深入解析Python编程中JSON模块的使用
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。

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Um den Python-Code im Sublime-Text auszuführen, müssen Sie zuerst das Python-Plug-In installieren, dann eine .py-Datei erstellen und den Code schreiben, und drücken Sie schließlich Strg B, um den Code auszuführen, und die Ausgabe wird in der Konsole angezeigt.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Golang ist in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit besser als Python. 1) Golangs Kompilierungseigenschaften und effizientes Parallelitätsmodell machen es in hohen Parallelitätsszenarien gut ab. 2) Python wird als interpretierte Sprache langsam ausgeführt, kann aber die Leistung durch Tools wie Cython optimieren.

Das Schreiben von Code in Visual Studio Code (VSCODE) ist einfach und einfach zu bedienen. Installieren Sie einfach VSCODE, erstellen Sie ein Projekt, wählen Sie eine Sprache aus, erstellen Sie eine Datei, schreiben Sie Code, speichern und führen Sie es aus. Die Vorteile von VSCODE umfassen plattformübergreifende, freie und open Source, leistungsstarke Funktionen, reichhaltige Erweiterungen sowie leichte und schnelle.

Das Ausführen von Python-Code in Notepad erfordert, dass das ausführbare Python-ausführbare Datum und das NPPEXEC-Plug-In installiert werden. Konfigurieren Sie nach dem Installieren von Python und dem Hinzufügen des Pfades den Befehl "Python" und den Parameter "{current_directory} {file_name}" im NPPExec-Plug-In, um Python-Code über den Shortcut-Taste "F6" in Notoza auszuführen.
