python中的json模組常用方法彙總

2022-06-06 14:02:18

一、概述

推薦使用參考網站： json

在python中，json模組可以實現json資料的序列化和反序列化

序列化：將可存放在記憶體中的python 物件轉換成可物理儲存和傳遞的形式
實現方法：load() loads()
反序列化：將可物理儲存和傳遞的json資料形式轉換為在記憶體中表示的python物件
實現方法：dump() dumps()

二、方法詳解

1.dump()

def 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):

1.把python物件obj轉換成物理表現形式fp流。其中fp的.write()可以支援寫入類檔案中
2.如果skipkeys是true，那麼在處理json物件的時候，僅支援 (str, int, float, bool, None) 這些基本型別的key，如果有非基本型別，就會丟擲TypeError異常；如果值為false，那麼對於非基本型別，則會丟擲TypeError；預設值為false
3.如果ensure_ascii是true，那麼obj中字元在寫入fp的時候，非ascii字元會被進行跳脫；如果值為false，那麼對於這些非ascii字元不會進行跳脫，會原樣寫入；預設值為true
4.如果check_circular是false，那麼遇到container型別（list，dict，自定義編碼型別）的時候，不會迴圈參照檢查，一旦是迴圈參照，結果就是OverflowError；如果值為true，那麼會對container型別進行迴圈參照檢查，檢查失敗會 raise ValueError(“Circular reference detected”)；預設值是true
5.如果allow_nan是false，嚴格遵守json的規範，對於序列化一些超出float範圍的值（nan, inf, -inf）的時候，會丟擲ValueError；如果值為true，那麼超過float範圍的值將會使用在JavaScript中的等效值(NaN, Infinity, -Infinity)；預設值為true
6.如果indent是一個non-negative （正）整數，那麼json中的陣列元素和物件元素都將會使用indent單位縮排格式來進行輸出；值為0的時候，就只會插入一個換行符；值為None的時候，會輸出最緊湊的格式
7.separators的指定是以元組(item_separator, key_separator)的方式；如果indent=‘None’ 那麼該選項的預設值為(', ', ': ')，否則該選項的預設值為(',', ': ')；如果想要緊湊的json表達，那麼應該使用(',', ': ')來去除空格
8.default(obj)是一個函數，主要是針對於那些無法被直接序列化的物件。該引數可以提供一個預設的序列化版本，否則就會丟擲一個TypeError。預設是丟擲TypeError
9.如果sort_keys是true，那麼輸出的時候會根據key進行排序，預設值是false可以指定一個JSONEncoder的子類，來序列化其他的型別，可以通過cls或者是JSONEncoder引數來指定

2.dumps

def 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):

4.把obj序列化成一個json格式的字串，並返回該字串支援的python內建可進行json序列化的型別有(str, int, float, bool, None，list，tuple，dict)如果無法序列化的型別，會丟擲TypeError

2.其他引數同上解釋

3.load

def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None,
        parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):

1.把物理表現形式fp流（fp.read()的返回需要是一個json格式）反序列化成一個python物件
2.object_hook是一個可選的函數，主要用來對直接反序列化之後的結果進行二次加工；object_hook的引數只有一個，是dict，該dict也是反序列化的直接結果；object_hook的返回值為load方法的返回值；這個功能一般是用來自定義解碼器，例如JSON-RPC
3.object_pairs_hook是一個可選的函數，主要用來對直接反序列化之後的結果進行二次加工；object_pairs_hook的引數只有一個，是list(tuple)，該list(tuple)也是反序列化的直接結果；object_pairs_hook的返回值為load方法的返回值；這個功能一般是用來自定義解碼器，例如JSON-RPC;在同時指定了object_hook和object_pairs_hook的時候，object_pairs_hook的優先順序高於object_hook

4.cls的關鍵字引數，支援使用自定義的JSONDecoder的子類；如果不指定，預設使用JSONDecoder

4.loads

def loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None,
        parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):

1.反序列化一個s（包含json文字的str，bytes，bytearray的範例物件）到一個python物件
2.object_hook 同上
3.object_pairs_hook同上
4.parse_float 如果定義了，那麼會在對json字串中的每一個float進行解碼的時候呼叫；預設情況下等價於 float(num_str)；也可以使用其他的資料型別，如(e.g. decimal.Decimal)

5.parse_int 如果定義了，那麼會在對json字串中的每一個float進行解碼的時候呼叫；預設情況下，等價於 int(num_str)；也可使用其他針對於json中的integer的datatype或者是parser

6.parse_constant 如果定義了，那麼在碰到-Infinity, Infinity, NaN.這些的時候會被呼叫；如果遇到無效的json符號，會丟擲異常

三、程式碼實戰

1.dumps()

import json

if __name__ == '__main__':
    # 測試格式化非json格式資料
    print('-------------測試格式化非json格式資料----------------')
    a = json.dumps(2.0)
    print(a, type(a))
    a = json.dumps(tuple())
    print(a, type(a))
    a = json.dumps([])
    print(a, type(a))

    # 測試格式化json格式資料
    print('-------------測試格式化json格式資料----------------')
    j = {'a': 1, 'b': 6}
    a = json.dumps(j)
    print(a, type(a))
    # 測試skipkeys引數
    print('-------------測試skipkeys引數----------------')
    j = {'a': 1, tuple(): 6}
    a = json.dumps(j, skipkeys=True)
    print(a, type(a))

    # 測試indent引數
    print('-------------測試indent預設引數----------------')
    j = {'a': 1, 'b': 234}
    a = json.dumps(j)
    print(a, type(a))
    print('-------------測試indent=0引數----------------')
    a = json.dumps(j, indent=0)
    print(a, type(a))
    print('-------------測試indent=2引數----------------')
    a = json.dumps(j, indent=2)
    print(a, type(a))

    print('-------------測試separators引數----------------')
    a = json.dumps(j, separators=('[', ']'))
    print(a, type(a))

2.dump()

import json

if __name__ == '__main__':
    # 測試格式化非json格式資料
    fp = open('./json_dump_data', mode='w')
    print('-------------測試格式化非json格式資料----------------')
    a = json.dump(2.0, fp)
    fp.write('n')
    a = json.dump(tuple(), fp)
    a = json.dump([], fp)
    fp.write('n')

    # 測試格式化json格式資料
    j = {'a': 1, 'b': 6}
    a = json.dump(j, fp)

cat json_dump_data：

1和2中很多引數都是相同的，這裡就不再詳述3.load()

import json

if __name__ == '__main__':
    j = open('./json_data', mode='r')
    # 測試預設引數
    a = json.load(j)
    print('-------------測試預設引數----------------')
    print(a)

    # 測試object_hook引數
    j = open('./json_data', mode='r')
    a = json.load(j, object_hook=lambda x: x.get('b'))
    print('-------------測試object_hook引數----------------')
    print(a)

    # 測試object_pairs_hook引數
    j = open('./json_data', mode='r')
    loads = json.load(j, object_pairs_hook=lambda x: print(type(x), type(x[2])))
    print('-------------測試object_pairs_hook引數----------------')
    print(loads)

    # 測試parse_constant引數
    j = open('./json_data', mode='r')
    loads = json.load(j, parse_constant=lambda x: 'not notification')
    print('-------------測試parse_constant引數----------------')
    print(loads)

    # 測試parse_int引數
    j = open('./json_data', mode='r')
    loads = json.load(j, parse_int=lambda x: 'cutomer int')
    print('-------------測試parse_int引數----------------')
    print(loads)

    # 測試parse_float引數
    j = open('./json_data', mode='r')
    loads = json.load(j, parse_float=lambda x: 'cutomer float')
    print('-------------測試parse_float引數----------------')
    print(loads)

注：
因為load方法的底層是呼叫了fp.read()，所以每一次重新呼叫load的時候都需要重新開啟檔案控制程式碼。不然就會導致在第二次呼叫load方法的時候，就會因為fp.read()返回的是none就導致異常

4.loads()

import json

if __name__ == '__main__':
    j = '{"a":1,"b":2.0,"c":Infinity}'
    # 測試預設引數
    a = json.loads(j)
    print('-------------測試預設引數----------------')
    print(a)

    # 測試object_hook引數
    a = json.loads(j, object_hook=lambda x: x.get('b'))
    print('-------------測試object_hook引數----------------')
    print(a)

    # 測試object_pairs_hook引數
    loads = json.loads(j, object_pairs_hook=lambda x: print(type(x), type(x[2])))
    print('-------------測試object_pairs_hook引數----------------')
    print(loads)

    # 測試parse_constant引數
    loads = json.loads(j, parse_constant=lambda x: 'not notification')
    print('-------------測試parse_constant引數----------------')
    print(loads)

    # 測試parse_int引數
    loads = json.loads(j, parse_int=lambda x: 'cutomer int')
    print('-------------測試parse_int引數----------------')
    print(loads)

    # 測試parse_float引數
    loads = json.loads(j, parse_float=lambda x: 'cutomer float')
    print('-------------測試parse_float引數----------------')
    print(loads)