6.2 读写JSON数据

## 问题 你想读写JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。 ## 解决方案 `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编码的字符串转换回一个Python数据结构： data = json.loads(json_str) 如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用json.dump()和json.load()来编码和解码JSON数据。例如： # Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f) # Reading data back with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) ## 讨论 JSON编码支持的基本数据类型为None，bool，int，float和str，以及包含这些类型数据的lists，tuples和dictionaries。对于dictionaries，keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。为了遵循JSON规范，你应该只编码Python的lists和dictionaries。而且，在web应用程序中，顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。 JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的，除了一些小的差异之外。比如，True会被映射为true，False被映射为false，而None会被映射为null。下面是一个例子，演示了编码后的字符串效果： >>> json.dumps(False) 'false' >>> d = {'a': True, ... 'b': 'Hello', ... 'c': None} >>> json.dumps(d) '{"b": "Hello", "c": null, "a": true}' >>> 如果你试着去检查JSON解码后的数据，你通常很难通过简单的打印来确定它的结构，特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。为了解决这个问题，可以考虑使用pprint模块的 `pprint()` 函数来代替普通的 `print()` 函数。它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子： >>> from urllib.request import urlopen >>> import json >>> u = urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5') >>> resp = json.loads(u.read().decode('utf-8')) >>> from pprint import pprint >>> pprint(resp) {'completed_in': 0.074, 'max_id': 264043230692245504, 'max_id_str': '264043230692245504', 'next_page': '?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5', 'page': 1, 'query': 'python', 'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q=python', 'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000', 'from_user': ... }, {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000', 'from_user': ... }, {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000', 'from_user': ... }, {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000', 'from_user': ... } {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000', 'from_user': ... }], 'results_per_page': 5, 'since_id': 0, 'since_id_str': '0'} >>> 一般来讲，JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。如果你想要创建其他类型的对象，可以给 `json.loads()` 传递object_pairs_hook或object_hook参数。例如，下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子： >>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}' >>> from collections import OrderedDict >>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict) >>> data OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)]) >>> 下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子： >>> class JSONObject: ... def __init__(self, d): ... self.__dict__ = d ... >>> >>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject) >>> data.name 'ACME' >>> data.shares 50 >>> data.price 490.1 >>> 最后一个例子中，JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 `__init__()` 。然后，你就可以随心所欲的使用它了，比如作为一个实例字典来直接使用它。 在编码JSON的时候，还有一些选项很有用。如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出，可以使用 `json.dumps()` 的indent参数。它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如： >>> print(json.dumps(data)) {"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100} >>> print(json.dumps(data, indent=4)) { "price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100 } >>> 对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如： >>> class Point: ... def __init__(self, x, y): ... self.x = x ... self.y = y ... >>> p = Point(2, 3) >>> json.dumps(p) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps return _default_encoder.encode(obj) File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True) File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode return _iterencode(o, 0) File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable") TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable >>> 如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个可序列化的字典。例如： def serialize_instance(obj): d = { '__classname__' : type(obj).__name__ } d.update(vars(obj)) return d 如果你想反过来获取这个实例，可以这样做： # Dictionary mapping names to known classes classes = { 'Point' : Point } def unserialize_object(d): clsname = d.pop('__classname__', None) if clsname: cls = classes[clsname] obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__ for key, value in d.items(): setattr(obj, key, value) return obj else: return d 下面是如何使用这些函数的例子： >>> p = Point(2,3) >>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance) >>> s '{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}' >>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object) >>> a <__main__.Point object at 0x1017577d0> >>> a.x 2 >>> a.y 3 >>> `json` 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。可以参考官方文档获取更多细节。