【强烈推荐】Python中JSON的基本使用（超详细）.md · 曦煌/个人学习笔记

# 【强烈推荐】Python中JSON的基本使用（超详细）

[ZSYL](https://zsyll.blog.csdn.net/)![img](https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newUpTime2.png)已于 2022-04-22 17:27:00

### Python中JSON的基本使用

------

# 1. JSON简介

**JSON**(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它是JavaScript的子集，易于人阅读和编写。

**JSON**用来存储和交换文本信息，比xml更小/更快/更易解析，易于读写，占用带宽小，网络传输速度快的特性，适用于数据量大，不要求保留原有类型的情况。。

前端和后端进行数据交互，其实就是**JS**和**Python**进行数据交互！

# 2. JSON语法规则

1. 名称必须用双引号（即：`" "`）来包括
2. 值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组，或子对象
3. 数据在**name/value**中
4. 数据见用逗号分隔
5. 花括号保存对象
6. 方括号保存数组

# 3. JSON数据类型

一并列举出Python与JSON数据类型的映射关系：

| Python           | JSON   |
| ---------------- | ------ |
| dict             | object |
| list, tuple      | array  |
| str, unicode     | string |
| int, long, float | number |
| True             | true   |
| False            | false  |
| None             | null   |

# 4. JSON对象

在花括号中书写，对象可以包含多个`名称/值`对。

**例：**

```python
{"firstname": "jonh", "lastname": "Doe"}

```

# 5. JSON[数组](https://so.csdn.net/so/search?q=数组&spm=1001.2101.3001.7020)

**Employees**是包含三个对象的数组。

每个对象代表一条关于某个人名的记录，在方括号中书写，数组可以包含多个对象：

```json
{
	"employees": [
		{ “firstName”:“John” , “lastName”:“Doe” },
		{ “firstName”:“Anna” , “lastName”:“Smith” },
		{ “firstName”:“Peter” , “lastName”:“Jones” }
	]
}

```

# 6. JSON中常用的方法

**python**在使用**json**这个模块前，首先要导入**json**库：`import json`.

| 方法         | 描述                                           |
| ------------ | ---------------------------------------------- |
| json.dumps() | 将 Python 对象编码成 JSON 字符串               |
| json.loads() | 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象       |
| json.dump()  | 将Python内置类型序列化为json对象后写入文件     |
| json.load()  | 读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型 |

**注意**：不带s的是序列化到文件或者从文件[反序列化](https://so.csdn.net/so/search?q=反序列化&spm=1001.2101.3001.7020)，带s的都是内存操作不涉及持久化。

## 6.1 json.dumps()

```python
import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
# 将Python对象编码成json字符串
print(json.dumps(data))

```

**结果:**

```python
{"name": "nanbei", "age": 18}

```

**注**： 在这里我们可以看到，原先的单引号已经变成双引号了

## 6.2 json.loads()

```python
import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
# 将Python对象编码成json字符串
# print(json.dumps(data))
# 将json字符串解码成Python对象
a = json.dumps(data)
print(json.loads(a))

```

**结果:**

```python
{'name': 'nanbei', 'age': 18}

```

**在这里举个元组和列表的例子：**

```python
import json
 
data = (1,2,3,4)
data_json = [1,2,3,4]
#将Python对象编码成json字符串
print(json.dumps(data))
print(json.dumps(data_json))

#将Python对象编码成json字符串
a = json.dumps(data)
b = json.dumps(data_json)
#将json字符串编码成Python对象
print(json.loads(a))
print(json.loads(b))

```

**结果：**

```python
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]

```

可以看到，元组和列表解析出来的均是数组。

由以上输出可以看出编码过程中，Python中的list和tuple都被转化成json的数组，而解码后，json的数组最终被转化成Python的list的，无论是原来是list还是tuple。

## 6.3 json.[dump](https://so.csdn.net/so/search?q=dump&spm=1001.2101.3001.7020)()

**将Python内置类型序列化为json对象后写入文件：**

```python
import json
 
data = {
    'nanbei':'haha',
    'a':[1,2,3,4],
    'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
    json.dump(data,f)

```

## 6.4 json.load()

**读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型：**

```python
import json
 
data = {
    'nanbei':'haha',
    'a':[1,2,3,4],
    'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
    json.dump(data,f)
 
with open('json_test.txt','r+') as f:
    print(json.load(f))

```

**结果：**

```python
{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}

```

## 6.5 更多实例

`json.dumps()`：将一个Python数据类型列表编码成json格式的字符串

```python
#python的列表转换为json的数组
>>> import json
>>> json.dumps([1,2,3])
'[1, 2, 3]'
#python的字符串转换为json的字符串
>>> json.dumps('abdcs')
'"abdcs"'
#python的元祖转换为json的数组
>>> json.dumps((1,2,3,'a'))
'[1, 2, 3, "a"]'#注意此时显示的是方括号
#python的字典转换为json的对象
>>> json.dumps({1:'a',2:'b'})
'{"1": "a", "2": "b"}'#注意此时1和2转换后是加了引号的，因为json的名称是必须要加引号的
#python的整数转换为json的数字
>>> json.dumps(13)
'13'
#python的浮点数转换为json的数字
>>> json.dumps(3.1415)
'3.1415'
#python的unicode字符串转换为json的字符串
>>> json.dumps(u'a')
'"a"'
#python的True转换为json的数组true
>>> json.dumps(True)
'true'
#python的False转换为json的数组false
>>> json.dumps(False)
'false'
#python的None转换为json的null
>>> json.dumps(None)
'null'
#json本质上是一个字符串
>>> type(json.dumps('abc'))
<class 'str'>

```

**dump和dumps：**

```python
import json

# dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
data1 = json.dumps([])         # 列表
print(data1, type(data1))
data2 = json.dumps(2)          # 数字
print(data2, type(data2))
data3 = json.dumps('3')        # 字符串
print(data3, type(data3))
dict = {"name": "Tom", "age": 23}   # 字典
data4 = json.dumps(dict)
print(data4, type(data4))

with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格
    f.write(json.dumps(dict, indent=4))
    json.dump(dict, f, indent=4)  # 传入文件描述符，和dumps一样的结果

```

得到的输出结果如下：格式化所有的数据类型为`str`类型:

```python
[] <class 'str'>
2 <class 'str'>
"3" <class 'str'>
{"name": "Tom", "age": 23} <class 'str'>

```

`test.json`中的内容:

```python
{
    "name": "Tom",
    "age": 23
}

```

**load和loads**

```python
import json

dict = '{"name": "Tom", "age": 23}'   # 将字符串还原为dict
data1 = json.loads(dict)
print(data1, type(data1))

with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    data2 = json.loads(f.read())    # load的传入参数为字符串类型
    print(data2, type(data2))
    f.seek(0)                       # 将文件游标移动到文件开头位置
    data3 = json.load(f)
    print(data3, type(data3))

```

**运行结果如下：**

```python
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>

```

# 7. 参数详解

```python
dumps(obj,skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
        allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
        default=None, sort_keys=False, **kw):

```

**函数作用:** 将**Python**对象转变成**JSON**对象，便于序列化内存/文件中。

**参数**：

- **skipkeys**: 如果为True的话，则只能是字典对象，否则会TypeError错误, 默认False
- **ensure_ascii**: 确定是否为ASCII编码
- **check_circular**: 循环类型检查，如果为True的话
- **allow_nan**: 确定是否为允许的值
- **indent**: 会以美观的方式来打印，呈现，实现缩进
- **separators**: 对象分隔符，默认为`,`
- **encoding**: 编码方式，默认为utf-8
- **sort_keys**: 如果是字典对象，选择True的话，会按照键的ASCII码来排序

**对于dump来说，只是多了一个`fp`参数：**

简单说就是**dump**需要一个类似文件指针的参数（并不是真正的指针，可以称之为文件对象），与文件操作相结合，即先将**Python**文件对象转化为**json**字符串再保存在文件中。

```python
dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
        allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
        default=None, sort_keys=False, **kw)

Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a``.write()``-supporting file-like object).

```

类似**Java**中的**class implements java.io.Serializable**

> Java提供了一种对象序列化的机制，该机制中，一个对象可以被表示为一个字节序列，该字节序列包括该对象的数据、有关对象的类型的信息和存储在对象中数据的类型。

# 8. JSON反序列化为对象

**JSON反序列化为类对象或者类的实例**，使用的是**loads**()方法中的**object_hook**参数：

**代码示例：**

```python
import json

# 定义一个员工类
class Employee(object):
      def __init__(self,name,age,sex,tel):
            self.name=name
            self.age=age
            self.sex=sex
            self.tel=tel
            
# 实例化一个对象     
emp = Employee('kongsh',18,'female',13123456789)

# 定义JSON转换Python实例的函数
def jsonToClass(emp):
      return Employee(emp['name'], emp['age'], emp['sex'], emp['tel'])
# 定义一个json字符串（字典）
json_str = '{"name": "kongsh", "age": 18, "sex": "female", "tel": 13123456789}'

emp = json.loads(json_str, object_hook=jsonToClass)
print (emp)
print(emp.name)

```

**结果展示：**
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/f52235a946cf4a7295c1d0a37596a722.png)

# 9. 常见的错误

## 9.1 读取多行的JSON文件

**假如要读取一个多行的JSON文件：**

```python
{"坂": ["坂5742"]}
{"构": ["构6784"]}
{"共": ["共5171"]}
{"钩": ["钩94a9"]}
{"肮": ["肮80ae"]}
{"孤": ["孤5b64"]}

```

**如果直接使用：**

```python
with open(json_path, 'r') as f:
    json_data = json.load(f)

```

**就会报错**：抛出异常`JSONDecodeError`

```
json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17)
```

表示数据错误，数据太多，第2行第一列

因为**json**只能读取一个文档对象，有两个解决办法

1. 单行读取文件,一次读取一行文件。
2. 保存数据源的时候，格式写为一个对象（**dump**）。

**1. 单行读取文件：**

```python
with open(json_path, 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        json_data = json.loads(line)

```

但是这种做法还有个问题，如果**JSON**文件中包含空行，还是会抛出`JSONDecodeError`异常。

```python
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 2 column 1 (char 1)

```

可以先处理空行，再进行文件读取操作：

```python
for line in f.readlines():
      line = line.strip()   # 使用strip函数去除空行
      if len(line) != 0:
          json_data = json.loads(line)

```

**2. 合并为一个对象：**

将json文件处理成一个对象文件（**序列化**）：

```python
{"dict": [
{"坂": ["坂5742"]},
{"构": ["构6784"]},
{"共": ["共5171"]},
{"钩": ["钩94a9"]},
{"肮": ["肮80ae"]},
{"孤": ["孤5b64"]}
]}

```

**然后再用：**

```python
with open(json_path, 'r') as f:
     json_data = json.loads(f.read())

```

## 9.2 控制台乱码

```python
# ensure_ascii=False 表示在控制台能够显示中文
json_str = json.dumps(center_data_list, ensure_ascii=False)

```

# 10. 总结

- **json.dumps** 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
- **json.loads** 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
- **json.dump和json.load**，需要传入文件描述符，加上文件操作。
- **json**内部的格式要注意，一个好的格式能够方便读取，可以用`indent`格式化。

**个人总结：**

- **dump**：存入的实例对象object（序列化）
- **dumps**：存入的JSON的字符串数据
- **load**：读取的实例对象object（反序列化）
- **loads**：读取的JSON的字符串数据，转化为**Python**字典对象

> 摘自大佬博客的内容，感觉很有意思，很逗呀！(*￣︶￣)

**参考**：[Link](https://blog.csdn.net/weixin_40636692/article/details/81212304?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22162987717416780255243784%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=162987717416780255243784&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-2-81212304.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=python json使用&spm=1018.2226.3001.4187) [Link](https://blog.csdn.net/kongsuhongbaby/article/details/84729547?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=python json使用&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-4-.first_rank_v2_pc_rank_v29&spm=1018.2226.3001.4187) [Link](https://blog.csdn.net/whjkm/article/details/81159888?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22162987717416780255243784%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130102334..%22%7D&request_id=162987717416780255243784&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-81159888.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=python json使用&spm=1018.2226.3001.4187)

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识

[Python入门技能树](https://edu.csdn.net/skill/python/python-3-25)[进阶语法](https://edu.csdn.net/skill/python/python-3-25)[常用标准库](https://edu.csdn.net/skill/python/python-3-25)70391 人正在系统学习中

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