用python解析json对象的操作是什么？
发布时间：2022-03-21 14:09:32 所属栏目：语言 来源：互联网
导读：本文给大家分享的是怎样使用python解析json对象，下面会给大家介绍JSON数据格式特点、常用处理json方法、系列化和反系列化等等内容，具有一定的参考借鉴价值。 json处理模块的主要任务，是将一个JSON对象，转换成Python数据类型数据进行处理，或者反之，将Py
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本文给大家分享的是怎样使用python解析json对象，下面会给大家介绍JSON数据格式特点、常用处理json方法、系列化和反系列化等等内容，具有一定的参考借鉴价值。 json处理模块的主要任务，是将一个JSON对象，转换成Python数据类型数据进行处理，或者反之，将Python数据类型数据，转换成JSON对象（字符串流），在不同的模块或者系统间传输。 1. JSON数据格式特点 对象表示为键值对 数据由逗号分隔 花括号保存对象 方括号保存数组 { "students": [ { "name":"北山啦" , "age":20 }, { "name":"张三" , "age":30 }, { "name":"里斯" , "age":17 } ] } {'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]} 上面就是一个JSON格式数据。它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。 JSON也支持各种数据类型，它的数据类型和Python各种数据类型之间的对比如下： object ―― dict array ―― list string ―― str number ―― int/float true/false ―― True/False null ―― None 2. 常用方法总结 在json模块中，用于处理json的主要是四个函数，分别是： loads()：从JSON字符串中读取数据并转换成Python数据类型 load()：从JSON文件中读取数据并转换成Python数据类型 dumps()：将Python数据类型数据转换成JSON字符串 dump():将Python数据类型数据转换成JSON字符串写入到文件 3. 系列化和反系列化 从JSON数据转换到Python数据，叫反系列化（deserialization） 从Python数据转换到JSON数据，叫系列化（serialization） 3.1 系列化 系列化:将Python数据转换成JSON字符串的方法。 下面我们先来看一个简单的例子。 import json data = { "students": [ { "name":"北山啦" , "age":20 }, { "name":"张三" , "age":30 }, { "name":"里斯" , "age":17 } ] } print(type(data)) print(data) json_str = json.dumps(data) print(type(json_str)) <class 'dict'> {'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]} <class 'str'> 上面的例子中，虽然看起来数据没有发生变化，但其实它们的数据类型已经发生了本质的改变：将字典数据类型的data，转换成了str类型，然后我们就可以将这个str类型的数据转换成流，在网络上进行传输或者写入到文件等。 import json data = { "students": [ { "name":"北山啦" , "age":20 }, { "name":"张三" , "age":30 }, { "name":"里斯" , "age":17 } ] } print(type(data)) print(data) json_str = json.dumps(data, separators=('>>','::'), indent=2) print(json_str) <class 'dict'> {'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]} { "students"::[ { "name"::"u5317u5c71u5566">> "age"::20 }>> { "name"::"u5f20u4e09">> "age"::30 }>> { "name"::"u91ccu65af">> "age"::17 } ] } 将data写入txt文件中 import json data = { "students": [ { "name":"北山啦" , "age":20 }, { "name":"张三" , "age":30 }, { "name":"里斯" , "age":17 } ] } with open("students.txt","w") as fp: json.dump(data, fp, ensure_ascii=False) print("finish") finish 这样就将data写入了students.txt，看看是不是已经将数据写进去了。 3.2 反系列化 从JSON数据转换到Python类型数据，叫反系列化。可以通过loads()/load()这两个方法来完成。 import json with open("students.txt") as fp: data = json.load(fp) """取出字典key为students的数据， 得到一个list，再从这个list中取第一个数据""" print(data['students'][0]) {'name': '北山啦', 'age': 20} parse_int参数 默认值为None,如果指定了parse_int，用来对JSON int字符串进行解码,这可以用于为JSON整数使用另一种数据类型或解析器。 parse_int参数，这里我们简单将其指定为float类型。 import json with open("students.txt") as fp: data = json.load(fp, parse_int = float) print(data) {'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20.0}, {'name': '张三', 'age': 30.0}, {'name': '里斯', 'age': 17.0}]} 可以看到，age原来是整数类型，通过parse_int已经被转换成了float类型。 object_hook 默认值为None,object_hook是一个可选函数，此功能可用于实现自定义解码器。指定一个函数，该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。 def fromJSON(dct): # 这里会对所有的字典数据类型都进行遍历 if isinstance(dct, dict) and 'students' in dct: return dct['students'] else: return Student(dct['name'], dct['age']) import json with open("students.txt") as fp: data = json.load(fp, object_hook=fromJSON) print(data) （编辑：济源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
