Published by admin at 2021年4月12日

什么是JSON？

JSON是数据交换的标准格式，它受JavaScript启发。通常，JSON是字符串或文本格式。 JSON代表JavaScript对象符号。

JSON的语法：JSON被写为键和值对。

{
        "Key":  "Value",
        "Key":  "Value",
}

JSON与Python字典非常相似。 Python支持JSON，并且具有内置库作为JSON。

Python中的JSON库

Python的“ marshal”和“ pickle”外部模块维护JSON库的版本。要在Python中执行与JSON相关的操作（如编码和解码），您首先需要导入JSON库，然后将其导入.py文件中，

import json

JSON模块中提供以下方法

DAY5-step10 Python JSON编码(转储)，解码(加载)json数据和文件

Python到JSON（编码）

Python的JSON库默认执行以下将Python对象转换为JSON对象的操作

将Python数据转换为JSON称为编码操作。借助JSON库方法– dumps（）进行编码

dumps（）方法将python的字典对象转换为JSON字符串数据格式。

现在让我们使用Python执行第一个编码示例。

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice","Bob"),
  "pets": ['Dog'],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  ]
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Output:

{"person": {"name": "Kenn", "sex": "male", "age": 28}})

让我们使用相同的函数dump（）创建字典的JSON文件

# here we create new data_file.json file with write mode using file i/o operation 
with open('json_file.json', "w") as file_write:
# write json data into file
json.dump(person_data, file_write)

Output:

Nothing to show…In your system json_file.json is created you can check that file.

(什么都没显示……在系统中创建json_file.json时，您可以检查该文件。)

JSON到Python（解码）

JSON字符串解码是借助Python中JSON库的内置方法load（）和load（）来完成的。这里的转换表显示了从JSON对象到Python对象的示例，这有助于在JSON字符串的Python中执行解码。

让我们来看一个借助json.loads（）函数在Python中进行解码的基本示例，

import json  # json library imported
# json data string
person_data = '{  "person":  { "name":  "Kenn",  "sex":  "male",  "age":  28}}'
# Decoding or converting JSON format in dictionary using loads()
dict_obj = json.loads(person_data)
print(dict_obj)
# check type of dict_obj
print("Type of dict_obj", type(dict_obj))
# get human object details
print("Person......",  dict_obj.get('person'))

Output:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Type of dict_obj <class 'dict'>
Person...... {'name': 'John', 'sex': 'male'}

在Python中解码JSON文件或解析JSON文件

注意：解码JSON文件是与文件输入/输出（I / O）相关的操作。 JSON文件必须存在于系统中指定程序中提到的位置的位置。

Example,

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
with open('X:/json_file.json') as file_object:
        # store file data in object
        data = json.load(file_object)
print(data)

这里的数据是Python的字典对象(Here data is a dictionary object of Python.)

Output:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}

Python中的紧凑编码

当需要减少JSON文件的大小时，可以在Python中使用紧凑编码。

Example,

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = ['a', 'b', 'c',{'4': 5, '6': 7}]
# separator used for compact representation of JSON.
# Use of ',' to identify list items
# Use of ':' to identify key and value in dictionary
compact_obj = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact_obj)

Output:

'["a", "b", "c", {"4": 5, "6": 7}]'

** Here output of JSON is represented in a single line which is the most compact representation by removing the space character from compact_obj **

格式化JSON代码（漂亮打印）

目的是编写格式正确的代码以供人类理解。借助漂亮的打印，任何人都可以轻松理解代码。Example,

import json
dic = { 'a': 4, 'b': 5 }
''' To format the code use of indent and 4 shows number of space and use of separator is not necessary but standard way to write code of particular function. '''
formatted_obj = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(formatted_obj)

Output:

{
   "a" : 4,
   "b" : 5
}

为了更好地理解这一点，请将缩进量更改为40并观察输出-

排序JSON code:

dumps（）函数的参数中的sort_keys属性将按升序对JSON中的键进行排序。 sort_keys参数是布尔属性。正确时允许排序，否则不允许

Example,

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": [ 'Dog' ],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  	],
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Output:

{
    "age": 45,
    "cars": [ {
        "model": "Audi A1", 
        "mpg": 15.1
    },
    {
        "model": "Zeep Compass", 
        "mpg": 18.1
    }
    ],
    "children": [ "Alice",
		  "Bob"
	],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ 
		"Dog"
	]
}

您可能会看到按键的年龄，汽车，儿童等按升序排列。

Python的复杂对象编码

复杂对象具有两个不同的部分，即

实部
虚部

Example: 3 +2i

在执行复杂对象的编码之前，您需要检查变量是否为复杂。您需要创建一个函数，该函数使用实例方法检查存储在变量中的值。

让我们为检查对象是复杂的或适合编码的对象创建特定的功能。

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
    # check using isinstance method
    if isinstance(object, complex):
        return [object.real, object.imag]
    # raised error using exception handling if object is not complex
    raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")


# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

Output:

'[4.0, 5.0]'

Python中复杂的JSON对象解码

要在JSON中解码复杂对象，请使用object_hook参数检查JSON字符串是否包含复杂对象。例，

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct['real'], objct['img'])
    return objct
  
  # use of json loads method with object_hook for check object complex or not
  complex_object =json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook = is_complex)
  #here we not passed complex object so it's convert into dictionary
  simple_object =json.loads('{"real": 6, "img": 7}', object_hook = is_complex)
  print("Complex_object......",complex_object)
  print("Without_complex_object......",simple_object)

Output:

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {'real': 6, 'img': 7}

JSON序列化类JSONEncoder概述

JSONEncoder类用于在执行编码时对任何Python对象进行序列化。它包含三种不同的编码方法，分别是

default（o）–在子类中实现，并为o对象返回序列化对象。
encode（o）–与json.dumps（）方法相同，返回Python数据结构的JSON字符串。
iterencode（o）–一对一表示字符串并编码对象o。

借助JSONEncoder类的encode（）方法，我们还可以对任何Python对象进行编码。

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)

Output:

'{"colour": ["red", "yellow", "green"]}'

JSON反序列化类JSONDecoder概述

JSONDecoder类用于在执行解码时反序列化任何Python对象。它包含三种不同的解码方法，分别是

default（o）–在子类中实现，并返回反序列化的对象o object。
encode（o）–与json.loads（）方法相同，返回JSON字符串或数据的Python数据结构。
raw_decode（o）-一对一表示Python字典并解码对象o。

借助于JSONDecoder类的decode（）方法，我们还可以解码JSON字符串。

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = '{ "colour": ["red", "yellow"]}'
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

Output:

{'colour': ['red', 'yellow']}

从URL解码JSON数据：真实示例

我们将从指定的URL（
https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json）中获取CityBike NYC（自行车共享系统）的数据，并将其转换为字典格式。

例，

注意：-确保请求库已在Python中安装，如果没有，请打开Terminal或CMD并键入

（对于Python 3或更高版本）pip3安装请求

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict['stationBeanList'][0])

Output:

<class 'str'>
<class 'dict'>
{
	'id': 487,
 	'stationName': 'E 20 St & FDR Drive',
	'availableDocks': 24,
	'totalDocks': 34,
	'latitude': 40.73314259,
	'longitude': -73.97573881,
	'statusValue': 'In Service',
	'statusKey': 1,
	'availableBikes': 9,
	'stAddress1': 'E 20 St & FDR Drive',
	'stAddress2': '',
	'city': '',
	'postalCode': '',
	'location': '', 
	'altitude': '', 
	'testStation': False, 
	'lastCommunicationTime': '2018-12-11 10:59:09 PM', 'landMark': ''
}

与Python中的JSON库相关的异常：

类json.JSONDecoderError处理与解码操作有关的异常。这是ValueError的子类。
异常-json.JSONDecoderError（msg，doc）
Exception的参数是

msg –未格式化的错误消息
doc-解析的JSON文档
pos –失败时启动文档的索引
lineno –行号显示对应于pos
colon –列号对应于pos

Example,

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
        with open('json_file_name.json') as file_object:
                data = json.load(file_object)
except ValueError:
     print("Bad JSON file format,  Change JSON File")

Python中的无限数和NaN数

JSON数据交换格式（RFC –请求注释）不允许使用Infinite或Nan Value，但是Python- JSON库中没有执行Infinite和Nan Value相关操作的限制。如果JSON获得INFINITE和Nan数据类型，则将其转换为文字。

Example,

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

Output:

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'>

JSON字符串中的重复键

RFC指定密钥名称在JSON对象中应该唯一，但这不是强制性的。 Python JSON库不会引发JSON中重复对象的异常。它忽略所有重复的键值对，并仅考虑其中的最后一个键值对。Example,

import json
repeat_pair = '{"a":  1, "a":  2, "a":  3}'
json.loads(repeat_pair)

Output:

{'a': 3}

带有Python中JSON的CLI（命令行界面）

json.tool提供了命令行界面来验证JSON漂亮打印语法。让我们看一个CLI的例子

$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool

Output:

{
    "name": " Kings Authur "
}

JSON在Python中的优势

易于在容器和值之间移动（JSON到Python，Python到JSON）
可读（精美打印）JSON对象
广泛用于数据处理。
单个文件中的数据结构不同。

JSON在Python中的实现限制

在JSON范围的反序列化和数字预测中
JSON字符串的最大长度以及JSON数组和对象的嵌套级别。

作弊代码

阅读: 639

admin

评论关闭了。

DAY5-step10 Python JSON编码(转储)，解码(加载)json数据和文件

admin

DAY5-step9 使用CSV模块和Pandas在Python中读取和写入CSV文件

DAY5-step11 Python与MySQL：连接，创建数据库，表，插入

DAY5-step10 Python JSON编码(转储)，解码(加载)json数据和文件

什么是JSON？

Python中的JSON库

Python到JSON（编码）

JSON到Python（解码）

Python的复杂对象编码

Python中复杂的JSON对象解码

JSON序列化类JSONEncoder概述

JSON反序列化类JSONDecoder概述

从URL解码JSON数据：真实示例

与Python中的JSON库相关的异常：

Python中的无限数和NaN数

JSON字符串中的重复键

带有Python中JSON的CLI（命令行界面）

JSON在Python中的优势

JSON在Python中的实现限制

作弊代码

admin

Related posts

如何在Ubuntu 20.04上部署Odoo 14

Django 3.1正式发布

PyTorch 1.6.0正式发布

DAY5-step9 使用CSV模块和Pandas在Python中读取和写入CSV文件

DAY5-step11 Python与MySQL：连接，创建数据库，表，插入