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Python基础：JSON保存结构化数据（详解）

article 2024/11/14 8:59:56

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1. JSON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，也易于机器解析和生产。
  虽然JSON使用JavaScript语法来描述数据对象，但是JSON仍然独立于语言和平台，JSON解析器和JSON库支持许多不同的编程语言（C、Python、C++、Java、PHP、Go等均支持）。

1.1 JSON语法规则

  1）数据在键/值对（key-value pair） 中
  2）数据由逗号,分隔
  3）使用斜杠\来转义字符
  4）大括号{}保存对象
  5）中括号[]保存数组，数组可以包含多个对象

1.2 JSON的两种结构

1.2.1 对象（键/值对）

  大括号{}保存的对象是一个无序的 键/值对集合。一个对象以左括号{ 开始， 右括号} 结束。一个键（key）和一个值（value）之间用冒号：分隔，键/值对之间用逗号，分隔。
菜鸟教程-对象

# 对象语法规则
{key1 : value1, key2 : value2, ... keyN : valueN }

# 对象示例
{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "city": "New York"
}

1.2.2 数组（array）

  中括号[] 保存的数组是值（value）的有序集合。一个数组以左中括号[开始， 右中括号] 结束，值之间使用逗号,分隔。
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  数组的值（Value）可以是字符串、数值、布尔值、Null、对象、数组，且它们之间还可以进行嵌套。
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#数组语法规则
[
    { key1 : value1-1 , key2:value1-2 }, 
    { key1 : value2-1 , key2:value2-2 }, 
    { key1 : value3-1 , key2:value3-2 }, 
    ...
    { key1 : valueN-1 , key2:valueN-2 }, 
]

# 数组示例
{
  "sites": [
      {"name":"百度", "url": "http://www.baidu.com"},
      {"name":"谷歌", "url": "http://www.google.com"},
      {"name":"微博", "url": "http://www.weibo.com"}
    ]
}

1.3 JSON支持的数据类型

  对象（object）：由花括号{}包围的键值对集合。
  数组（array）：由方括号[] 包围的值的有序列表。
  字符串（string）：由双引号括起来的Unicode字符序列。
  数字（number）：整数或浮点数。
  布尔值（true/false）：表示真或假。
  null：表示空值。

1.4 较复杂的JSON示例

{
  "name": "Alice",
  "age": 25,
  "isStudent": true,
  "grades": [90, 85, 92],
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "Anytown",
    "zip": "12345"
  }
}

2. Python中处理JSON格式数据

  字符串可以很容易地写入文件或从文件中读取。 数字则更麻烦一些，因为 read() 方法只返回字符串，而字符串必须传给 int() 这样的函数，它接受 '123'这样的字符串并返回其数值 123。 当想要保存嵌套列表和字典等更复杂的数据类型时，手动执行解析和序列化操作将会变得非常复杂。

  Python 允许使用流行的数据交换格式 JSON (JavaScript Object Notation)，而不是让用户持续编写和调试代码来将复杂的数据类型存入文件中。 标准库模块json 可以接受带有层级结构的 Python 数据，并将其转换为字符串表示形式；这个过程称为serializing。 根据字符串表示形式重建数据则称为 deserializing。 在序列化和反序列化之间，用于代表对象的字符串可以存储在文件或数据库中，或者通过网络连接发送到远端主机。

2.1 导入 json 模块

  首先要导入json模块，实际上就是JSON编码和解码器的作用。

import json

json 模块主要包含了2种类型的函数：

  • json.dumps():对数据进行编码。
  • json.loads():对数据进行解码。
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  在json的编解码过程中，Python的原始类型与json类型会相互转换。
  Python编码为JSON类型转换对应表：
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  JSON解码为Python类型转换对应表：
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2.2 Python编码为JSON格式数据

2.2.1 使用dumps方法

  json.dumps()可以将Python对象编码为JSON格式的字符串.

json.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)

import json

# 列表对象
fruits = ["apple", "banana", "orange"]

# 编码为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(fruits, indent=2)
print('原始列表：',repr(fruits))
print('JSON对象：',json_string)

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import json

# 字典对象
person = {
    "name": "Alice",
    "age": 25,
    "is_student": True,
    "grades": [90, 85, 92]
}

# 编码为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(person, indent=2)
print('原始字典：',person)
print('JSON对象：',json_string)

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# 其他类型示例
import json

data_str = 'Hello, JSON!'
data_num = 41.2
data_bool = True
data_none = None

json_str = json.dumps(data_str, indent=2)
json_num = json.dumps(data_num, indent=2)
json_bool = json.dumps(data_bool, indent=2)
json_none = json.dumps(data_none, indent=2)

print("String的JSON对象:", json_str)
print("Number的JSON对象:", json_num)
print("Boolean的JSON对象:", json_bool)
print("None的JSON对象:", json_none)

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2.2.2 使用dump方法

  json.dump()方法可以将Python对象编码为JSON格式的字符串并将其写入文件对象。

json.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)

  使用这个 转换表 将obj 序列化为 JSON 格式化流形式的fp (支持 .write()的file-like object)。
  如果 skipkeys 是true （默认为False），那么那些不是基本对象（包括str,int、float、bool、None）的字典的键会被跳过；否则引发一个TypeError。
  json模块始终产生 str 对象而非bytes 对象。因此，fp.write() 必须支持 str 输入。
  如果ensure_ascii 是 true（即默认值），输出保证将所有输入的非 ASCII 字符转义。如果 ensure_ascii 是 false，这些字符会原样输出。
  如果 check_circular 为假值 (默认值: True)，那么容器类型的循环引用检查会被跳过并且循环引用会引发 RecursionError(或者更糟的情况)。
  如果 allow_nan是 false（默认为True），那么在对严格 JSON 规格范围外的float 类型值（nan、inf和 -inf）进行序列化时会引发一个 ValueError。如果 allow_nan 是true，则使用它们的 JavaScript 等价形式（NaN、Infinity 和-Infinity）。
  如果indent是一个非负整数或者字符串，那么 JSON 数组元素和对象成员会被美化输出为该值指定的缩进等级。 如果缩进等级为零、负数或者 ""，则只会添加换行符。 None(默认值) 选择最紧凑的表达。 使用一个正整数会让每一层缩进同样数量的空格。 如果indent是一个字符串 (比如 "\t")，那个字符串会被用于缩进每一层。

import json

data = {
    'name': 'Scott',
    'age': 18,
    'is_student':True,
    'grades':[100,99,60,88],
    'address':{'street':'东风东路757号','city':'广州','province':'广东省','zip':51000}
}

with open('output_json.json','w',encoding='utf-8') as file_json:
    json.dump(data,file_json,ensure_ascii=False,indent=2)

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2.3 Python解码JSON格式数据

2.3.1 使用loads方法

  json.loads()方法将包含在JSON字符串中的数据解码为Python对象。

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

import json

# JSON 格式的字符串
json_string = '{"name": "Alice", "age": 25, "is_student": true, "grades": [90, 85, 92]}'

# 解码为 Python 对象
python_object = json.loads(json_string)
print(python_object)

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2.3.2 使用load方法

  json.load()方法将从JSON文件中读取JSON数据并将其解码为相应的Python对象。

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

  使用这个 转换表 将fp (一个支持 .read() 并包含一个 JSON 文档的 text file 或者binary file) 反序列化为一个 Python 对象。
  object_hook是一个将附带任意已解码的对象字面值 (即 dict)来调用的可选函数。 object_hook 的返回值会代替 dict 使用。 此特性可被用于实现自定义解码器 。
  object_pairs_hook是一个可选的函数，它会被调用于每一个有序列表对解码出的对象字面量。
  object_pairs_hook 的返回值将会取代原本的 dict。这一特性能够被用于实现自定义解码器。如果 object_hook也被定义，object_pairs_hook优先。

import json

with open('output_json.json','r',encoding='utf-8') as file_json:
    load_data = json.load(file_json)
    print(load_data)

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3. 应用场景

  Python编程有很多涉及JSON文件或数据的场景，如爬虫时获取的网页信息、用于web配置文件、简单的用户数据持久化、游戏文件配置等等，很多都是简单方便的应用。

3.1 配置文件存储

  JSON常用于存储配置信息，例如一个Web应用的配置文件：

# Web应用配置
web_app_config = {
    "app_name": "MyApp",
    "debug_mode": True,
    "database": {
        "host": "localhost",
        "port": 5432,
        "username": "admin",
        "password": "secret"
    },
    "allowed_users": ["user1", "user2", "user3"]
}

# 将配置信息写入JSON文件
with open('config.json', 'w') as json_file:
    json.dump(web_app_config, json_file, indent=4)

3.2 API相应处理

  当与API进行交互时，常常会收到JSON格式的响应。

import requests

# 发送API请求
response = requests.get('https://api.example.com/data')
# 将JSON响应转换为Python数据结构
api_data = json.loads(response.text)
# 处理数据
print(api_data)

3.3 数据持久化

  JSON可用于数据的持久化存储，适用于小型应用或原型。例如，存储用户信息。

# 用户信息
users = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "age": 25},
    {"id": 2, "name": "Bob", "age": 30},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "age": 22}
]

# 将用户信息写入JSON文件
with open('users.json', 'w') as json_file:
    json.dump(users, json_file, indent=4)

3.4 配置管理

  在软件开发中，JSON经常用于配置管理。例如，一个游戏的配置文件：

# 游戏配置
game_config = {
    "title": "MyGame",
    "resolution": {"width": 1920, "height": 1080},
    "sound": {"volume": 80, "mute": False},
    "controls": {"up": "W", "down": "S", "left": "A", "right": "D"}
}

# 将游戏配置写入JSON文件
with open('game_config.json', 'w') as json_file:
    json.dump(game_config, json_file, indent=4)

4. 参考

  官网：
  https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/inputoutput.html#saving-structured-data-with-json
  https://docs.python.org/3/library/json.html
  菜鸟教程：
  https://www.runoob.com/json/json-tutorial.html
  https://www.runoob.com/python3/python3-json.html

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http://www.kler.cn/a/148322.html

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