Python JSON编解码方式原理详解

这篇文章主要介绍了Python JSON编解码方式原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

概念

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。在日常的工作中，应用范围极其广泛。这里就介绍python下它的两种编解码方法：

使用json函数

使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。函数含义：

源码解析：

# coding= utf-8
#!/usr/bin/python
import json
import sys 

data = {"username":"测试","age":16}

#jsondata = json.dumps(data,ensure_ascii=False)
jsondata = json.dumps(data)
print("data convert to json")
print type(json)
text = json.loads(jsondata)
print("json convert to data")
print text["username"]
print text["age"]

使用第三方库：Demjson

Demjson 是 python 的第三方模块库，可用于编码和解码 JSON 数据，包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。

函数定义:

源码解析：

#!/usr/bin/python
import demjson

data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ] 

json = demjson.encode(data)
print json

text = demjson.decode(json)
print text

参考文档

https://www.runoob.com/python/python-json.html

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python3 JSON编码解码方法详解

    JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它基于ECMAScript的一个子集. JSON采用完全独立于语言的文本格式,这些特性使JSON成为理想的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,在接口数据开发和传输中非常常用. Python3中我们利用内置模块json解码和编码JSON对象.json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load dumps 把数据类型转换成字符串 dump 把数据类型转换成字符串并存储

  • python 字典有序并写入json文件过程解析

    python 字典有序并写入json文件过程解析

    大致流程: 导包---import collections 新建一个有序字典---collections.OrderedDict() 写入json文件 代码: import collections real_result = collections.OrderedDict() real_result["target"] = "total_result" real_result["key1"] = "value1" real_r

  • Python中json格式数据的编码与解码方法详解

    Python中json格式数据的编码与解码方法详解

    本文实例讲述了Python中json格式数据的编码与解码方法.分享给大家供大家参考,具体如下: python从2.6版本开始内置了json数据格式的处理方法. 1.json格式数据编码 在python中,json数据格式编码使用json.dumps方法. #!/usr/bin/env python #coding=utf8 import json users = [{'name': 'tom', 'age': 22}, {'name': 'anny', 'age': 18}] #元组对象也可以

  • Python处理JSON时的值报错及编码报错的两则解决实录

    1.ValueError: Invalid control character at: line 1 column 8363 (char 8362) 使用json.loads(json_data)时,出现: ValueError: Invalid control character at: line 1 column 8363 (char 8362) 出现错误的原因是字符串中包含了回车符(\r)或者换行符(\n) 解决方法: (1)对这些字符转义: json_data = json_data.r

  • python3实现从kafka获取数据,并解析为json格式,写入到mysql中

    项目需求:将kafka解析来的日志获取到数据库的变更记录,按照订单的级别和订单明细级别写入数据库,一条订单的所有信息包括各种维度信息均保存在一条json中,写入mysql5.7中. 配置信息: [Global] kafka_server=xxxxxxxxxxx:9092 kafka_topic=mes consumer_group=test100 passwd = tracking port = 3306 host = xxxxxxxxxx user = track schema = track

  • Python3内置模块之json编解码方法小结

    Python3内置模块之json编解码方法小结 Python3中我们利用内置模块 json 解码和编码 JSON对象 ,JSON(JavaScript Object Notation)是指定 RFC 7159(废弃了RFC 4627)和 ECMA-404是一种轻量级数据交换格式,受 JavaScript对象文字语法的启发 (虽然它不是JavaScript 1的严格子集).下面为Python对象-->JSON对象的对照关系表. dumps编码 我们利用 dumps 将Python对象编码为 JSO

  • Python中解析JSON并同时进行自定义编码处理实例

    在对文件内容或字符串进行JSON反序列化(deserialize)时,由于原始内容编码问题,可能需要对反序列化后的内容进行编码处理(如将unicode对象转换为str). 在Python中,一种方式是先使用json.load或json.loads反序列化得到dict对象,然后对这个dict对象进行编码处理. 但其实在json.load与json.loads中,有可选参数object_hook.通过使用此参数,可以对反序列化得到的dict直接进行处理,并使用处理后新的dict替代原dict返回.

  • 详解Python在使用JSON时需要注意的编码问题

    详解Python在使用JSON时需要注意的编码问题

    写这篇文章的缘由是我使用 reqeusts 库请求接口的时候, 直接使用请求参数里的 json 字段发送数据, 但是服务器无法识别我发送的数据, 排查了好久才知道 requests 内部是使用 json.dumps 将字符串转成 json 的, 而 json.dumps 默认情况下会将 非ASCII 字符转义, 也就是我发送数据中的中文被转义了, 所以服务器无法识别. 这篇文章虽然是 json.dumps 问题的总结, 但也会涉及到 字符编码 问题, 所以就简单先说一下 字符编码. Python

  • python中文编码与json中文输出问题详解

    python中文编码与json中文输出问题详解

    前言 python2.x版本的字符编码有时让人很头疼,遇到问题,网上方法可以解决错误,但对原理还是一知半解,本文主要介绍 python 中字符串处理的原理,附带解决 json 文件输出时,显示中文而非 unicode 问题.首先简要介绍字符串编码的历史,其次,讲解 python 对于字符串的处理,及编码的检测与转换,最后,介绍 python 爬虫采取的 json 数据存入文件时中文输出的问题. 参考书籍:Python网络爬虫从入门到实践 by唐松 在python 2或者3 ,字符串编码只有两类

  • Python JSON编解码方式原理详解

    Python JSON编解码方式原理详解

    这篇文章主要介绍了Python JSON编解码方式原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 概念 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写.在日常的工作中,应用范围极其广泛.这里就介绍python下它的两种编解码方法: 使用json函数 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json.函数含义: 源码解析: # coding= utf-8 #

  • Python多线程编程之threading模块详解

    Python多线程编程之threading模块详解

    一.介绍 线程是什么?线程有啥用?线程和进程的区别是什么? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.被包含在进程中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. 二.Python如何创建线程 2.1 方法一: 创建Thread对象 步骤: 1.目标函数 2.实例化Thread对象 3.调用start()方法 import threading # 目标函数1 def fun1(num): for i in range(

  • python装饰器的特性原理详解

    这篇文章主要介绍了python装饰器的特性原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 今天发现了装饰器的另一种用法,下面就先上代码: data_list = [] def data_item(func): data_list.append(func) return func @data_item def foo(): return 1 @data_item def foo1(): return 2 @data_item def fo

  • Python学习之直方图均衡化原理详解

    Python学习之直方图均衡化原理详解

    目录 1.点算子 2.线性灰度变换 3.直方图均衡化 4.代码实战 1.点算子 点算子是两个像素灰度值间的映射关系,属于像素的逐点运算,相邻像素不参与运算.点算子是最简单的图像处理手段,如:亮度调整.对比度调整.颜色变换.直方图均衡化等等. 2.线性灰度变换 线性灰度变换表达为: 其中rk.sk分别为输入.输出点像素灰度值. ▲图2.1 线性灰度变换 当a>1时,输出图像像素灰度范围扩大,图像对比度增强,当a<1时反之.这是因为人眼不易区分相近的灰度值,因此若图像灰度值范围较小,观感上细节不够

  • python神经网络Batch Normalization底层原理详解

    python神经网络Batch Normalization底层原理详解

    目录 什么是Batch Normalization Batch Normalization的计算公式 Bn层的好处 为什么要引入γ和β变量 Bn层的代码实现 什么是Batch Normalization Batch Normalization是神经网络中常用的层,解决了很多深度学习中遇到的问题,我们一起来学习一哈. Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network T

  • 使用Netty进行编解码的操作过程详解

    前言 何为编解码,通俗的来说,我们需要将一串文本信息从A发送到B并且将这段文本进行加工处理,如:A将信息文本信息编码为2进制信息进行传输.B接受到的消息是一串2进制信息,需要将其解码为文本信息才能正常进行处理. 上章我们介绍的Netty如何解决拆包和粘包问题,就是运用了解码的这一功能. java默认的序列化机制 使用Netty大多是java程序猿,我们基于一切都是对象的原则,经常会将对象进行网络传输,那么对于序列化操作肯定大家都是非常熟悉的. 一个对象是不能直接进行网络I/O传输的,jdk默认是

  • Python爬虫JSON及JSONPath运行原理详解

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPATH 对于 XML. JsonPath与XPath语法对

  • Python线程障碍对象Barrier原理详解

    python线程Barrier俗称障碍对象,也称栅栏,也叫屏障. 一.线程障碍对象Barrier简介 # 导入线程模块 import threading # 障碍对象barrier barrier = threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None) parties - 线程计数器,记录线程数量,也称线程障碍数量: action - 是一个可调用函数,当等待的线程到达了线程障碍数量parties,其中一个线程会首先调用action 对应函

  • Python基于class()实现面向对象原理详解

    首先,类是一个集合,包含了数据,操作描述的一个抽象集合 你可以首先只把类当做一个容器来使用 class Cycle: def __init__(self,r): self.pi=3.14 self.r=r a=Cycle(4) b=Cycle(7) 你看,我们定义了一个 Cycle 类,我们现在只是将它当做一个数据集合来用,我们利用其实例之间彼此数据隔离的特性来保证具体的实例数据彼此不污染.好了你现在想问,为什么我们要用数据集合来放数据 好了,我们来看看没有类之前我们会怎么样,假设我们现在要计算

  • Python Tornado核心及相关原理详解

    Tornado的核心是什么?Tornado 的核心是 ioloop 和 iostream 这两个模块,前者提供了 一个高效的 I/O 事件循环,后者则封装了 一个无阻塞的 socket . 通过向 ioloop 中添加网络 I/O 事件,利用无阻塞的 socket ,再搭配相应的回调函数,便可达到梦寐以求的高效异步执行. 一.Tornado简介 Tornado全称Tornado Web Server,是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架,由FriendFeed公司在自己的网

随机推荐