Json概述以及python對json的相關(guān)操作

2019-11-14 17:41:54

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供稿：網(wǎng)友

JSON(javaScript Object Notation) 是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式。易于人閱讀和編寫。同時也易于機器解析和生成。它基于Javascript PRogramming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一個子集。JSON采用完全獨立于語言的文本格式，但是也使用了類似于C語言家族的習(xí)慣（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。這些特性使JSON成為理想的數(shù)據(jù)交換語言。

JSON建構(gòu)于兩種結(jié)構(gòu)：

“名稱/值”對的集合（A collection of name/value pairs）。不同的語言中，它被理解為對象（object），紀(jì)錄（record），結(jié)構(gòu)（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有鍵列表（keyed list），或者關(guān)聯(lián)數(shù)組（associative array）。
值的有序列表（An ordered list of values）。在大部分語言中，它被理解為數(shù)組（array）。
這些都是常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。事實上大部分現(xiàn)代計算機語言都以某種形式支持它們。這使得一種數(shù)據(jù)格式在同樣基于這些結(jié)構(gòu)的編程語言之間交換成為可能。

jso官方說明參見：http://json.org/
Python操作json的標(biāo)準(zhǔn)api庫參考：http://docs.python.org/library/json.html

對簡單數(shù)據(jù)類型的encoding 和 decoding：

使用簡單的json.dumps方法對簡單數(shù)據(jù)類型進(jìn)行編碼，例如：

import jsonobj = [[1,2,3],123,123.123,'abc',{'key1':(1,2,3),'key2':(4,5,6)}]encodedjson = json.dumps(obj)print repr(obj)print encodedjson

輸出：

[[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key2': (4, 5, 6), 'key1': (1, 2, 3)}] [[1, 2, 3], 123, 123.123, "abc", {"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}]

通過輸出的結(jié)果可以看出，簡單類型通過encode之后跟其原始的repr()輸出結(jié)果非常相似，但是有些數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了改變，例如上例中的元組則轉(zhuǎn)換為了列表。在json的編碼過程中，會存在從python原始類型向json類型的轉(zhuǎn)化過程，具體的轉(zhuǎn)化對照如下：

201112141621131652

json.dumps()方法返回了一個str對象encodedjson，我們接下來在對encodedjson進(jìn)行decode，得到原始數(shù)據(jù)，需要使用的json.loads()函數(shù)：

decodejson = json.loads(encodedjson)print type(decodejson)print decodejson[4]['key1']print decodejson

輸出：

<type 'list'> [1, 2, 3][[1, 2, 3], 123, 123.123, u'abc', {u'key2': [4, 5, 6], u'key1': [1, 2, 3]}]

loads方法返回了原始的對象，但是仍然發(fā)生了一些數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)化。比如，上例中‘abc’轉(zhuǎn)化為了unicode類型。從json到python的類型轉(zhuǎn)化對照如下：

201112141621146178

json.dumps方法提供了很多好用的參數(shù)可供選擇，比較常用的有sort_keys（對dict對象進(jìn)行排序，我們知道默認(rèn)dict是無序存放的），separators，indent等參數(shù)。

排序功能使得存儲的數(shù)據(jù)更加有利于觀察，也使得對json輸出的對象進(jìn)行比較，例如：

data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True)d2 = json.dumps(data2)d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True)print d1print d2print d3print d1==d2print d1==d3

輸出：

{"a": 123, "b": 789, "c": 456} {"a": 123, "c": 456, "b": 789} {"a": 123, "b": 789, "c": 456} False True

上例中，本來data1和data2數(shù)據(jù)應(yīng)該是一樣的，但是由于dict存儲的無序特性，造成兩者無法比較。因此兩者可以通過排序后的結(jié)果進(jìn)行存儲就避免了數(shù)據(jù)比較不一致的情況發(fā)生，但是排序后再進(jìn)行存儲，系統(tǒng)必定要多做一些事情，也一定會因此造成一定的性能消耗，所以適當(dāng)排序是很重要的。

indent參數(shù)是縮進(jìn)的意思，它可以使得數(shù)據(jù)存儲的格式變得更加優(yōu)雅。

data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True,indent=4)print d1

輸出：

{     "a": 123,     "b": 789,     "c": 456 }

輸出的數(shù)據(jù)被格式化之后，變得可讀性更強，但是卻是通過增加一些冗余的空白格來進(jìn)行填充的。json主要是作為一種數(shù)據(jù)通信的格式存在的，而網(wǎng)絡(luò)通信是很在乎數(shù)據(jù)的大小的，無用的空格會占據(jù)很多通信帶寬，所以適當(dāng)時候也要對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。separator參數(shù)可以起到這樣的作用，該參數(shù)傳遞是一個元組，包含分割對象的字符串。

print 'DATA:', repr(data)print 'repr(data)             :', len(repr(data))print 'dumps(data)            :', len(json.dumps(data))print 'dumps(data, indent=2)  :', len(json.dumps(data, indent=4))print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))

輸出：

DATA: {'a': 123, 'c': 456, 'b': 789} repr(data)             : 30 dumps(data)            : 30 dumps(data, indent=2)  : 46 dumps(data, separators): 25

通過移除多余的空白符，達(dá)到了壓縮數(shù)據(jù)的目的，而且效果還是比較明顯的。

另一個比較有用的dumps參數(shù)是skipkeys，默認(rèn)為False。 dumps方法存儲dict對象時，key必須是str類型，如果出現(xiàn)了其他類型的話，那么會產(chǎn)生TypeError異常，如果開啟該參數(shù)，設(shè)為True的話，則會比較優(yōu)雅的過度。

data = {'b':789,'c':456,(1,2):123}print json.dumps(data,skipkeys=True)

輸出：

{"c": 456, "b": 789}

處理自己的數(shù)據(jù)類型

json模塊不僅可以處理普通的python內(nèi)置類型，也可以處理我們自定義的數(shù)據(jù)類型，而往往處理自定義的對象是很常用的。

首先，我們定義一個類Person。

class Person(object):    def __init__(self,name,age):        self.name = name        self.age = age    def __repr__(self):        return 'Person Object name : %s , age : %d' % (self.name,self.age)if __name__  == '__main__':    p = Person('Peter',22)    print p

如果直接通過json.dumps方法對Person的實例進(jìn)行處理的話，會報錯，因為json無法支持這樣的自動轉(zhuǎn)化。通過上面所提到的json和python的類型轉(zhuǎn)化對照表，可以發(fā)現(xiàn)，object類型是和dict相關(guān)聯(lián)的，所以我們需要把我們自定義的類型轉(zhuǎn)化為dict，然后再進(jìn)行處理。這里，有兩種方法可以使用。

方法一：自己寫轉(zhuǎn)化函數(shù)

import Personimport json p = Person.Person('Peter',22) def object2dict(obj):    #convert object to a dict    d = {}    d['__class__'] = obj.__class__.__name__    d['__module__'] = obj.__module__    d.update(obj.__dict__)    return d def dict2object(d):    #convert dict to object    if'__class__' in d:        class_name = d.pop('__class__')        module_name = d.pop('__module__')        module = __import__(module_name)        class_ = getattr(module,class_name)        args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args        inst = class_(**args) #create new instance    else:        inst = d    return inst d = object2dict(p)print d#{'age': 22, '__module__': 'Person', '__class__': 'Person', 'name': 'Peter'} o = dict2object(d)print type(o),o#<class 'Person.Person'> Person Object name : Peter , age : 22 dump = json.dumps(p,default=object2dict)print dump#{"age": 22, "__module__": "Person", "__class__": "Person", "name": "Peter"} load = json.loads(dump,object_hook = dict2object)print load#Person Object name : Peter , age : 22

上面代碼已經(jīng)寫的很清楚了，實質(zhì)就是自定義object類型和dict類型進(jìn)行轉(zhuǎn)化。object2dict函數(shù)將對象模塊名、類名以及__dict__存儲在dict對象里，并返回。dict2object函數(shù)則是反解出模塊名、類名、參數(shù)，創(chuàng)建新的對象并返回。在json.dumps 方法中增加default參數(shù)，該參數(shù)表示在轉(zhuǎn)化過程中調(diào)用指定的函數(shù)，同樣在decode過程中json.loads方法增加object_hook,指定轉(zhuǎn)化函數(shù)。

方法二：繼承JSONEncoder和JSONDecoder類，覆寫相關(guān)方法

JSONEncoder類負(fù)責(zé)編碼，主要是通過其default函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，我們可以override該方法。同理對于JSONDecoder。

import Personimport json p = Person.Person('Peter',22) class MyEncoder(json.JSONEncoder):    def default(self,obj):        #convert object to a dict        d = {}        d['__class__'] = obj.__class__.__name__        d['__module__'] = obj.__module__        d.update(obj.__dict__)        return d class MyDecoder(json.JSONDecoder):    def __init__(self):        json.JSONDecoder.__init__(self,object_hook=self.dict2object)    def dict2object(self,d):        #convert dict to object        if'__class__' in d:            class_name = d.pop('__class__')            module_name = d.pop('__module__')            module = __import__(module_name)            class_ = getattr(module,class_name)            args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args            inst = class_(**args) #create new instance        else:            inst = d        return instd = MyEncoder().encode(p)o =  MyDecoder().decode(d) print dprint type(o), o