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本文小編為大家詳細介紹“Python中的json操作實例分析”,內容詳細,步驟清晰,細節處理妥當,希望這篇“Python中的json操作實例分析”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式,它是JavaScript的子集,易于人閱讀和編寫。
前端和后端進行數據交互,其實就是JS和Python進行數據交互
JSON注意事項:
(1)名稱必須用雙引號(即:””)來包括
(2)值可以是雙引號包括的字符串、數字、true、false、null、JavaScript數組,或子對象。
Python | JSON |
---|---|
dict | object |
list, tuple | array |
str, unicode | string |
int, long, float | number |
True | true |
False | false |
None | null |
在使用json這個模塊前,首先要導入json庫:import json
方法 | 描述 |
json.dumps() | 將 Python 對象編碼成 JSON 字符串 |
json.loads() | 將已編碼的 JSON 字符串解碼為 Python 對象 |
json.dump() | 將Python內置類型序列化為json對象后寫入文件 |
json.load() | 讀取文件中json形式的字符串元素轉化為Python類型 |
舉例:
import json data = {'name':'nanbei','age':18} #將Python對象編碼成json字符串 print(json.dumps(data))
結果:
{"name": "nanbei", "age": 18}
注: 在這里我們可以看到,原先的單引號已經變成雙引號了
import json data = {'name':'nanbei','age':18} #將Python對象編碼成json字符串 #print(json.dumps(data)) #將json字符串編碼成Python對象 a = json.dumps(data) print(json.loads(a))
結果:
{'name': 'nanbei', 'age': 18}
在這里舉個元組和列表的例子:
import json data = (1,2,3,4) data_json = [1,2,3,4] #將Python對象編碼成json字符串 print(json.dumps(data)) print(json.dumps(data_json)) #將json字符串編碼成Python對象 a = json.dumps(data) b = json.dumps(data_json) print(json.loads(a)) print(json.loads(b))
結果:
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
可以看到,元組和列表解析出來的均是數組。
import json data = { 'nanbei':'haha', 'a':[1,2,3,4], 'b':(1,2,3) } with open('json_test.txt','w+') as f: json.dump(data,f)
查看結果:
import json data = { 'nanbei':'haha', 'a':[1,2,3,4], 'b':(1,2,3) } with open('json_test.txt','w+') as f: json.dump(data,f) with open('json_test.txt','r+') as f: print(json.load(f))
結果:
{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}
dump(obj,skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw):
# 函數作用: 將Python的對象轉變成JSON對象
# skipkeys: 如果為True的話,則只能是字典對象,否則會TypeError錯誤, 默認False
# ensure_ascii: 確定是否為ASCII編碼
# check_circular: 循環類型檢查,如果為True的話
# allow_nan: 確定是否為允許的值
# indent: 會以美觀的方式來打印,呈現,實現縮進
# separators: 對象分隔符,默認為,
# encoding: 編碼方式,默認為utf-8
# sort_keys: 如果是字典對象,選擇True的話,會按照鍵的ASCII碼來排序
對于dump來說,只是多了一個fp參數
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)
Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a
``.write()``-supporting file-like object).
簡單說就是dump需要一個類似文件指針的參數(并不是真正的指針,可以稱之為文件對象),與文件操作相結合,即先將Python文件對象轉化為json字符串再保存在文件中。
讀到這里,這篇“Python中的json操作實例分析”文章已經介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內容的文章,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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