Cara menggunakan perpustakaan standard json Python

1. Gambaran keseluruhan asas JSON

1.

JSON (nama penuh: notasi objek Notasi Objek JavaScript) ialah format pertukaran data teks ringan Format data JSON sebenarnya ialah format kamus dalam python , yang boleh mengandungi tatasusunan yang disertakan dalam kurungan segi empat sama, yang merupakan senarai dalam python.

• JSON adalah bebas bahasa

• JSON adalah deskriptif sendiri dan lebih mudah difahami

• JSON daripada XML adalah lebih kecil, lebih pantas dan lebih mudah untuk dihuraikan

• Perangkak selalunya memperoleh data antara muka, iaitu dalam format JSON

2. Panjang JSON Apakah rupanya?

Format sintaks: {key1:value1, key2:value2，} bentuk pasangan nilai kunci (dipisahkan dengan titik bertindih), disambungkan dengan koma

Huruf mudah: Objek JSON

{
    "name": "小明", 
    "age": 18}

Kes kompleks: Tatasusunan JSON

{
    "student":
        [
            {"name": "小明", "age": 11},
            {"name": "小红","age": 10}
        ],
    "classroom": {"class1": "room1", "class2": "room2"}}

3 Nota

1 " mahupun petikan tunggal tidak berfungsi (jadi jika kata kunci muncul dalam kunci, ia juga akan dicirikan), tetapi tiada keperluan mandatori untuk objek dalam js (jadi kata kunci tidak dibenarkan muncul dalam kunci).

2. Fungsi, tidak ditentukan dan NaN tidak dibenarkan dalam bahagian nilai pasangan nilai kunci json, tetapi null boleh muncul dan boleh muncul dalam nilai objek dalam js.

3. Selepas data json tamat, koma tidak bermakna tidak dibenarkan muncul, seperti: {"name":"admin","age":18,} Perhatikan koma selepas 18 di penghujung data.

4. Ringkasan format json

Format json yang betul adalah seperti berikut:

# 格式1：JSON 对象{"name": "admin", "age": 18}# 格式2：JSON 数组{
    "student":
        [
            {"name": "小明", "age": 18},
            {"name": "小红", "age": 16},
            {"name": "小黑", "age": 20}
        ]}

Format json yang salah adalah seperti berikut:

2 modul json

1 . Gunakan rentetan jsON Hasilkan objek ular sawa (muat)

2 Format objek ular sawa (buangan)

2 format , akan terdapat perubahan dalam jenis data, seperti yang ditunjukkan dalam jadual berikut:

Seterusnya, tukar format json kepada jenis terbina dalam python, seperti yang ditunjukkan dalam jadual berikut:

Python转换到json3 , Cara menggunakan

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float, int- & float-derived Enums	number
True	true
False	false
None	null

Penggunaan modul json sebenarnya sangat mudah untuk kebanyakan situasi, kita hanya perlu menggunakan empat kaedah berikut:

4、 json.dumps()

将python数据类型转换为json格式的字符串。

语法格式：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

# Python字典
>>> person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}
>>> print(person)
{'name': '小明', 'age': 30, 'tel': ['888888', '1351111111'], 'isonly': True}
>>> type(person)
<class &#39;dict&#39;

# Python字典转换为json字符串
>>> jsonStr = json.dumps(person) 
>>> print(jsonStr )
{"name": "\u5c0f\u660e", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": true}
>>> type(jsonStr)
<class &#39;str&#39;>

从上可以看出json格式和Python格式的区别在于：python格式打印输出是单引号，类型为dict。而json格式打印输出是双引号，类型为：str。True的开头大小写区别。

使用参数能让JSON字串格式化输出：

>>> print(json.dumps(person, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))){
    "age": 30,
    "isonly": true,
    "name": "\u5c0f\u660e",
    "tel": [
        "888888",
        "1351111111"
    ]}

参数解读：

• sort_keys：是否排序

• indent：定义缩进距离

• 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）

修改分割符类型：

>>> print(json.dumps(person, sort_keys=True, indent=4, separators=('!', '-'))){
    "age"-30!    "isonly"-true!    "name"-"\u5c0f\u660e"!    "tel"-[
        "888888"!        "1351111111"
    ]

文件操作：

import json

person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}jsonStr = json.dumps(person)with open('test.json', 'w', encoding='utf-8') as f:  # 打开文件
    f.write(jsonStr)  # 在文件里写入转成的json串

查看生成的新文件：

5、json.dump()

将python数据类型转换并保存到son格式的文件内。

语法格式：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)

import json

person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}json.dump(person, open('data.json', 'w'))

查看生成的新文件：

使用参数能让JSON字串格式化输出：

import json

person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}json.dump(person, open('data.json', 'w'), sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))

再次查看文件：

json.dumps和json.dump写入文件的区别：

• dump() 不需要使用.write()方法，只需要写那个字典，那个文件即可；而 dumps() 需要使用.write()方法写入。

• 如果把字典写到文件里面的时候，dump()好用；但是如果不需要操作文件，或需要把内容存储到数据库何excel，则需要使用dumps()先把字典转换成字符串，再写入

6、json.loads()

将json格式的字符串转换为python的类型。

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

>>> import json# Python字典>>> person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}>>> print(person){&#39;name&#39;: &#39;小明&#39;, &#39;age&#39;: 30, &#39;tel&#39;: [&#39;888888&#39;, &#39;1351111111&#39;], &#39;isonly&#39;: True}>>> type(person)<class &#39;dict&#39;# Python字典转换为json字符串>>> jsonStr = json.dumps(person) >>> print(jsonStr ){"name": "\u5c0f\u660e", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": true}>>> type(jsonStr)<class &#39;str&#39;># json字符串再转换为Python字典>>> python_obj = json.loads(jsonStr)>>> print(python_obj){&#39;name&#39;: &#39;小明&#39;, &#39;age&#39;: 30, &#39;tel&#39;: [&#39;888888&#39;, &#39;1351111111&#39;], &#39;isonly&#39;: True}>>> print(type(python_obj))<class &#39;dict&#39;># 打印字典的所有key>>> print(python_obj.keys())  dict_keys([&#39;name&#39;, &#39;age&#39;, &#39;tel&#39;, &#39;isonly&#39;])

 # 打印字典的所有values>>> print(python_obj.values()) dict_values([&#39;小明&#39;, 30, [&#39;888888&#39;, &#39;1351111111&#39;], True])

文件操作：

import json

f = open('data.json', encoding='utf-8')content = f.read()  
# 使用loads()方法需要先读文件
python_obj = json.loads(content)print(python_obj)

输出结果：

7、json.load()

从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型。

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

文件操作：

import json

python_obj = json.load(open('data.json','r'))print(python_obj)print(type(python_obj))

输出结果：

json.load() 和 json.loads() 区别：

• loads() 传的是json字符串，而 load() 传的是文件对象

• 使用 loads() 时需要先读取文件在使用，而 load() 则不用

8、总结

不管是dump还是load，带s的都是和字符串相关的，不带s的都是和文件相关的

三、XML文件和JSON文件互转

记录工作中常用的一个小技巧

cmd控制台安装第三方模块：

pip install xmltodict

1、XML文件转为JSON文件

新建一个1.xml文件：

<note date="23/04/2022">
	<to>tom</to>
	<from>mary</from>
	<msg>love</msg></note>

转换代码实现：

import jsonimport xmltodictdef xml_to_json(xml_str):
    """parse是的xml解析器，参数需要

    :param xml_str: xml字符串
    :return: json字符串
    """
    xml_parse = xmltodict.parse(xml_str)
    # json库dumps()是将dict转化成json格式,loads()是将json转化成dict格式。
    # dumps()方法的ident=1,格式化json
    json_str = json.dumps(xml_parse, indent=1)
    return json_str


XML_PATH = './1.xml'  # xml文件的路径with open(XML_PATH, 'r') as f:
    xmlfile = f.read()
    with open(XML_PATH[:-3] + 'json', 'w') as newfile:
        newfile.write(xml_to_json(xmlfile))

输出结果（生成json文件）：

2、JSON文件转换为XML文件

新建test.json文件：

{
  "student": {
    "course": {
      "name": "math",
      "score": "90"
    },
    "info": {
      "sex": "male",
      "name": "name"
    },
    "stid": "10213"
  }}

转换代码实现：

import xmltodictimport jsondef json_to_xml(python_dict):
    """xmltodict库的unparse()json转xml

    :param python_dict: python的字典对象
    :return: xml字符串
    """
    xml_str = xmltodict.unparse(python_dict)
    return xml_str


JSON_PATH = './test.json'  # json文件的路径with open(JSON_PATH, 'r') as f:
    jsonfile = f.read()
    python_dict = json.loads(jsonfile)  # 将json字符串转换为python字典对象
    with open(JSON_PATH[:-4] + 'xml', 'w') as newfile:
        newfile.write(json_to_xml(python_dict))

输出结果（生成xml文件）：

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan perpustakaan standard json Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!