Python中JSON的使用方法(超詳細)

2022-11-11 14:00:38

1. JSON簡介

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式，它是JavaScript的子集，易於人閱讀和編寫。

JSON用來儲存和交換文字資訊，比xml更小/更快/更易解析，易於讀寫，佔用頻寬小，網路傳輸速度快的特性，適用於資料量大，不要求保留原有型別的情況。。

前端和後端進行資料互動，其實就是JS和Python進行資料互動！

2. JSON語法規則

名稱必須用雙引號（即：" "）來包括
值可以是雙引號包括的字串、數位、true、false、null、JavaScript陣列，或子物件
資料在name/value中
資料見用逗號分隔
花括號儲存物件
方括號儲存陣列

3. JSON資料型別

一併列舉出Python與JSON資料型別的對映關係：

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

4. JSON物件

在花括號中書寫，物件可以包含多個名稱/值對。

例：

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

5. JSON陣列

Employees是包含三個物件的陣列。

每個物件代表一條關於某個人名的記錄，在方括號中書寫，陣列可以包含多個物件：

{
	"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這個模組前，首先要匯入json庫：import json.

方法	描述
json.dumps()	將 Python 物件編碼成 JSON 字串
json.loads()	將已編碼的 JSON 字串解碼為 Python 物件
json.dump()	將Python內建型別序列化為json物件後寫入檔案
json.load()	讀取檔案中json形式的字串元素轉化為Python型別

注意：不帶s的是序列化到檔案或者從檔案反序列化，帶s的都是記憶體操作不涉及持久化。

6.1 json.dumps()

import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
# 將Python物件編碼成json字串
print(json.dumps(data))

結果:

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

注：在這裡我們可以看到，原先的單引號已經變成雙引號了

6.2 json.loads()

import json
 
data = {'name':'nanbei','age':18}
# 將Python物件編碼成json字串
# print(json.dumps(data))
# 將json字串解碼成Python物件
a = json.dumps(data)
print(json.loads(a))

結果:

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

在這裡舉個元組和列表的例子：

import json
 
data = (1,2,3,4)
data_json = [1,2,3,4]
#將Python物件編碼成json字串
print(json.dumps(data))
print(json.dumps(data_json))

#將Python物件編碼成json字串
a = json.dumps(data)
b = json.dumps(data_json)
#將json字串編碼成Python物件
print(json.loads(a))
print(json.loads(b))

結果：

[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]

可以看到，元組和列表解析出來的均是陣列。

由以上輸出可以看出編碼過程中，Python中的list和tuple都被轉化成json的陣列，而解碼後，json的陣列最終被轉化成Python的list的，無論是原來是list還是tuple。

6.3 json.dump()

將Python內建型別序列化為json物件後寫入檔案：

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()

讀取檔案中json形式的字串元素轉化為Python型別：

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))

結果：

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

6.5 更多範例

json.dumps()：將一個Python資料型別列表編碼成json格式的字串

#python的列表轉換為json的陣列
>>> import json
>>> json.dumps([1,2,3])
'[1, 2, 3]'
#python的字串轉換為json的字串
>>> json.dumps('abdcs')
'"abdcs"'
#python的元祖轉換為json的陣列
>>> json.dumps((1,2,3,'a'))
'[1, 2, 3, "a"]'#注意此時顯示的是方括號
#python的字典轉換為json的物件
>>> json.dumps({1:'a',2:'b'})
'{"1": "a", "2": "b"}'#注意此時1和2轉換後是加了引號的，因為json的名稱是必須要加引號的
#python的整數轉換為json的數位
>>> json.dumps(13)
'13'
#python的浮點數轉換為json的數位
>>> json.dumps(3.1415)
'3.1415'
#python的unicode字串轉換為json的字串
>>> json.dumps(u'a')
'"a"'
#python的True轉換為json的陣列true
>>> json.dumps(True)
'true'
#python的False轉換為json的陣列false
>>> json.dumps(False)
'false'
#python的None轉換為json的null
>>> json.dumps(None)
'null'
#json本質上是一個字串
>>> type(json.dumps('abc'))
<class 'str'>

dump和dumps：

import json

# dumps可以格式化所有的基本資料型別為字串
data1 = json.dumps([])         # 列表
print(data1, type(data1))
data2 = json.dumps(2)          # 數位
print(data2, type(data2))
data3 = json.dumps('3')        # 字串
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 超級好用，格式化儲存字典，預設為None，小於0為零個空格
    f.write(json.dumps(dict, indent=4))
    json.dump(dict, f, indent=4)  # 傳入檔案描述符，和dumps一樣的結果

得到的輸出結果如下：格式化所有的資料型別為str型別:

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

test.json中的內容:

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

load和loads

import json

dict = '{"name": "Tom", "age": 23}'   # 將字串還原為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的傳入引數為字串型別
    print(data2, type(data2))
    f.seek(0)                       # 將檔案遊標移動到檔案開頭位置
    data3 = json.load(f)
    print(data3, type(data3))

執行結果如下：

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

7. 引數詳解

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):

函數作用: 將Python物件轉變成JSON物件，便於序列化記憶體/檔案中。

引數：

skipkeys: 如果為True的話，則只能是字典物件，否則會TypeError錯誤, 預設False
ensure_ascii: 確定是否為ASCII編碼
check_circular: 迴圈型別檢查，如果為True的話
allow_nan: 確定是否為允許的值
indent: 會以美觀的方式來列印，呈現，實現縮排
separators: 物件分隔符，預設為,
encoding: 編碼方式，預設為utf-8
sort_keys: 如果是字典物件，選擇True的話，會按照鍵的ASCII碼來排序

對於dump來說，只是多了一個fp引數：

簡單說就是dump需要一個類似檔案指標的引數（並不是真正的指標，可以稱之為檔案物件），與檔案操作相結合，即先將Python檔案物件轉化為json字串再儲存在檔案中。

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).

類似Java中的class implements java.io.Serializable

Java提供了一種物件序列化的機制，該機制中，一個物件可以被表示為一個位元組序列，該位元組序列包括該物件的資料、有關物件的型別的資訊和儲存在物件中資料的型別。

8. JSON反序列化為物件

JSON反序列化為類物件或者類的範例，使用的是loads()方法中的object_hook引數：

程式碼範例：

import json

# 定義一個員工類
class Employee(object):
      def __init__(self,name,age,sex,tel):
            self.name=name
            self.age=age
            self.sex=sex
            self.tel=tel
            
# 範例化一個物件     
emp = Employee('kongsh',18,'female',13123456789)

# 定義JSON轉換Python範例的函數
def jsonToClass(emp):
      return Employee(emp['name'], emp['age'], emp['sex'], emp['tel'])
# 定義一個json字串（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)

結果展示：

9. 常見的錯誤

9.1 讀取多行的JSON檔案

假如要讀取一個多行的JSON檔案：

{"阪": ["阪5742"]}
{"構": ["構6784"]}
{"共": ["共5171"]}
{"鉤": ["鉤94a9"]}
{"骯": ["骯80ae"]}
{"孤": ["孤5b64"]}

如果直接使用：

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

就會報錯：丟擲異常JSONDecodeError

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

表示資料錯誤，資料太多，第2行第一列

因為json只能讀取一個檔案物件，有兩個解決辦法

單行讀取檔案,一次讀取一行檔案。
儲存資料來源的時候，格式寫為一個物件（dump）。

1. 單行讀取檔案：

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

但是這種做法還有個問題，如果JSON檔案中包含空行，還是會丟擲JSONDecodeError異常。

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

可以先處理空行，再進行檔案讀取操作：

for line in f.readlines():
      line = line.strip()   # 使用strip函數去除空行
      if len(line) != 0:
          json_data = json.loads(line)

2. 合併為一個物件：

將json檔案處理成一個物件檔案（序列化）：

{"dict": [
{"阪": ["阪5742"]},
{"構": ["構6784"]},
{"共": ["共5171"]},
{"鉤": ["鉤94a9"]},
{"骯": ["骯80ae"]},
{"孤": ["孤5b64"]}
]}

然後再用：

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

9.2 控制檯亂碼

# ensure_ascii=False 表示在控制檯能夠顯示中文
json_str = json.dumps(center_data_list, ensure_ascii=False)

10. 總結

json.dumps 將 Python 物件編碼成 JSON 字串
json.loads 將已編碼的 JSON 字串解碼為 Python 物件
json.dump和json.load，需要傳入檔案描述符，加上檔案操作。
json內部的格式要注意，一個好的格式能夠方便讀取，可以用indent格式化。

個人總結：

dump：存入的範例物件object（序列化）
dumps：存入的JSON的字串資料
load：讀取的範例物件object（反序列化）
loads：讀取的JSON的字串資料，轉化為Python字典物件

參考資料：

Python中的json操作

python3基礎：操作json

Python中JSON的基本使用

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