Python中的json,python操作json字符串
本文主要介绍python中json模块常用方法的总结。json模块可以实现json数据的序列化和反序列化。更多信息，请参考以下文章，供朋友参考。
一.概述二。方法的详细说明。转储()2。转储3。加载4。负载III。实际代码练习1。转储()2。转储()4。负载()
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推荐参考网站：json
在python中，json模块可以实现json数据的序列化和反序列化。
序列化：将可以存储在内存中的python对象转换成可以物理存储和传输的形式。实现方法：LOAD()LOADS()反序列化：将可以物理存储和传输的json数据形式转换成内存中表示的python对象。实现方法：垃圾场
一、概述
二、方法详解
def dump(obj，fp，*，skipkeys=False，确保_ascii=True，check_circular=True，
allow_nan=True，cls=None，indent=None，separators=None，
默认值=无，排序关键字=假，**kw):
1.将python对象obj转换成fp流。fp的。write()可以支持写入类文件。2.如果skipkeys为真，则在处理json对象时，仅支持基本类型的键(str、int、float、bool、None)。如果有非基本类型，会抛出TypeError异常；如果值为false，请键入error；对于非基本类型将引发；默认值为false3。如果ensure_ascii为真，obj中的字符写入fp时，非ascii字符会被转义；如果值为false，这些非ascii字符不会被转义，将按原样写入；默认值为true4。如果check_circular为false，当遇到容器类型(list、dict、自定义代码类型)时，引用检查不会循环；一旦循环，结果将是OverflowError；如果值为true，将检查容器类型以进行循环引用；如果检查失败，将引发值错误(“检测到循环引用”)；默认值为true5。如果allow_nan为假，则严格遵守json规范，序列化一些超出float范围的值(nan，inf，-inf)时，出现ValueError会被扔；如果值为true，超出浮点范围的值将使用等效值(NaN，Infinity，-Infinity)；)在JavaScript中；默认值为true6。如果indent为非负整数，json中的数组元素和对象元素将以indent unit缩进格式输出；当值为0时，只插入一个换行符；当该值为None时，将输出最紧凑的格式。7.separators由tuple (item_separator，key_separator)指定；如果indent=None ，则此选项的默认值为(，， 3360 )；否则，该选项的默认值为(，， 3360 )；如果您想要一个紧凑的json表达式，您应该使用(，， : )来删除空格8。default(obj).
g>是一个函数，主要是针对于那些无法被直接序列化的对象。该参数可以提供一个默认的序列化版本，否则就会抛出一个TypeError。默认是抛出TypeError
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序列化成一个json格式的字符串，并返回该字符串支持的python内置可进行json序列化的类型有(str, int, float, bool, None，list，tuple，dict)如果无法序列化的类型，会抛出TypeError
2.其他参数同上解释
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.把物理表现形式fp流（fp.read()的返回需要是一个json格式）反序列化成一个python对象
- 2.object_hook是一个可选的函数，主要用来对直接反序列化之后的结果进行二次加工；object_hook的参数只有一个，是dict，该dict也是反序列化的直接结果；object_hook的返回值为load方法的返回值 ；这个功能一般是用来自定义解码器，例如JSON-RPC
- 3.object_pairs_hook是一个可选的函数，主要用来对直接反序列化之后的结果进行二次加工；object_pairs_hook的参数只有一个，是list(tuple)，该list(tuple)也是反序列化的直接结果；object_pairs_hook的返回值为load方法的返回值 ；这个功能一般是用来自定义解码器，例如JSON-RPC;在同时指定了object_hook和object_pairs_hook的时候，object_pairs_hook的优先级高于object_hook
- 4.cls的关键字参数，支持使用自定义的JSONDecoder的子类；如果不指定，默认使用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.反序列化一个s（包含json文本的str，bytes，bytearray的实例对象）到一个python对象
- 2.object_hook 同上
- 3.object_pairs_hook同上
- 4.parse_float 如果定义了，那么会在对json字符串中的每一个float进行解码的时候调用；默认情况下等价于 float(num_str)；也可以使用其他的数据类型，如(e.g. decimal.Decimal)
- 5.parse_int 如果定义了，那么会在对json字符串中的每一个float进行解码的时候调用；默认情况下，等价于 int(num_str)；也可使用其他针对于json中的integer的datatype或者是parser
6.parse_constant 如果定义了，那么在碰到-Infinity, Infinity, NaN.这些的时候会被调用；如果遇到无效的json符号，会抛出异常
三、代码实战
1.dumps()
import jsonif __name__ == __main__:
# 测试格式化非json格式数据
print(-------------测试格式化非json格式数据----------------)
a = json.dumps(2.0)
print(a, type(a))
a = json.dumps(tuple())
print(a, type(a))
a = json.dumps([])
print(a, type(a))
# 测试格式化json格式数据
print(-------------测试格式化json格式数据----------------)
j = {a: 1, b: 6}
a = json.dumps(j)
print(a, type(a))
# 测试skipkeys参数
print(-------------测试skipkeys参数----------------)
j = {a: 1, tuple(): 6}
a = json.dumps(j, skipkeys=True)
print(a, type(a))
# 测试indent参数
print(-------------测试indent默认参数----------------)
j = {a: 1, b: 234}
a = json.dumps(j)
print(a, type(a))
print(-------------测试indent=0参数----------------)
a = json.dumps(j, indent=0)
print(a, type(a))
print(-------------测试indent=2参数----------------)
a = json.dumps(j, indent=2)
print(a, type(a))
print(-------------测试separators参数----------------)
a = json.dumps(j, separators=([, ]))
print(a, type(a))
2.dump()
import jsonif __name__ == __main__:
# 测试格式化非json格式数据
fp = open(./json_dump_data, mode=w)
print(-------------测试格式化非json格式数据----------------)
a = json.dump(2.0, fp)
fp.write(\n)
a = json.dump(tuple(), fp)
a = json.dump([], fp)
fp.write(\n)
# 测试格式化json格式数据
j = {a: 1, b: 6}
a = json.dump(j, fp)
cat json_dump_data：
1和2中很多参数都是相同的，这里就不再详述3.load()
import jsonif __name__ == __main__:
j = open(./json_data, mode=r)
# 测试默认参数
a = json.load(j)
print(-------------测试默认参数----------------)
print(a)
# 测试object_hook参数
j = open(./json_data, mode=r)
a = json.load(j, object_hook=lambda x: x.get(b))
print(-------------测试object_hook参数----------------)
print(a)
# 测试object_pairs_hook参数
j = open(./json_data, mode=r)
loads = json.load(j, object_pairs_hook=lambda x: print(type(x), type(x[2])))
print(-------------测试object_pairs_hook参数----------------)
print(loads)
# 测试parse_constant参数
j = open(./json_data, mode=r)
loads = json.load(j, parse_constant=lambda x: not notification)
print(-------------测试parse_constant参数----------------)
print(loads)
# 测试parse_int参数
j = open(./json_data, mode=r)
loads = json.load(j, parse_int=lambda x: cutomer int)
print(-------------测试parse_int参数----------------)
print(loads)
# 测试parse_float参数
j = open(./json_data, mode=r)
loads = json.load(j, parse_float=lambda x: cutomer float)
print(-------------测试parse_float参数----------------)
print(loads)
注：
因为load方法的底层是调用了fp.read()，所以每一次重新调用load的时候都需要重新打开文件句柄。不然就会导致在第二次调用load方法的时候，就会因为fp.read()返回的是none就导致异常
4.loads()
import jsonif __name__ == __main__:
j = {"a":1,"b":2.0,"c":Infinity}
# 测试默认参数
a = json.loads(j)
print(-------------测试默认参数----------------)
print(a)
# 测试object_hook参数
a = json.loads(j, object_hook=lambda x: x.get(b))
print(-------------测试object_hook参数----------------)
print(a)
# 测试object_pairs_hook参数
loads = json.loads(j, object_pairs_hook=lambda x: print(type(x), type(x[2])))
print(-------------测试object_pairs_hook参数----------------)
print(loads)
# 测试parse_constant参数
loads = json.loads(j, parse_constant=lambda x: not notification)
print(-------------测试parse_constant参数----------------)
print(loads)
# 测试parse_int参数
loads = json.loads(j, parse_int=lambda x: cutomer int)
print(-------------测试parse_int参数----------------)
print(loads)
# 测试parse_float参数
loads = json.loads(j, parse_float=lambda x: cutomer float)
print(-------------测试parse_float参数----------------)
print(loads)
到此这篇关于python中的json模块常用方法汇总的文章就介绍到这了,更多相关python json模块 内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！
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