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python 中的 json 库使用

article 2025/1/6 15:34:50

文章目录

json模块
- 序列化概念
- json标准库
- - 基本用法
  - json.dumps()
  - json.loads()
  - json.dump()
  - json.load()
- 类的序列化
- 无法序列化问题

json模块

序列化概念

我们平常使用的python对象所进行的操作是在内存中，当程序关闭就会被清空，所以我们需要用一种合适的方法将这些数据保存下来；
为了将我们的数据进行永久存储，需要引入序列化（pickling/serialization）的概念；
序列化的定义：将复杂的python数据结果转换成一个二进制数据集合（数据流）；
反序列化：从数据流（字符串形式）重新构造复杂的python数据结；
序列化的好处：我们可以通过网络或本地存储介质讲这些数据流保存或传输；
序列化的方法：引入json、pickling、marshal、shelve，其中最常用的是json。

json标准库

基本用法

json模块的序列化和反序列化方法分别是dumps和loads，json.dumps()和json.dump()将一个python对象转换成json串，json.loads()和json.load()将一个json串还原成python对象。
json.dump()和json.dumps()的区别
json.dump()处理的是文件对象，而json.dumps()处理的是字符串对象。
json.load()和json.loads()的区别
json.load()处理的是文件对象，而json.loads()处理的是字符串对象。

json.dumps()

将python的数据类型转换成json字串

语法格式：

json.dumps(obj
          , skipkeys=False# 是否允许JSON字串编码字典对象时，字典的key不是字符串类型（默认是不允许
          , ensure_ascii=True
          , check_circular=True
          , allow_nan=True
          , cls=None
          , indent=None # 定义缩进大小
          , separators=None # 是一个元组，定义分隔符类型 
          , encoding="utf-8"
          , default=None
          , sort_keys=False # 是否排序
          , **kw)

>>> import json
>>> json.dumps([])
Out[3]: '[]'
>>> json.dumps('String')
Out[4]: '"String"'
>>> json.dumps(1)
Out[5]: '1'
>>> json.dumps({"name":"tyson","age":23})
Out[6]: '{"name": "tyson", "age": 23}'

使用参数能让JSON字串格式化输出：

>>> print(json.dumps({'a': 'Runoob', 'b': 7}, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')))
{
    "a": "Runoob",
    "b": 7
}

较重要的参数：
sort_keys：是否排序
indent：定义缩进大小
separators：是一个元组，定义分隔符的类型
skipkeys:是否允许JSON字串编码字典对象时，字典的key不是字符串类型（默认是不允许）

a = ['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}]
s = json.dumps(a
               , sort_keys=True
               , indent=4
               , separators=('!', '?')
              ) #分隔符这里只是测试，一般保持默认逗号和分号即可
print(s)


[
    "foo"!
    {
        "bar"?[
            "baz"!
            null!
            1.0!
            2
        ]
    }
]

import json

try:
    data = {'a': 1, 'b': 2, (1,): 3}
    json.dumps(data)
except TypeError as e:
    print(e)  # keys must be a string

print('='*25)
print(json.dumps(data, skipkeys=True))  # {"a": 1, "b": 2}

print('='*25)
data = {'a': 1, 'b': 2, 1: 3}
print(json.dumps(data))

result:
keys must be a string
{"a": 1, "b": 2}
{"a": 1, "1": 3, "b": 2}

Python 原始类型向json类型的转换对照表

python json
dict object
list,tuple array
str,unicode string
int,long,float number
True true
False false
None null

python	json
dict	object
list,tuple	array
str,unicode	string
int,long,float	number
True	true
False	false
None	null

json.loads()

将json字串转换成python的数据类型。也就是反序列化。

语法格式:

loads(s
     , *
     , encoding=None
     , cls=None
     , object_hook=None
     , parse_float=None
     , parse_int=None
     , parse_constant=None
     , object_pairs_hook=None
     , **kw):

json.loads('{"a":"Runoob","b":7}')     
Out[12]: {'a': 'Runoob', 'b': 7}

json字串转换成python对象类型对照表

JSON Python
object dict
array list
string unicode
number(int) int
number(real) float
true True
false False
null


JSON	Python
object	dict
array	list
string	unicode
number(int)	int
number(real)	float
true	True
false	False
null

json.dump()

将序列化之后形成的JSON字串保存到文件。
语法格式：

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):

import json

a = {"name": "tyson", "age": 21, "sex": "boy"}

# 第一种方法将JSON字串写入文件中
# 该方法不需要close
with open("./save/json.txt", "a") as f:
    f.write(json.dumps(a, indent=4))

# 第二种方法将JSON字串写入文件中
f = open("./save/json.txt", "a")
json.dump(a, f, indent=4)
f.close()

"""json.txt"""
{
    "name": "tyson",
    "age": 21,
    "sex": "boy"
}{
    "name": "tyson",
    "age": 21,
    "sex": "boy"
}

json.load()

从文件接受JSON字串，并反序列化成为Python的数据类型。
语法格式:

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

import json

a = {"name": "tyson", "age": 21, "sex": "boy"}

# 第一种方法将JSON字串写入文件中
# 该方法不需要close
with open("./save/json", "a") as f:
    f.write(json.dumps(a))

# 第一种方法将文件中的JSON字串转反序列化成Python的数据类型
with open("./save/json", "r") as f:
    print(json.loads(f.read()))

# json
{"age": 21, "name": "tyson", "sex": "boy"}


result:
{'name': 'tyson', 'age': 21, 'sex': 'boy'}

类的序列化


"""类的序列化"""
import json


class student(object):
    def __init__(self, name, sex, age):
        self.name = name
        self.sex = sex
        self.age = age


tyson = student("tyson", "boy", 21)
print(json.dumps(tyson, default=lambda obj: obj.__dict__))


# python的JSON想办法能将各种数据对象都转换为JSON，其中可选参数default就是用来提供给用户自行定义转换函数的
# 所以上面的方法与下面这个是等同的
def stuclass2json(classObject):
    return {
        'name': classObject.name,
        'sex': classObject.sex,
        'age': classObject.age
    }


print(json.dumps(tyson, default=stuclass2json))

result:
{"name": "tyson", "sex": "boy", "age": 21}
{"name": "tyson", "sex": "boy", "age": 21}

无法序列化问题

json.dump()或者json.dumps()无法序列化，报xxx is not JSON serializable的解决方案

import json
import numpy as np

params = {'1':2,'3':np.arange(10)}

json.dump(params,open('./test.txt',mode='w+'),indent=2,ensure_ascii=False)

"""报错"""
TypeError: Object of type ndarray is not JSON serializable

创建一个类来继承json.JSONEncoder，重写json.JSONEncoder中的方法，即自定义序列化方法

class NpEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        elif isinstance(obj, np.floating):
            return float(obj)
        elif isinstance(obj, np.ndarray):
            return obj.tolist()
        else:
            return super(NpEncoder, self).default(obj)
          
json.dump(params
          ,open('./test.txt',mode='w+')
          ,indent=2
          ,cls =NpEncoder
          ,ensure_ascii=False
         )