關於python的json模塊使用的信息

本文目錄一覽：

• 1、python之jsonpath模塊
• 2、python3 如果取json內容,謝謝
• 3、如何用python處理json文件
• 4、py3筆記8：json結構的校驗
• 5、【Python】淺談python中的json
• 6、python3.0怎麼用json從文件解析

python之jsonpath模塊

安裝方法：pip install jsonpath

官方文檔：

jsonpath表達式與xPath表達式類似，用來解析多層嵌套的json數據。

JsonPath是Json版的XPath。

JsonPath 對於 JSON 來說，相當於 XPath 對於 XML

JsonPath用符號 $ 表示最外層對象，類似於Xpath中的 根元素

jsonPath可以用：

例如， address.* 表示address對象的所有屬性，

book[*] 表示book數組的所有項目。 |

| [n] | 從數組中選擇第n那一個元素。索引從0開始。 |

| [n1,n2,…] | 選擇具有指定索引的數組元素，相當於上一個的多選。返回一個列表 |

| [start:end]

[start:] | 數組切片操作：

從start索引直到（但不包括）end索引選擇數組元素。

省略 end ，則選擇從start到數組結尾的所有元素。返回一個列表 |

| [:n] | 選擇數組的前n個元素 |

| [-n:] | 選擇數組的最後n個元素 |

| [?(expression)] | 過濾表達式,進行數據篩選 |

| [(expression)] | 使用表達式。

[(@.length-1)] 選擇數組中的最後一項。

在這裡 length 是指當前數組的長度，而不是名為的JSON欄位 length 。 |

python3 如果取json內容,謝謝

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式。它基於ECMAScript的一個子集。 JSON採用完全獨立於語言的文本格式，但是也使用了類似於C語言家族的習慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的數據交換語言。易於人閱讀和編寫，同時也易於機器解析和生成(一般用於提升網路傳輸速率)。

JSON在python中分別由list和dict組成。

這是用於序列化的兩個模塊：

json: 用於字元串和python數據類型間進行轉換

pickle： 用於python特有的類型和python的數據類型間進行轉換

Json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

pickle模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

json dumps把數據類型轉換成字元串 dump把數據類型轉換成字元串並存儲在文件中  loads把字元串轉換成數據類型  load把文件打開從字元串轉換成數據類型

json是可以在不同語言之間交換數據的，而pickle只在python之間使用。json只能序列化最基本的數據類型，josn只能把常用的數據類型序列化（列表、字典、列表、字元串、數字、），比如日期格式、類對象！josn就不行了。而pickle可以序列化所有的數據類型，包括類，函數都可以序列化。

如何用python處理json文件

import json,time  

infos = {“_id”:”description”,”name”:”python”,”filename”:”中文”,”os”:[“abcd”,”hello”,”www”]}  

infos[“time”] = time.time()#動態修改json文件內容  

#生成json文件  

def json_file(infos):  

    with open(“./static/desc.desc”,”w”) as jsonf:  

        jsonf.write(json.dumps(infos)) 

json_file(infos)  

#讀取json文件的內容  

file_info = json.load(file(“./static/desc.desc”))  

print file_info,type(file_info)  

filename = file_info[“filename”]  

print filename  

infos = json.dumps(file_info,sort_keys=True,indent=4)  

print infos,type(infos)

python使用json模塊來處理json數據

py3筆記8：json結構的校驗

python中使用json模塊實現python對象與json的轉換

要處理的是文件而不是字元串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 來編碼和解碼JSON數據

Json Schema 是一個用於驗證Json數據結構的強大工具

使用範圍： 介面測試中數據值校驗、數據類型校驗、json數據結構校驗

官網：

安裝: pip install jsonschema

type 關鍵字是json模式的基礎，指定架構的數據類型：string、number、object、array、boolean、null

object關鍵字,在python中對應的是dict類型

數組屬性array，用於有序元素

在python中,array類似於list或tuple

在Json,通常有2種方式驗證

1. 列表驗證： 任意長度的序列，其中每個元素匹配相同的模式

2. 元組驗證： 一個固定長度的序列，其中每個項目可能具有不同的模式

1. 列表驗證

2. 元組驗證

針對每一個元素解釋說明，默認校驗schema中設置的前n項

將items關鍵字設置成一個數組, 其中每個項目都是一個與文檔數組的每個索引相對應的模式,

也就是一個數組, 第一個元素模式驗證輸入數組的第一個元素. 第二個元素模式驗證輸入數組的第二個元素

例如, 在以下的模式, anyOf關鍵字用於表示給定值可能對任何給定的子模式有效。第一個子模式需要一個最大長度為5的字元串。第二個子模式需要一個最小值為0的數字。只要一個值對這些模式中的任何一個進行驗證,它就被認為整個組合模式有效。

{ 『anyOf』: [ {『type』: 『string』, 『maxLength』: 5}, {『type』:』string』, 『minimum』: 0 }]}

用於組合模式的關鍵字是:

該$schema關鍵字用於聲明JSON片段實際上是JSON模式的一部分。它還聲明了針對該模式編寫的JSON Schema標準的哪個版本。

建議所有JSON模式都有一個$schema條目，該條目必須位於根目錄下。因此，大多數情況下，您需要在架構的根目錄下：

【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。

python3.0怎麼用json從文件解析

1、說明：

python3通過json模塊load函數來解析文件。

2、代碼示例：

首先編寫一個json文件j.txt,內容如下：

{“errno”:1,”errmsg”:”操作成功！”,”data”:[]}

python代碼如下：

1

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import json

with open(‘j.txt’, ‘r’) as fr:

o = json.load(fr)

print(o[‘errno’])

print(o[‘errmsg’])

print(len(o[‘data’]))

輸出如下：

1

操作成功！

3、函數說明：

load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

反序列化fp（一個.read（）包含 – 支持類文件對象一個JSON文件），以一個Python對象。

object_hook是將與被調用的可選功能任何對象文本解碼（一個“dict“）的結果。返回值object_hook將用來代替dict。此功能可用於實現自定義解碼器（例如JSON-RPC級提示）。

object_pairs_hook是將與被調用的可選功能任何對象的結果與對的有序列表字面解碼。該的返回值object_pairs_hook將用來代替dict。

此功能可用於實現依賴於定製解碼器命令該鍵和值對被解碼（例如，collections.OrderedDict會記得插入的順序）。如果object_hook也定義了object_pairs_hook優先。

要使用自定義JSONDecoder子類，與cls指定它kwarg;否則JSONDecoder使用。

4、其它說明：

也可以使用json.loads函數來直接處理字元串，方法如下：

o=json.loads(‘{“errno”:0,”errmsg”:”操作成功！”,”data”:[]}’)