JSON編碼支持的基本數據類型為 None ， bool ， int ， float 和 str ， 以及包含這些類型數據的lists，tuples和dictionaries。 對于dictionaries，keys需要是字符串類型(字典中任何非字符串類型的key在編碼時會先轉換為字符串)。 為了遵循JSON規范，你應該只編碼Python的lists和dictionaries。 而且，在web應用程序中，頂層對象被編碼為一個字典是一個標準做法。

JSON編碼的格式對于Python語法而已幾乎是完全一樣的，除了一些小的差異之外。 比如，True會被映射為true，False被映射為false，而None會被映射為null。 下面是一個例子，演示了編碼后的字符串效果：

>>> json.dumps(False)

'false'

>>> d = {'a': True,

... 'b': 'Hello',

... 'c': None}

>>> json.dumps(d)

'{"b": "Hello", "c": null, "a": true}'

>>>

如果你試著去檢查JSON解碼后的數據，你通常很難通過簡單的打印來確定它的結構， 特別是當數據的嵌套結構層次很深或者包含大量的字段時。 為了解決這個問題，可以考慮使用pprint模塊的 pprint() 函數來代替普通的 print() 函數。 它會按照key的字母順序并以一種更加美觀的方式輸出。 下面是一個演示如何漂亮的打印輸出Twitter上搜索結果的例子：

>>> from urllib.request import urlopen

>>> import json

>>> u = urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5')

>>> resp = json.loads(u.read().decode('utf-8'))

>>> from pprint import pprint

>>> pprint(resp)

{'completed_in': 0.074,

'max_id': 264043230692245504,

'max_id_str': '264043230692245504',

'next_page': '?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5',

'page': 1,

'query': 'python',

'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q=python',

'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000',

'from_user': ...

},

{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000',

'from_user': ...

},

{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000',

'from_user': ...

},

{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000',

'from_user': ...

}

{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000',

'from_user': ...

}],

'results_per_page': 5,

'since_id': 0,

'since_id_str': '0'}

>>>

一般來講，JSON解碼會根據提供的數據創建dicts或lists。 如果你想要創建其他類型的對象，可以給 json.loads() 傳遞object_pairs_hook或object_hook參數。 例如，下面是演示如何解碼JSON數據并在一個OrderedDict中保留其順序的例子：

>>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}'

>>> from collections import OrderedDict

>>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)

>>> data

OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)])

>>>

下面是如何將一個JSON字典轉換為一個Python對象例子：

>>> 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

>>>

最后一個例子中，JSON解碼后的字典作為一個單個參數傳遞給 __init__() 。 然后，你就可以隨心所欲的使用它了，比如作為一個實例字典來直接使用它。

在編碼JSON的時候，還有一些選項很有用。 如果你想獲得漂亮的格式化字符串后輸出，可以使用 json.dumps() 的indent參數。 它會使得輸出和pprint()函數效果類似。比如：

>>> print(json.dumps(data))

{"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100}

>>> print(json.dumps(data, indent=4))

{

"price": 542.23,

"name": "ACME",

"shares": 100

}

>>>

對象實例通常并不是JSON可序列化的。例如：

>>> class Point:

... def __init__(self, x, y):

... self.x = x

... self.y = y

...

>>> p = Point(2, 3)

>>> json.dumps(p)

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps

return _default_encoder.encode(obj)

File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode

chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)

File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode

return _iterencode(o, 0)

File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default

raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")

TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable

>>>

如果你想序列化對象實例，你可以提供一個函數，它的輸入是一個實例，返回一個可序列化的字典。例如：

def serialize_instance(obj):

d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }

d.update(vars(obj))

return d

如果你想反過來獲取這個實例，可以這樣做：

# 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

下面是如何使用這些函數的例子：

>>> 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

>>>

json 模塊還有很多其他選項來控制更低級別的數字、特殊值如NaN等的解析。 可以參考官方文檔獲取更多細節。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python json模块详解_深入解析Python编程中JSON模块的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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