问题
你想读写JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。
解决方案
json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() ， 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多。 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON：
import
jsondata={'name':'ACME','shares':100,'price':542.23}
json_str=json.dumps(data)
下面演示如何将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：
data=json.loads(json_str)
如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：
# Writing JSON data
with open('data.json','w') as f:
json.dump(data,f)
# Reading data back
with open('data.json','r')as f:
data=json.load(f)
讨论
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：
>>> fromurllib.requestimporturlopen>>> importjson>>> u=urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5')>>> resp=json.loads(u.read().decode('utf-8'))>>> frompprintimportpprint>>> 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}'>>> fromcollectionsimportOrderedDict>>> data=json.loads(s,object_pairs_hook=OrderedDict)>>> dataOrderedDict([('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：
>>> classJSONObject:... def__init__(self,d):... self.__dict__=d...>>>>>> data=json.loads(s,object_hook=JSONObject)>>> data.name'ACME'>>> data.shares50>>> data.price490.1>>>
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：
>>> classPoint:... def__init__(self,x,y):... self.x=x... self.y=y...>>> p=Point(2,3)>>> json.dumps(p)Traceback (most recent call last):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py",line226,indumpsreturn_default_encoder.encode(obj)File"/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py",line187,inencodechunks=self.iterencode(o,_one_shot=True)File"/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py",line245,initerencodereturn_iterencode(o,0)File"/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py",line169,indefaultraiseTypeError(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：
defserialize_instance(obj):d={'__classname__':type(obj).__name__}d.update(vars(obj))returnd
如果你想反过来获取这个实例，可以这样做：
# Dictionary mapping names to known classesclasses={'Point':Point}defunserialize_object(d):clsname=d.pop('__classname__',None)ifclsname:cls=classes[clsname]obj=cls.__new__(cls)# Make instance without calling __init__forkey,valueind.items():setattr(obj,key,value)returnobjelse:returnd
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.x2>>> a.y3>>>
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。
