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Python json模块完全攻略(超级详细)

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JSON 的全称是 JavaScript Object Notation,即 JavaScript 对象符号,它是一种轻量级、跨平台、跨语言的数据交换格式,其设计意图是把所有事情都用设计的字符串来表示,这样既方便在互联网上传递信息,也方便人进行阅读。

最早的时候,JSON 是 JavaScript 语言的数据交换格式,后来慢慢发展成一种语言无关的数据交换格式,这一点非常类似于 XML。

JSON 主要在类似于C 的编程语言中广泛使用,这些语言包括 C、C++C#、Java、JavaScript、Perl、Python 等。JSON 提供了多种语言之间完成数据交换的能力,因此,JSON 也是一种非常理想的数据交换格式。

JSON 主要有如下两种数据结构
  • 由 key-value 对组成的数据结构。这种数据结构在不同的语言中有不同的实现。例如,在 JavaScript 中是一个对象;在 Python 中是一种 dict 对象;在 C 语言中是一个 struct;在其他语言中,则可能是 record、dictionary、hash table 等。
  • 有序集合。这种数据结构在 Python 中对应于列表;在其他语言中,可能对应于 list、vector、数组和序列等。

上面两种数据结构在不同的语言中都有对应的实现,因此这种简便的数据表示方式完全可以实现跨语言。所以,JSON 可以作为程序设计语言中通用的数据交换格式。

在 JavaScript 中主要有两种 JSON 语法,其中一种用于创建对象,另一种用于创建数组。

使用JSON 语法创建对象

使用JSON 语法创建对象是一种更简单的方式。使用 JSON 语法可避免书写函数,也可避免使用 new关键字,而是可以直接获取一个 JavaScript 对象。对于早期的 JavaScript 版本,如果要使用 JavaScript 创建一个对象,通常可能会这样写:
//定义一个函数,可以作为该类的构造器
function Person(name, gender)
{
    this.name = name;
    this.gender = gender;
}
//创建一个Person 实例
var p = new Person('yeeku', 'male');
//输出Person 实例的name属性
alert (p.name);
从 JavaScript 1.2 开始,创建对象有了一种更快捷的语法,如下所示:
var p = {"name":'yeeku',"gender":'male'};
alert(p);
这种语法就是一种 JSON 语法。显然,使用 JSON 语法创建对象更加简捷、方便。如图 1 所示是使用 JSON 创建对象的语法示意图:

使用 JSON 创建对象的语法示意图
图 1 使用 JSON 创建对象的语法示意图

从图 1 可以看出,在创建对象 object 时,总以“{”开始,以“}”结束,对象的每个属性名和属性值之间以英文冒号(:)隔开,多个属性定义之间以英文逗号(,)隔开。语法格式如下:

object =
{
    propertyName1 : propertyValue1,
    propertyName2 : propertyValue2,
    ...
}

必须注意的是,并不是在每个属性定义的后面都有英文逗号,必须当后面还有属性定义时才需要有逗号。因此,下面的对象定义是错误的:

person =
{
    name : 'yeeku',
    gender : 'male',
}

因为在 gender 属性定义的后面多出了一个英文逗号。如果在最后一个属性定义的后面直接以“}”结束了,则不应该再有英文逗号。

当然,在使用 JSON 语法创建 JavaScript 对象时,属性值不仅可以是普通字符串,也可以是任何基本数据类型,还可以是函数、数组,甚至是另外一个使用 JSON 语法创建的对象。例如:
person =
{
    name : 'yeeku',
    gender : 'male',
    //使用JSON 语法为其指定一个属性
    son : {
    name : 'tiger',
    grade : 1
    },
    //使用JSON 语法为person 直接分配一个方法
    info : function()
    {
    console.log("姓名:" + this.name + "性别:" + this.sex);
    }
}

使用 JSON 语法创建数组

使用 JSON 语法创建数组也是非常常见的情形,在早期的 JavaScript 语法中,我们通过如下方式来创建数组:
//创建数组对象
var a = new Array();
//为数组元素赋值
a[0] = 'yeeku';
//为数组元素赋值
a[1] = 'nono';
或者,通过如下方式创建数组:
//在创建数组对象时直接赋值
var a = new Array ('yeeku', 'nono');
但如果使用 JSON 语法,则可以通过如下方式创建数组:
//使用JSON 语法创建数组
var a = ['yeeku', 'nono'];
如图 2 所示是使用 JSON 创建数组的语法示意图:

使用 JSON 创建数组的语法示意图
图 2 使用 JSON 创建数组的语法示意图

正如从图 2 中所看到的,使用 JSON 语法创建数组总是以英文方括号([)开始,然后依次放入数组元素,元素与元素之间以英文逗号隔开,最后一个数组元素后面不需要英文逗号,但以英文反方括号(])结束。使用 JSON 创建数组的语法格式如下:

arr= [value1, value2, ...]

与使用 JSON 语法创建对象相似的是,在数组的最后一个元素的后面不能有英文逗号。

鉴于 JSON 语法的简单易用,而且作为数据传输载体时,数据传输量更小,因此在跨平台的数据交换中,往往采用 JSON 作为数据交换格式。假设需要交换一个对象 person,其 name 属性为 yeeku,gender 属性为 male,age 属性为 29,使用 JSON 语法可以简单写成如下形式:
person =
{
    name : 'yeeku',
    gender : 'male',
    age : 29
}

而 Python 则提供了将符合格式的 JSON 字符串恢复成对象的函数,也提供了将对象转换成 JSON 字符串的方法。JSON 的官方站点是http://www.json.org,读者可以登录该站点了解关于 JSON 的更多信息。

Python 的JSON 支持

json 模块提供了对 JSON 的支持,它既包含了将 JSON 字符串恢复成 Python 对象的函数,也提供了将 Python 对象转换成 JSON 字符串的函数。

当程序把 JSON 对象或 JSON 字符串转换成 Python 对象时,从 JSON 类型到 Python 类型的转换关系如表 3 所示:

表 3 JSON 类型转换Python 类型的对应关系
JSON 类型 Python 类型
对象(object) 字典(dict)
数组(array) 列表(list)
字符串(string) 字符串(str)
整数(number(int))  整数(int)
实数(number(real)) 浮点数(float)
true True
false False
null  None

当程序把 Python 对象转换成 JSON 格式字符串时,从 Python 类型到 JSON 类型的转换关系如表 4 所示:

表 4 Python 类型转换 JSON 类型的对应关系
Python 类型 JSON 类型
字典(dict) 对象(object)
列表(list)和元组(tuple) 数组(array)
字符串(str) 字符串(string)
整型、浮点数,以及整型、浮点型派生的枚举(float,int-& float-derived Enums) 数值型(number)
True true
False false
None null

在 Python 的交互式解释器中先导入 json 模块,然后输入 json.all 命令,即可看到该模块所包含的全部属性和函数:

>>> json.__all__
['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONDecodeError', 'JSONEncoder']


json 模块中常用的函数和类的功能如下:
  • 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):将 obj 对象转换成 JSON 字符串输出到 fp 流中,fp 是一个支持 write() 方法的类文件对象。
  • 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):将 obj 对象转换为 JSON 字符串,并返回该JSON 字符串。
  • json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):从 fp 流读取 JSON 字符串,将其恢复成 JSON 对象,其中 fp 是一个支持 write() 方法的类文件对象。
  • json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):将 JSON 字符串 s 恢复成 JSON 对象。

通过上面 4 个功能函数就可以实现 JSON 的两个主要应用场景,由于 JSON 只是一种轻量级的数据交换格式,因此 JSON 的主要应用场景如图 5 所示:

Python 的JSON 支持
图 5 Python 的JSON 支持

下面程序示范了 dumps() 和 dump() 函数的 encode 操作(将 Python 对象转换成 JSON 字符串):
import json
# 将Python对象转JSON字符串(元组会当成数组)
s = json.dumps(['yeeku', {'favorite': ('coding', None, 'game', 25)}])
print(s) # ["yeeku", {"favorite": ["coding", null, "game", 25]}]
# 简单的Python字符串转JSON
s2 = json.dumps("\"foo\bar")
print(s2) #"\"foo\bar"
# 简单的Python字符串转JSON
s3 = json.dumps('\\')
print(s3) #"\\"
# Python的dict对象转JSON,并对key排序
s4 = json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True)
print(s4) #{"a": 0, "b": 0, "c": 0}
# 将Python列表转JSON,
# 并指定JSON分隔符:逗号和冒号之后没有空格(默认有空格)
s5 = json.dumps([1, 2, 3, {'x': 5, 'y': 7}], separators=(',', ':'))
# 输出的JSON字符串中逗号和冒号之后没有空格
print(s5) # '[1,2,3,{"4":5,"6":7}]'
# 指定indent为4,意味着转换的JSON字符串有缩进
s6 = json.dumps({'Python': 5, 'Kotlin': 7}, sort_keys=True, indent=4)
print(s6)
# 使用JSONEncoder的encode方法将Python转JSON
s7 = json.JSONEncoder().encode({"names": ("孙悟空", "齐天大圣")})
print(s7) # {"names": ["\u5b59\u609f\u7a7a", "\u9f50\u5929\u5927\u5723"]}
f = open('a.json', 'w')
# 使用dump()函数将转换得到JSON字符串输出到文件
json.dump(['Kotlin', {'Python': 'excellent'}], f)
上面程序主要是调用 dumps() 函数执行 encode 操作,程序在调用 dumps() 函数时指定了不同的选项。上面程序最后一行代码调用 dump() 函数将通过 encode 操作得到的 JSON 字符串输出到文件中。实际上,dumps() 和 dump() 函数的功能、所支持的选项基本相同,只是 dumps() 函数直接返回转换得到的 JSON 字符串,而 dump() 函数则将转换得到的 JSON 字符串输出到文件中。

运行上面程序,可以看到如下输出结果:

["yeeku", {"favorite": ["coding", null, "game", 25]}]
"\"foo\bar"
"\\"
{"a": 0, "b": 0, "c": 0}
[1,2,3,{"x":5,"y":7}]
{
    "Kotlin": 7,
    "Python": 5
}
{"names": ["\u5b59\u609f\u7a7a", "\u9f50\u5929\u5927\u5723"]}

程序运行结束后,会在程序所在目录生成一个 a.json 文件,该文件内容就是转换得到的 JSON 字符串。

正如从上面程序中所看到的,程序调用 json.JSONEncoder 对象的 encode() 方法也可以将 Python 对象转换为 JSON 字符串。而 dumps() 和 dump() 函数是更高级的调用方式,一般调用 dumps() 和 dump() 函数对 Python 对象执行转换即可。

下面程序示范了 loads() 和 load() 函数的 decode 操作(将 JSON 字符串转换成 Python 对象):
import json
# 将JSON字符串恢复成Python列表
result1 = json.loads('["yeeku", {"favorite": ["coding", null, "game", 25]}]')
print(result1) # ['yeeku', {'favorite': ['coding', None, 'game', 25]}]
# 将JSON字符串恢复成Python字符串
result2 = json.loads('"\\"foo\\"bar"')
print(result2) # "foo"bar
# 定义一个自定义的转化函数
def as_complex(dct):
    if '__complex__' in dct:
        return complex(dct['real'], dct['imag'])
    return dct
# 使用自定义的恢复函数
# 自定义回复函数将real数据转成复数的实部,将imag转成复数的虚部
result3 = json.loads('{"__complex__": true, "real": 1, "imag": 2}',\
    object_hook=as_complex)
print(result3) # (1+2j)
f = open('a.json')
# 从文件流恢复JSON列表
result4 = json.load(f)
print(result4) # ['Kotlin', {'Python': 'excellent'}]
上面程序开始调用 loads() 函数从 JSON 字符串恢复 Python 列表、Python 字符串等。接下来程序示范了一个比较特殊的例子,程序定义了一个自定义的恢复函数,该函数负责将一个原本应该恢复成 dict 对象的 JSON 字符串恢复成复数,并负责将字典中 real 对应的值转换成复数的实部,将字典中 imag 对应的值转换成复数的虚部。

通过使用自定义的恢复函数,可以完成 JSON 类型到 Python 特殊类型(如复数、矩阵)的转换。上面程序最后使用 load() 函数示范了从文件流来恢复 JSON 列表。

运行上面程序,可以看到如下输出结果:

['yeeku', {'favorite': ['coding', None, 'game', 25]}]
"foo"bar
(1+2j)
['Kotlin', {'Python': 'excellent'}]

此外,我们还需要考虑一个问题,Python 支持更多的 JSON 所不支持的类型,比如复数、矩阵等,如果直接使用 dumps() 或 dump() 函数进行转换,程序肯定会出问题。此时就需要开发者对 JSONEncoder 类进行扩展,通过这种扩展来完成从 Python 特殊类型到 JSON 类型的转换。

例如,如下程序示范了通过扩展 JSONEncoder 来实现从 Python 复数到 JSON 字符串的转换:
import json
# 定义JSONEncoder的子类
class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        # 如果要转换的对象是复数类型,程序负责处理
        if isinstance(obj, complex):
            return {"__complex__": 'true', 'real': obj.real, 'imag': obj.imag}
        # 对于其他类型,还使用JSONEncoder的默认处理
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)
s1 = json.dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
print(s1) # '{"__complex__": "true", "real": 2.0, "imag": 1.0}'
s2 = ComplexEncoder().encode(2 + 1j)
print(s2) # '{"__complex__": "true", "real": 2.0, "imag": 1.0}'
上面程序扩展了 JSONEncoder 类的子类,并重写了它的 default() 方法,在方法中判断如果要转换的目标类型是复数(complex),程序就会进行自定义转换,即将复数转换成 JSON 对象,且该对象包含 "_complex_":'true' 属性。

一旦扩展了 JSONEncoder 的子类之后,程序有两种方式来使用自定义的子类:
  1. 在 dumps() 或 dump() 函数中通过 cls 属性指定使用 JSONEncoder 的自定义子类。
  2. 直接使用 JSONEncoder 的自定义子类的 encode() 方法来执行转换。

运行该程序,可以看到如下输出结果:

{"__complex__": "true", "real": 2.0, "imag": 1.0}
{"__complex__": "true", "real": 2.0, "imag": 1.0}

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