深入理解Python对Json的解析

   日期:2020-05-04     浏览:148    评论:0    
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Json是一种常用的数据交换结构,由于轻量、易于阅读和编写等特点,在网络方面应用很广。下面这篇文章主要介绍了Python对Json解析的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。

文章目录

    • Json简介
    • 使用Python编码和解析Json
    • 其他数据类型与Json之间的编码和解码
    • 还可以通过指定“函数”来进行转换。
    • 使用函数指定json转换方式Python
    • 使用方法如下:

Json简介

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript(Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999)的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。

它的格式一般是这样的:

对象是一个无序的“‘名称/值’对”集合。一个对象以“{”(左括号)开始,“}”(右括号)结束。每个“名称”后跟一个“:”(冒号);“‘名称/值’ 对”之间使用“,”(逗号)分隔。

例如下面这样:
{"b": "Hello", "c": null, "a": true}
它的值可以是双引号括起来的字符串(string)、数值(number)、true、false、 null、对象(object)或者数组(array)。这些结构可以嵌套。
值(value)可以是双引号括起来的字符串(string)、数值(number)、true、false、 null、对象(object)或者数组(array)。这些结构可以嵌套。

使用Python编码和解析Json

Python内置了json包来帮助我们完成对json的操作。

将Python的字典结构导出到json使用json.dumps() ,将json读成Python的字典结构,使用json.loads() 。

如果不是针对string操作而是对文件操作,分别使用json.load()函数和json.dump()函数。

import json
  
data = {
 'name' : 'ACME',
 'shares' : 100,
 'price' : 542.23
}
  
json_str = json.dumps(data)
data = json.loads(json_str)
  
# Writing JSON data to file
with open('data.json', 'w') as f:
 json.dump(data, f)
  
# Reading data back
with open('data.json', 'r') as f:
 data = json.load(f)

默认的类型对应如下:

其他数据类型与Json之间的编码和解码

一般来说,Python对json的解析是list或dict之间的操作,如果需要其他类型与json之间转换,就需要object_hook参数。先定义一个类,将类的字典初始化成json的key-value键值对。这样,json的参数就变成了类的属性。

将一个JSON字典转换为一个Python对象Python

>>> class JSONObject:
...  def __init__(self, d):
...   self.__dict__ = d
...
>>>
>>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject)
>>> data.name
'ACME'
>>> data.shares
50
>>> data.price
490.1

还可以通过指定“函数”来进行转换。

用函数来指定序列化的方法,即将对象的“属性-值”对变成字典对,函数返回一个字典,然后json.dumps会格式化这个字典。

如果是通过函数将json变成对象,首先获得类名,然后通过__new__来创建一个对象(不调用初始化函数),然后将json字典的各个属性赋给对象。

使用函数指定json转换方式Python

 def serialize_instance(obj):
 d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }
 d.update(vars(obj))
 return d
  
# Dictionary mapping names to known classes
classes = {
 'Point' : Point
}
  
def unserialize_object(d):
 clsname = d.pop('__classname__', None)
 if clsname:
  cls = classes[clsname]
  obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__
  for key, value in d.items():
   setattr(obj, key, value)
  return obj
 else:
  return d

使用方法如下:

>>> p = Point(2,3)
>>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance)
>>> s
'{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}'
>>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object)
>>> a
<__main__.Point object at 0x1017577d0>
>>> a.x
2
>>> a.y
3

非常感谢你的阅读
大学的时候选择了自学python,工作了发现吃了计算机基础不好的亏,学历不行这是没办法的事,只能后天弥补,于是在编码之外开启了自己的逆袭之路,不断的学习python核心知识,深入的研习计算机基础知识,整理好了,我放在我们的微信公众号《程序员学府》,如果你也不甘平庸,那就与我一起在编码之外,不断成长吧!

其实这里不仅有技术,更有那些技术之外的东西,比如,如何做一个精致的程序员,而不是“屌丝”,程序员本身就是高贵的一种存在啊,难道不是吗?[点击加入]
想做你自己想成为高尚人,加油!

 
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