 200 , "data" : [ "002" , "json" , 5000 ] } >> > print ( json . dumps ( response , indent = 4 ) ) # 設置為4，添加換行和縮進 { "status" : "success" , "code" : 200 , "data" : [ "002" , "json" , 5000 ] } -
separators=None
設置Json中各項之間、對象的鍵和值之間的分隔符；
該參數必須是一個2元組，元組第一個元素表示Json數據中各項之間的分隔符，元組的第二個元素表示Json對象的鍵和值之間的分隔符。默認的分隔符為（’,’, ‘:’）>> > response = { 'status' : 'success' , 'code' : 200 , 'data' : [ '002' , 'json' , 5000 ] } >> > print ( json . dumps ( response , separators = ( ';' , '!' ) ) ) >> > print ( json . dumps ( response , indent = 4 , separators = ( ';' , '!' ) ) ) { "status" ! "success" ; "code" ! 200 ; "data" ! [ "002" ; "json" ; 5000 ] } -
default=None
指定一個函數，用來將不可進行序列化的Python對象轉化為可序列化的Python對象>> > json . dumps ( b 'hello world' ) Traceback ( most recent call last ) : File "" , line 1 , in < module > File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/__init__.py" , line 231 , in dumps return _default_encoder . encode ( obj ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 199 , in encode chunks = self . iterencode ( o , _one_shot = True ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 257 , in iterencode return _iterencode ( o , 0 ) File "/usr/local/Cellar/python/3.7.0/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py" , line 179 , in default raise TypeError ( f 'Object of type {o.__class__.__name__} ' TypeError : Object of type bytes is not JSON serializable >> > json . dumps ( b 'hello world' , default = list ) '[104, 101, 108, 108, 111, 32, 119, 111, 114, 108, 100]' >> > json . dumps ( b 'hello world' , default = str ) '"b\'hello world\'"' -
sort_keys=False
是否要將對象中字典元素按照key進行排序。
默認為False，即不進行排序，若指定為True，則會進行排序。>> > emp_info = { 'name' : 'bob' , 'age' : 23 , 'dept' : 'sales' , 'gender' : 'male' } >> > print ( json . dumps ( emp_info , indent = 4 ) ) # 不按照key排序 { "name" : "bob" , "age" : 23 , "dept" : "sales" , "gender" : "male" } >> > print ( json . dumps ( emp_info , indent = 4 , sort_keys = True ) ) # 按照key進行排序 { "age" : 23 , "dept" : "sales" , "gender" : "male" , "name" : "bob" } -
cls=None
指定一個定制的JSONEncoder的子類（例如，重寫了.default()方法用來序列化附加的類型），指定該參數時請使用cls關鍵字參數。如果未指定該參數，則將使用默認的JSONEncoder。>> > class IteratorEncoder ( json . encoder . JSONEncoder ) : . . . def default ( self , o ) : . . . try : . . . iterable = iter ( o ) . . . except TypeError : . . . pass . . . else : . . . return list ( iterable ) . . . return super ( ) . default ( self , o ) . . . >> > def get_nums ( n ) : . . . if not isinstance ( n , int ) : . . . raise TypeError ( 'Expected int object' ) . . . while n > 0 : . . . yield n . . . n -= 1 . . . >> > print ( json . dumps ( get_nums ( 10 ) , indent = 4 , cls = IteratorEncoder ) ) [ 10 , 9 , 8 , 7 , 6 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 ]
json.dump
下面演示下該方法的簡單用法：
>>
>
response
=
{
'status'
:
'success'
,
'code'
:
200
,
'data'
:
{
'username'
:
'bob'
,
'user_level'
:
6
,
'nickname'
:
'playboy'
}
}
>>
>
with
open
(
'res.json'
,
'w'
,
encoding
=
'utf-8'
)
as
f
:
.
.
.
json
.
dump
(
response
,
f
,
indent
=
4
)
.
.
.
>>
>
os
.
system
(
'cat res.json'
)
{
"status"
:
"success"
,
"code"
:
200
,
"data"
:
{
"username"
:
"bob"
,
"user_level"
:
6
,
"nickname"
:
"playboy"
}
}
0
>>
>
json.loads
該方法包含一個位置參數和多個僅限關鍵字參數，分別如下所示：
-
s
-
encoding=None
該參數已棄用，將會被忽略 -
cls=None
指定一個定制的JsonDecoder子類，以便實現特定的反序列化需求； -
object_hook=None
接受一個可調用對象，用于處理解碼后生成的Python對象中dict類型的值。
注意，這個處理過程是遞歸進行的，即返回的Python對象內部所有的字典結構都將被這個方法處理>> > emp_info = { 'name' : 'bob' , 'age' : 25 , 'gender' : 'Male' } >> > def obj_hook ( _dict ) : . . . return list ( _dict . items ( ) ) . . . >> > json . loads ( json . dumps ( emp_info ) ) { 'name' : 'bob' , 'age' : 25 , 'gender' : 'Male' } >> > json . loads ( json . dumps ( emp_info ) , object_hook = obj_hook ) [ ( 'name' , 'bob' ) , ( 'age' , 25 ) , ( 'gender' , 'Male' ) ] >> > emp_list = [ 25 , emp_info ] >> > emp_list [ 25 , { 'name' : 'bob' , 'age' : 25 , 'gender' : 'Male' } ] >> > json . loads ( json . dumps ( emp_list ) , object_hook = obj_hook ) [ 25 , [ ( 'name' , 'bob' ) , ( 'age' , 25 ) , ( 'gender' , 'Male' ) ] ] >> > emp_d = [ 25 , { 'name' : 'bob' , 'age' : 25 , 'gender' : 'Male' , 'emp_info' : { 'count' : 9 , 'total_salary' : 120000 } } ] >> > json . loads ( json . dumps ( emp_d ) , object_hook = obj_hook ) [ 25 , [ ( 'name' , 'bob' ) , ( 'age' , 25 ) , ( 'gender' , 'Male' ) , ( 'emp_info' , [ ( 'count' , 9 ) , ( 'total_salary' , 120000 ) ] ) ] ] -
parse_float=None
用于處理解碼后的Python對象中的float類型的值。>> > json . loads ( '[23.5, 43.32, 5.934]' , parse_float = lambda x : int ( x ) ) # 將解碼后的所有的float類型的值轉成int類型 [ 23 , 43 , 5 ] >> > json . loads ( '[23.5, 43.32, 5.934]' , parse_float = lambda x : str ( x ) ) # 將解碼后的所有的float類型的值轉成str類型 [ '23.5' , '43.32' , '5.934' ] -
parse_constant=None
接受一個可調用對象，用于解碼時對Infinity、-Infinity、NaN或其他非法的Json數值的處理。>> > def parse_cons ( cons ) : . . . if cons == 'Infinity' : . . . return 100000000 . . . elif cons == '-Infinity' : . . . return - 100000000 . . . elif cons == 'NaN' : . . . return None . . . else : . . . raise Value ( f "Can't convert this value {cons}" ) . . . >> > json . loads ( '[Infinity, -Infinity, NaN]' , parse_constant = parse_cons ) [ 100000000 , - 100000000 , None ] -
object_parse_hook=None
如果指定了該參數并且設置為一個可調用對象，那么Json對象將被解碼成一個元素為二元組的列表，二元組的兩個元素分別為Json對象中的鍵值對的鍵和值，并且列表中元素的順序與Json對象中鍵值對的順序一致。
>>
>
emp_info
=
{
'name'
:
'bob'
,
'age'
:
23
,
'dept'
:
'sales'
,
'gender'
:
'male'
}
>>
>
json
.
loads
(
json
.
dumps
(
emp_info
)
,
object_pairs_hook
=
str
)
"[('name', 'bob'), ('age', 23), ('dept', 'sales'), ('gender', 'male')]"
>>
>
from
collections
import
OrderedDict
>>
>
json
.
loads
(
json
.
dumps
(
emp_info
)
,
object_pairs_hook
=
OrderedDict
)
OrderedDict
(
[
(
'name'
,
'bob'
)
,
(
'age'
,
23
)
,
(
'dept'
,
'sales'
)
,
(
'gender'
,
'male'
)
]
)
json.load
下面演示下該方法的簡單用法：
>>
>
with
open
(
'res.json'
,
encoding
=
'utf-8'
)
as
f
:
.
.
.
json
.
load
(
f
)
.
.
.
{
'status'
:
'success'
,
'code'
:
200
,
'data'
:
{
'username'
:
'bob'
,
'user_level'
:
6
,
'nickname'
:
'playboy'
}
}
轉載：https://blog.csdn.net/swinfans/article/details/86501555
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