详细解读Python中的json操作

目录
  • 1.什么是Json?
  • 2.python数据类型与json数据类型的映射关系
  • 3. json中常用的方法
    • 3-1   json.dumps()
    • 3-2 json.loads()
    • 3-3 json.dump()
    • 3-4 json.load()
  • 4.参数详解:
  • 总结

1.什么是Json?

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它是JavaScript的子集,易于人阅读和编写。

前端和后端进行数据交互,其实就是JS和Python进行数据交互

JSON注意事项:

(1)名称必须用双引号(即:””)来包括

(2)值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组,或子对象。

2.python数据类型与json数据类型的映射关系


Python

JSON
dict object
list, tuple array
str, unicode string
int, long, float number
True true
False
false

None null

3. json中常用的方法

在使用json这个模块前,首先要导入json库:import json

方法 描述
json.dumps() 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads() 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dump() 将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
json.load() 读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型

举例:

3-1   json.dumps()

import json

data = {'name':'nanbei','age':18}
#将Python对象编码成json字符串
print(json.dumps(data))

结果:

{"name": "nanbei", "age": 18}

注: 在这里我们可以看到,原先的单引号已经变成双引号了

3-2 json.loads()

import json

data = {'name':'nanbei','age':18}
#将Python对象编码成json字符串
#print(json.dumps(data))
#将json字符串编码成Python对象
a = json.dumps(data)
print(json.loads(a))

结果:

{'name': 'nanbei', 'age': 18}

在这里举个元组和列表的例子:

import json

data = (1,2,3,4)
data_json = [1,2,3,4]
#将Python对象编码成json字符串
print(json.dumps(data))
print(json.dumps(data_json))
#将json字符串编码成Python对象
a = json.dumps(data)
b = json.dumps(data_json)
print(json.loads(a))
print(json.loads(b))

结果:

[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]

可以看到,元组和列表解析出来的均是数组。

3-3 json.dump()

import json

data = {
    'nanbei':'haha',
    'a':[1,2,3,4],
    'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
    json.dump(data,f)

查看结果:

3-4 json.load()

import json

data = {
    'nanbei':'haha',
    'a':[1,2,3,4],
    'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
    json.dump(data,f)

with open('json_test.txt','r+') as f:
    print(json.load(f))

结果:

{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}

4.参数详解:

dump(obj,skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
        allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
        default=None, sort_keys=False, **kw):

#  函数作用:       将Python的对象转变成JSON对象

#  skipkeys:       如果为True的话,则只能是字典对象,否则会TypeError错误, 默认False

#  ensure_ascii:   确定是否为ASCII编码

#  check_circular: 循环类型检查,如果为True的话

#  allow_nan:      确定是否为允许的值

#  indent:         会以美观的方式来打印,呈现,实现缩进

#  separators:     对象分隔符,默认为,

#  encoding:       编码方式,默认为utf-8

#  sort_keys:      如果是字典对象,选择True的话,会按照键的ASCII码来排序

对于dump来说,只是多了一个fp参数

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).

简单说就是dump需要一个类似文件指针的参数(并不是真正的指针,可以称之为文件对象),与文件操作相结合,即先将Python文件对象转化为json字符串再保存在文件中。。。

总结

到此这篇关于Python中json操作的文章就介绍到这了,更多相关Python json操作内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python处理json数据中的中文

    python中自带了处理python的模块,使用时候直接import json即可. 使用loads方法即可将json字符串转换成python对象,对应关系如下: JSON     Python object   dict array    list string   unicode number   (int) int, long number   (real) float true     True false    False null     None 但在使用json模块的时候需要注意

  • 使用Python解析JSON数据的基本方法

    Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON: import json data = { 'name' : 'ACME', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 } json_str = json.dumps(data) 下面演示如何将一个JSON编码的字

  • python中将字典转换成其json字符串

    #这是Python中的一个字典 dic = { 'str': 'this is a string', 'list': [1, 2, 'a', 'b'], 'sub_dic': { 'sub_str': 'this is sub str', 'sub_list': [1, 2, 3] }, 'end': 'end' } //这是javascript中的一个JSON对象 json_obj = { 'str': 'this is a string', 'arr': [1, 2, 'a', 'b'],

  • 简单介绍Python中的JSON模块

    (一)什么是json: 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.同时也易于机器解析和生成.它基于JavaScript Programming Language, 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

  • Python中字典和JSON互转操作实例

    JSON是一种轻量级的数据交换格式,各种语言都有良好的支持.字典是Python的一种数据结构.可以看成关联数组. 有些时候我们需要设计到字典转换成JSON序列化到文件,或者从文件中读取JSON.简单备忘一下. Dict转JSON写入文件 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import json d = {'first': 'One', 'second':2} json.dump(d, open('/tmp/result.txt', '

  • Python操作json数据的一个简单例子

    更多的信息,可以参考python内部的json文档: python>>> help(json) 或者官方文档: http://docs.python.org/library/json.html#module-json. 下面给出一个使用python解析json的简单例子: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import json #Function:Analyze json script #Json is a script can descript data st

  • Python3中的json模块使用详解

    1. 概述 JSON (JavaScript Object Notation)是一种使用广泛的轻量数据格式. Python标准库中的json模块提供了JSON数据的处理功能. Python中一种非常常用的基本数据结构就是字典(Dictionary). 它的典型结构如下: d = { 'a': 123, 'b': { 'x': ['A', 'B', 'C'] } } 而JSON的结构如下: { "a": 123, "b": { "x": [&quo

  • python读写json文件的简单实现

    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,但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括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(一般用于提升网络传输速率). JSON在python中分别由list和dict组成. 这是用于序列化的两个模块: json: 用于

  • 详细解读Python中的json操作

    目录 1.什么是Json? 2.python数据类型与json数据类型的映射关系 3. json中常用的方法 3-1   json.dumps() 3-2 json.loads() 3-3 json.dump() 3-4 json.load() 4.参数详解: 总结 1.什么是Json? JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它是JavaScript的子集,易于人阅读和编写. 前端和后端进行数据交互,其实就是JS和Python进行数据交互

  • 详细解读Python中的__init__()方法

    __init__()方法意义重大的原因有两个.第一个原因是在对象生命周期中初始化是最重要的一步:每个对象必须正确初始化后才能正常工作.第二个原因是__init__()参数值可以有多种形式. 因为有很多种方式为__init__()提供参数值,对于对象创建有大量的用例,我们可以看看其中的几个.我们想尽可能的弄清楚,因此我们需要定义一个初始化来正确的描述问题区域. 在我们接触__init__()方法之前,无论如何,我们都需要粗略.简单地看看在Python中隐含的object类的层次结构. 在这一章,我

  • 详细解读Python中解析XML数据的方法

    Python可以使用 xml.etree.ElementTree 模块从简单的XML文档中提取数据. 为了演示,假设你想解析Planet Python上的RSS源.下面是相应的代码: from urllib.request import urlopen from xml.etree.ElementTree import parse # Download the RSS feed and parse it u = urlopen('http://planet.python.org/rss20.xm

  • python中解析json格式文件的方法示例

    前言 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. 本文主要介

  • python中使用 xlwt 操作excel的常见方法与问题

    前言 Python可以操作Excel的模块不止一种,我习惯使用的写入模块是xlwt(一般都是读写模块分开的) python中使用xlwt操作excel非常方,和Java使用调框架apache poi相比这就是天堂啊,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 一.安装xlwt模块 pip3 install xlwt 二.简单使用xlwt import xlwt #导入模块 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') #创建workbook 对象 worksh

  • python中的Elasticsearch操作汇总

    这篇文章主要介绍了python中的Elasticsearch操作汇总,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 导入包 from elasticsearch import Elasticsearch 本地连接 es = Elasticsearch(['127.0.0.1:9200']) 创建索引 es.indices.create(index="python_es01",ignore=400) ingore=400 ingore是

  • 在Python中使用MongoEngine操作数据库教程实例

    这篇文章主要介绍了在Python中使用MongoEngine操作数据库教程实例,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 pymongo来操作MongoDB数据库,但是直接把对于数据库的操作代码都写在脚本中,这会让应用的代码耦合性太强,而且不利于代码的优化管理 一般应用都是使用MVC框架来设计的,为了更好地维持MVC结构,需要把数据库操作部分作为model抽离出来,这就需要借助MongoEngine MongoEngine是一个对象文档映射

  • python解析多层json操作示例

    本文实例讲述了python解析多层json操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 原始文件内容: { "MaskPolygonItem": { "0": { "BoundingBox": "354.105 221.957 379.764 96.2241", "label": "Number", "labelNum": 0, "polygon": &

  • 详细介绍Python中的set集合

    目录 Python中的set集合 一.集合是什么? 二.set集合怎么用? 1.创建set集合 2.删除set集合 3.访问set集合元素 4.删除集合中的元素 5.向集合中添加元素 三.set集合的交并补 1.交集 2.并集 3.差集 四.set中的其他方法 五.frozenset 集合 Python中的set集合 一.集合是什么? 集合是什么呢?相信读者朋友们哪怕是没有用过集合这个数据类型.也一定在数学课堂上听过集合这个名词.数学中的集合是一个基本概念,说白了一堆不重复的数字可以组成一个集合

  • 利用Python中xlwt模块操作excel的示例详解

    目录 一.安装 二.创建表格并写入 三.设置单元格样式 四.设置单元格宽度 五.设置单元格背景色 六.设置单元格内容对齐方式 七.单元格添加超链接 八.单元格添加公式 九.单元格中输入日期 十.合并行和列 十一.单元格添加边框 一.安装 pip install xlwt 二.创建表格并写入 import xlwt # 创建一个workbook并设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding = 'utf-8') # 添加sheet worksheet = workb

随机推荐