JSON(JavaScript?Object Notation, JS 對象標記) 是一種輕量級的數據交換格式。JSON的數據格式其實就是python里面的字典格式，里面可以包含方括號括起來的數組，也就是python里面的列表。

在python中，有專門處理json格式的模塊—— json 和 picle模塊

? Json ? 模塊提供了四個方法： dumps、dump、loads、load

pickle 模塊也提供了四個功能：dumps、dump、loads、load 一. dumps 和 dump: dumps和dump ? 序列化方法 ? ? ???dumps只完成了序列化為str， dump必須傳文件描述符，將序列化的str保存到文件中 查看源碼： 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):# Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.# 序列號 “obj” 數據類型 轉換為 JSON格式的字符串 def dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,default=None, sort_keys=False, **kw):"""Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a``.write()``-supporting file-like object).我理解為兩個動作，一個動作是將”obj“轉換為JSON格式的字符串，還有一個動作是將字符串寫入到文件中，也就是說文件描述符fp是必須要的參數 """

?

示例代碼：

>>> import json >>> json.dumps([]) # dumps可以格式化所有的基本數據類型為字符串 '[]' >>> json.dumps(1) # 數字 '1' >>> json.dumps('1') # 字符串 '"1"' >>> dict = {"name":"Tom", "age":23} >>> json.dumps(dict) # 字典 '{"name": "Tom", "age": 23}' a = {"name":"Tom", "age":23} with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:# indent 超級好用，格式化保存字典，默認為None，小于0為零個空格f.write(json.dumps(a, indent=4))# json.dump(a,f,indent=4) # 和上面的效果一樣

保存的文件效果：

?

二. loads 和 load?

loads和load ?反序列化方法

loads 只完成了反序列化， load 只接收文件描述符，完成了讀取文件和反序列化

?

?查看源碼：

def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):"""Deserialize ``s`` (a ``str`` instance containing a JSON document) to a Python object.將包含str類型的JSON文檔反序列化為一個python對象""" def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):"""Deserialize ``fp`` (a ``.read()``-supporting file-like object containing a JSON document) to a Python object.將一個包含JSON格式數據的可讀文件飯序列化為一個python對象"""

?

實例：

>>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}') {'age': 23, 'name': 'Tom'} import json with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:aa = json.loads(f.read())f.seek(0)bb = json.load(f) # 與 json.loads(f.read()) print(aa) print(bb)# 輸出： {'name': 'Tom', 'age': 23} {'name': 'Tom', 'age': 23}

三. json 和 picle 模塊

?json模塊和picle模塊都有 ?dumps、dump、loads、load四種方法，而且用法一樣。

不用的是json模塊序列化出來的是通用格式，其它編程語言都認識，就是普通的字符串，

而picle模塊序列化出來的只有python可以認識，其他編程語言不認識的，表現為亂碼

不過picle可以序列化函數，但是其他文件想用該函數，在該文件中需要有該文件的定義（定義和參數必須相同，內容可以不同）

四. python對象（obj） 與json對象的對應關系

+-------------------+---------------+| Python | JSON |+===================+===============+| dict | object |+-------------------+---------------+| list, tuple | array |+-------------------+---------------+| str | string |+-------------------+---------------+| int, float | number |+-------------------+---------------+| True | true |+-------------------+---------------+| False | false |+-------------------+---------------+| None | null |+-------------------+---------------+

?

?五. 總結

?1. json序列化方法：

? ? ? ? ? dumps：無文件操作 ? ? ? ? ? ?dump：序列化+寫入文件

? 2. json反序列化方法：

? ? ? ? ? loads：無文件操作 ? ? ? ? ? ? ?load： 讀文件+反序列化

? 3. json模塊序列化的數據 更通用

? ? ? picle模塊序列化的數據 僅python可用，但功能強大，可以序列號函數

? 4. json模塊可以序列化和反序列化的 ?數據類型 見 ?python對象（obj） 與json對象的對應關系表

? 5. 格式化寫入文件利用 ?indent = 4?

分類:?python3基礎學習

轉載于:https://www.cnblogs.com/zhouzhou0/p/10398258.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python json模块的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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