pythonjson底層,Python底層

本文目錄一覽：

• 1、python中為什麼用json有什麼作用
• 2、【Python】淺談python中的json
• 3、python的json模塊
• 4、python數據結構json
• 5、如何用Python解析多層嵌套的JSON？
• 6、python 怎麼處理json

python中為什麼用json有什麼作用

今天我也在這個問題上糾結很久。最後才想明白，我來回答下。

網上很多網友總結了json模塊的用法，但沒說json模塊有什麼用，幹嘛要有這個模塊。可能都明白、太簡單，覺得沒必要說。但作為小白的我不明白，而且在練習使用load()和dump()時遇到錯誤。

首先糾正，json格式不是字元串。json與python裡面的字典是一樣的格式。

python的json模塊四個方法的作用為：

dumps() # 把數據轉成字元串；

loads() # 把字元串符號『』去掉；

dump(x, f) # 將x的內容直接寫入f，不改變格式；

load(x, f) # 讀取f保存為x，同樣不改變格式。

重點來了，f = open()下的read()的方法，輸出是字元串，wirte()方法的輸入也必須是字元串。

結論：因為f=open()下的讀寫方法都必須是字元串，很不方便。而非字元串的數據大多是json格式，所以就有了json模塊。方便讀寫非字元串的數據。

因為這個目的，json模塊的loads()和dumps()方法有些雞肋，還造成困擾，因為明明json不是字元串，幹嘛要轉成字元串，另外dump()和load()方法表面上和它們不一樣。只有明白json模塊的目的，才會搞明白。

在python 3.6的說明文檔中，把json模塊放在了《7.2.文件讀寫》部分。我也是看到這裡才去練習json模塊。但出問題，有些糊塗，明白json模塊的作用後，才更清楚幹嘛把json模塊放這裡。

小白的淺見，若錯誤請指教，謝謝。

【Python】淺談python中的json

一 前言  

   最近一直在做開發相關的工作–基於Django的web 平台，其中需要從model層傳輸數據到view 層做數據展示或者做業務邏輯處理。我們採用通用的Json格式–Json(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式，易於閱讀和程序解析。

二 認識Json

   2.1 Json 結構

   常見的Json格式為 「名稱/值」對的集合,其中 值可以是對象，列表，字典，字元串等等。比如

backup_data = {“back_to_host”: “dbbk0”,

“ip_address”: “10.10.20.3”,

“host_name”: “rac4”,

“port”: 3306}

  2.2 使用Json

  Python的Json模塊序列化與反序列化的過程分別是 編碼和解碼。這兩個過程涉及到兩組不同的函數

  編碼 把一個Python對象編碼轉換成Json字元串，json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

  解碼 把Json格式字元串解碼轉換成Python對象，json.loads(data)/json.load(file_handler)

  在python中要使用Json模塊做相關操作，必須先導入:

import Json

  2.3 主要函數

  編碼函數主要有 json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

   json.dumps()的參數是將python對象轉換為字元串，如使用json.dumps序列化的對象json_dumps=json.dumps({‘a’:1, ‘b’:2}) ，json_dumps='{“b”: 2, “a”: 1}’

   json.dump 是將內置類型序列化為json對象後寫入文件。

 解碼函數主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)  

    json.loads的參數是內存對象，把Json格式字元串解碼轉換成Python對象,json_loads=json.loads(d_json)  #{ b”: 2, “a”: 1}，使用load重新反序列化為dict

    json.load()的參數針對文件句柄，比如本地有一個文件/tmp/test.json  json_load=json.load(open(‘/tmp/test.json’))

具體案例參考如下:

In [3]: data={“back_to_host”: “rac1”,

…: “ip_address”: “10.215.20.3”,

…: “host_name”: “rac3”,

…: “port”: 3306}

In [7]: json_str=json.dumps(data)

In [8]: print json_str

{“ip_address”: “10.215.20.3”, “back_to_host”: “rac1”, “host_name”: “rac3”, “port”: 3306}

In [9]: json_loads=json.load(json_str)

—————————————————————————

AttributeError Traceback (most recent call last)

ipython-input-9-180506f16431 in module()

—- 1 json_loads=json.load(json_str)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)

284

285 “”

注意 從上面的報錯信息來看 json.loads 傳參是字元串類型，並不是文件句柄，沒有 read()屬性。

In [10]: json_loads=json.loads(json_str)

In [11]: print json_loads

{u’back_to_host’: u’rac1′, u’ip_address’: u’10.215.20.3′, u’host_name’: u’rac3′, u’port’: 3306}

In [12]: type(json_loads)

Out[12]: dict

In [13]: type(json_str)

Out[13]: str

利用dump 將數據寫入 dump.json

In [17]: with open(‘/tmp/dump.json’,’w’) as f:

…: json.dump(json_str,f)

…:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/dump.json

“{\”ip_address\”: \”10.10.20.3\”, \”back_to_host\”: \”rac1\”, \”host_name\”: \”rac3\”, \”port\”: 3306}”

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 將dump.sjon的數據讀出來並賦值給 data 

In [18]: with open(‘/tmp/dump.json’,’r’) as f:

…: data=json.load(f)

…:

In [19]: print data

{“ip_address”: “10.10.20.3”, “back_to_host”: “rac1”, “host_name”: “rac3”, “port”: 3306}

三 小結

  本文算是一篇學習筆記，主要對比了json.loads/json.load  , json.dumps/ json.dump 的使用差異 ，方便以後更好的使用json 。

以上為本次分享內容，感謝觀看。

python的json模塊

json.load不是什麼文件都能打開的。。。

Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:04:45) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32

Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.

 import json

 d = [‘a’, ‘b’, ‘c’]

 with open(‘a.log’, ‘w’) as f:

…     json.dump(d, f)

…

 with open(‘a.log’) as f:

…     print(f.read())

…

[“a”, “b”, “c”]

 with open(‘a.log’) as f:

…     a = json.load(f)

…     print(a)

…

[‘a’, ‘b’, ‘c’]

 fname = ‘logon_inf.log’

 s = [[‘w’, ‘w’, ‘w’], [‘e’, ‘e’, ‘e’], [‘w’, ‘w’, ‘w’]]

 with open(fname, ‘w’) as f:

…     json.dump(s, f)

…

 with open(fname) as f:

…     print(f.read())

…

[[“w”, “w”, “w”], [“e”, “e”, “e”], [“w”, “w”, “w”]]

 with open(fname) as f:

…     a = json.load(f)

…     print(a)

…

[[‘w’, ‘w’, ‘w’], [‘e’, ‘e’, ‘e’], [‘w’, ‘w’, ‘w’]]

python數據結構json

simplejson 是不錯的庫，跟json標準庫一樣

simplejson.loads() # json == dict

simplejson.dumps() # dict == json

import simplejson as json

 print json.dumps({“name”:”ILOVE爆頭”})

{“name”: “ILOVE\u7206\u5934”}

 print json.loads(‘{“name”: “ILOVE\u7206\u5934”}’)[“name”]

ILOVE爆頭

 print json.loads(‘{“name”:”ILOVE爆頭”}’)[“name”]

ILOVE爆頭

 print json.dumps({“name”:”ILOVE爆頭”, “age”:22},sort_keys=True, indent=”    “)

{

    “age”: 22,

    “name”: “ILOVE\u7206\u5934”

}

可以加Q聯繫：1126918258

如何用Python解析多層嵌套的JSON？

可以根據jpath解析keyword或路徑。

也可以根據實際結果進行剝洋蔥似的層層解析處理。

python 怎麼處理json

json.dumps()

該函數可以將簡單數據類型（int\float\string\tuple\list\dict\unicode）轉換成JSON格式，樣例代碼如下：

import json

src_data = {“name”:”Tacey”,”age”:13,”sex”:”male”,”interst”:(“Programing”,”Reading”)}

#print repr(src_data)

print json.dumps(src_data)

輸出如下：

{‘interst’:(‘Programing’,’Reading’),’age’:23,’name’:’Tacey’,’sex’:’male’}

{“interst”:[“programing”,”Reading”],”age”:23,”name”:”Tacey”,”sex”:mal”}

2、json.loads()

該函數可以將JSON數據轉換成Python的簡單數據類型，接著上面的代碼：

json_data = json.dumps(src_data)

print json.loads(json_data)[“name”]

輸出結果：

Tacey