通过json处理JSON

2.1 模块 json

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于被人阅读和书写，同时也易于被计算机解析和生成。JSON 常用于服务器和 web 应用之间传递数据，以及存储配置和设置。

模块 json 在 Python 中提供了序列化（将 Python 对象转换为 JSON 字符串）和反序列化（将 JSON 字符串转换为 Python 对象）的功能。这个模块是 Python 标准库的一部分，并且在处理 JSON 数据时被广泛使用。

模块 json 的主要功能与 pickle 的类似，原理相同。标准就是标准嘛！

• 处理字符串：
  • json.dumps(obj) — 将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
  • json.loads(s) — 将 JSON 字符串转换为 Python 对象。

• 处理文件：
  • json.dump(obj, file) — 将 Python 对象序列化并写入文本文件中。
  • json.load(file) — 从包含 JSON 格式数据的文本文件中反序列化 Python 对象。

让我们通过一些例子来更好地记住这些函数的使用方法。

2.2 序列化为字符串

将 Python 对象序列化为 JSON 字符串

要将对象序列化为字符串，只需把它传给 json.dumps() 函数。

import json

# 用于序列化的对象示例
data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "courses": ["Math", "Science"],
    "address": {
        "city": "New York",
        "zip_code": "10001"
    }
}
            
# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print("序列化数据 (JSON):", json_string)
        

将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象

要从字符串中获取对象，只需将包含对象描述的 JSON 字符串传递给 json.loads() 方法。

import json

# 用于反序列化的 JSON 字符串示例
json_string = '''
    {
        "name": "Alice",
        "age": 30,
        "is_student": false,
        "courses": ["Math", "Science"],
        "address": {
          "city": "New York",
          "zip_code": "10001"
        }
    }
    '''
            
# 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
data = json.loads(json_string)
print("反序列化数据 (Python):", data)
        

2.3 序列化到文件

将 Python 对象写入 JSON 文件

要将对象写入文件，需调用 json.dump() 方法。处理文件时重要的是使用异常处理，以正确处理可能的错误。以下是一个例子：

import json

# 用于序列化的对象示例
data = {
    "name": "Bob",
    "age": 25,
    "is_student": True,
    "courses": ["History", "Literature"],
    "address": {
        "city": "Los Angeles",
        "zip_code": "90001"
    }
}
            
# 带有异常处理的 Python 对象写入 JSON 文件
try:
    with open('data.json', 'w') as file:
        json.dump(data, file, indent=4)
    print("数据已成功写入文件。")
except IOError:
    print("写入文件时出错。")
except json.JSONEncodeError:
    print("JSON 编码错误。")
            
        

从 JSON 文件中读取 Python 对象

读取也非常简单——只需将文件传递给 json.load() 方法。这里同样重要的是使用异常处理：

import json

# 带有异常处理的从 JSON 文件中读取 Python 对象
try:
    with open('data.json', 'r') as file:
        data = json.load(file)
    print("从文件中反序列化的数据 (Python):", data)
except IOError:
    print("读取文件时出错。")
except json.JSONDecodeError:
    print("JSON 解码错误。")
        

2.4 函数的附加参数

在序列化函数中，可以传递附加参数来让你的 JSON 更漂亮：

• skipkeys: 若为 True，则跳过那些不是字符串、数字或 None 的键。
• ensure_ascii: 若为 True，所有非 ASCII 字符将使用 Unicode 转义序列进行转义。
• indent: 若指定一个数字，将添加缩进以提高可读性。
• sort_keys: 若为 True，则 JSON 中的键将按字母顺序排序。

使用 json.dumps() 参数的示例：

import json

data = {"c": 3, "b": 2, "a": 1}
            
# 带有键排序和缩进的序列化
json_string = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(json_string)
        

2.5 自定义解码器和编码器

模块 json 允许使用自定义函数来对对象进行序列化和反序列化。

自定义编码器的示例

首先，我们创建一个特殊的编码器类，它会检查内部对象的类型 如果对象类型 == datetime，则将对象作为 ISO 格式的字符串返回。

import json
from datetime import datetime
            
class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)
            
data = {
    "name": "Alice",
    "timestamp": datetime.now()
}
            
# 使用自定义编码器进行序列化
json_string = json.dumps(data, cls=CustomEncoder, indent=4)
print(json_string)

自定义解码器的示例

对于反向操作，我们同样需要一个将字符串转换为日期的函数。例如，可以简单地 检查字段名称，如果它叫做 timestamp，则将字符串转换为 datetime 对象：

import json
from datetime import datetime
        
def custom_decoder(dct):
    if 'timestamp' in dct:
        dct['timestamp'] = datetime.fromisoformat(dct['timestamp'])
    return dct
        
json_string = '''
{
    "name": "Alice",
    "timestamp": "2023-05-15T14:30:00"
}
'''
        
# 使用自定义解码器进行反序列化
data = json.loads(json_string, object_hook=custom_decoder)
print(data)