Python中JSON的常用方法

json.loads()

json.loads() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于将JSON格式的字符串解析（解码）成Python对象。这个过程是反序列化的一部分，即将数据从一种格式（在这个情况下是JSON字符串）转换成另一种格式（在这个情况下是Python的数据结构，如字典或列表）。

参数

• s (str): 要解码的JSON字符串。
• *, **kwargs: 其他可选参数，用于指定解码行为，如 object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, json_loads 等。这些参数允许用户自定义解码过程，例如将JSON对象转换成特定的Python对象类型。

返回值

Python对象：通常是字典（对应于JSON对象）或列表（对应于JSON数组）。如果JSON字符串表示的是其他类型（如字符串、数字、布尔值、null），则返回相应的Python类型。

示例

import json  
  
# 一个简单的JSON字符串  
json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'  
  
# 使用json.loads()将JSON字符串解析成Python对象  
python_obj = json.loads(json_str)  
  
# 打印解析后的Python对象  
print(python_obj)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}  
  
# 访问解析后的对象属性  
print(python_obj['name'])  # 输出: Alice  
print(python_obj['age'])   # 输出: 30  
print(python_obj['is_student'])  # 输出: False

注意事项

• JSON字符串必须使用双引号（"）来包围键和字符串值。如果使用单引号（'），则会导致解码错误。
• JSON中的布尔值 true 和 false 会被转换成Python中的 True 和 False。
• JSON中的 null 会被转换成Python中的 None。
• 如果JSON字符串格式不正确（例如缺少引号、括号不匹配等），json.loads() 会抛出一个 json.JSONDecodeError 异常。

json.dumps()

json.dumps() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于将Python对象编码（序列化）成JSON格式的字符串。这个过程是序列化的一部分，即将数据从一种格式（在这个情况下是Python的数据结构，如字典或列表）转换成另一种格式（在这个情况下是JSON字符串）。

参数

• obj (any): 要编码的Python对象。它通常是字典（对应于JSON对象）或列表（对应于JSON数组），但也可以是其他类型，如字符串、数字、布尔值、None等。
• skipkeys (bool, optional): 默认为False。如果字典的键不是基本类型（即str, int, float, bool, None），则设置为True可以跳过这些键；否则将引发TypeError。
• ensure_ascii (bool, optional): 默认为True。如果设置为False，则尝试将非ASCII字符（如中文）输出为\uXXXX形式的Unicode转义字符之外的字符。请注意，这可能会产生不可读的输出在非ASCII平台的print函数中，因为print函数可能会使用系统默认的编码来解码字节字符串。在Python 3.x中，字符串是Unicode的，所以这个选项主要影响字节字符串的输出。
• check_circular (bool, optional): 默认为True。如果设置为False，则跳过对容器类型的循环引用的检查（这可能会引发OverflowError）。
• allow_nan (bool, optional): 默认为True。如果设置为False，则序列化过程中会将浮点数中的NaN、Infinity和-Infinity转换为null。
• sort_keys (bool, optional): 默认为False。如果设置为True，则字典的键会按照键的Unicode码点排序。
• indent (int or str, optional): 如果指定为整数，则使用指定的缩进级别来美化输出的JSON字符串。如果指定为字符串（如\t），则使用该字符串作为缩进字符。
• separators (tuple, optional): 一个(item_separator, key_separator)元组，用于指定分隔符。默认为(', ', ‘: ‘)。如果指定为(’,’, ‘:’)，则输出的字符串会更紧凑。
• default (function, optional): 一个函数，用于将不可序列化的对象转换为一个可序列化的表示。默认情况下，不可序列化的对象会引发TypeError。
  *, **kwargs: 其他可选参数，用于进一步定制序列化行为。

返回值

str: 编码后的JSON格式的字符串。

示例

import json  
  
# 一个简单的Python对象（字典）  
python_obj = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}  
  
# 使用json.dumps()将Python对象编码成JSON字符串  
json_str = json.dumps(python_obj)  
  
# 打印编码后的JSON字符串  
print(json_str)  # 输出: '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'  
  
# 使用indent参数来美化输出  
pretty_json_str = json.dumps(python_obj, indent=4)  
print(pretty_json_str)  
# 输出:  
# {  
#     "name": "Alice",  
#     "age": 30,  
#     "is_student": false  
# }

注意事项

• 编码后的JSON字符串使用双引号（"）来包围键和字符串值。
• Python中的布尔值 True 和 False 会被转换成JSON中的 true 和 false。
• Python中的 None 会被转换成JSON中的 null。
• 如果Python对象包含无法直接转换成JSON的类型（如自定义对象），则可以使用default参数来提供一个自定义的序列化函数。
• json.dumps() 不会直接写入文件；要将JSON字符串写入文件，请使用json.dump()方法。

json.load()

json.load() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于从文件中读取JSON格式的数据，并将其解析（解码）成Python对象。这个过程是反序列化的一部分，即将数据从一种格式（在这个情况下是JSON文件）转换成另一种格式（在这个情况下是Python的数据结构，如字典或列表）。

参数

• fp (file-like object): 一个文件对象，它应该是一个支持.read()方法的对象，并且包含JSON格式的数据。这通常是一个打开的文件，但也可以是任何实现了文件接口的对象。
• *, **kwargs: 其他可选参数，用于指定解码行为，如 object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, cls 等。这些参数允许用户自定义解码过程，例如将JSON对象转换成特定的Python对象类型。

返回值

Python对象：通常是字典（对应于JSON对象）或列表（对应于JSON数组）。如果JSON文件表示的是其他类型（如字符串、数字、布尔值、null），则返回相应的Python类型。

示例

import json  
  
# 假设有一个名为'data.json'的文件，内容如下：  
# {  
#     "name": "Alice",  
#     "age": 30,  
#     "is_student": false  
# }  
  
# 打开JSON文件并读取数据  
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:  
    python_obj = json.load(f)  
  
# 打印解析后的Python对象  
print(python_obj)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}  
  
# 访问解析后的对象属性  
print(python_obj['name'])  # 输出: Alice

注意事项

• 文件应该以读取模式（‘r’）打开，并且通常应该指定文件的编码（如’utf-8’），以确保正确读取文件中的字符。
• JSON文件中的字符串必须使用双引号（"）来包围键和字符串值。
• 如果JSON文件格式不正确（例如缺少引号、括号不匹配等），json.load() 会抛出一个 json.JSONDecodeError 异常。
• json.load() 直接从文件中读取并解析JSON数据，而不需要先将文件内容读入一个字符串变量。

json.dump()

json.dump() 是Python标准库 json 模块中的一个函数，用于将Python对象编码（序列化）成JSON格式，并将结果写入到一个文件中。这个过程是序列化的一部分，即将数据从一种格式（在这个情况下是Python的数据结构，如字典或列表）转换成另一种格式（在这个情况下是JSON文件）。

参数

• obj (any): 要编码的Python对象。它通常是字典（对应于JSON对象）或列表（对应于JSON数组），但也可以是其他类型，如字符串、数字、布尔值、None等。
• fp (file-like object): 一个文件对象，它应该是一个支持.write()方法的对象，用于写入JSON格式的数据。这通常是一个打开的文件，但也可以是任何实现了文件接口的对象。
• skipkeys (bool, optional): 默认为False。如果字典的键不是基本类型（即str, int, float, bool, None），则设置为True可以跳过这些键；否则将引发TypeError。
• ensure_ascii (bool, optional): 默认为True。如果设置为False，则尝试将非ASCII字符（如中文）输出为\uXXXX形式的Unicode转义字符之外的字符。请注意，在写入文件时，这通常不是问题，因为文件可以保存任何字节。但是，如果文件被当作文本文件处理（例如，在某些编辑器或查看器中打开），则可能需要确保文件的编码与ensure_ascii=False时写入的字符相匹配。
• check_circular (bool, optional): 默认为True。如果设置为False，则跳过对容器类型的循环引用的检查（这可能会引发OverflowError）。
• allow_nan (bool, optional): 默认为True。如果设置为False，则序列化过程中会将浮点数中的NaN、Infinity和-Infinity转换为null。
• sort_keys (bool, optional): 默认为False。如果设置为True，则字典的键会按照键的Unicode码点排序后写入文件。
• indent (int or str, optional): 如果指定为整数，则使用指定的缩进级别来美化输出的JSON。如果指定为字符串（如\t），则使用该字符串作为缩进字符。
• separators (tuple, optional): 一个(item_separator, key_separator)元组，用于指定分隔符。默认为(', ', ‘: ‘)。如果指定为(’,’, ‘:’)，则输出的字符串会更紧凑。
• default (function, optional): 一个函数，用于将不可序列化的对象转换为一个可序列化的表示。默认情况下，不可序列化的对象会引发TypeError。
  *, **kwargs: 其他可选参数，用于进一步定制序列化行为。

返回值

None：json.dump() 不返回任何值，它将编码后的JSON数据直接写入到提供的文件对象中。

示例

import json  
  
# 一个简单的Python对象（字典）  
python_obj = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}  
  
# 打开一个文件以写入JSON数据  
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:  
    json.dump(python_obj, f)  
  
# 现在'output.json'文件包含了编码后的JSON数据

注意事项

• 文件应该以写入模式（‘w’、‘a’等）打开，并且通常应该指定文件的编码（如’utf-8’），以确保正确写入文件中的字符。
• 如果ensure_ascii设置为False，并且文件中包含非ASCII字符，请确保文件的编码与这些字符相匹配，否则在某些环境中可能会出现乱码。
• json.dump() 直接将Python对象编码成JSON格式并写入文件，而不需要先将数据转换成字符串。
• 如果提供的文件对象不支持.write()方法，json.dump() 会抛出一个异常。

json.JSONDecoder 类

json.JSONDecoder 提供了一个接口来解码JSON字符串。你可以创建一个JSONDecoder实例，然后使用它的.decode()方法来解码JSON数据。

构造函数

json.JSONDecoder(object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)

• object_hook：一个可选的函数，它将对每个解码的字典对象调用。这个函数应该接受一个字典作为参数，并返回另一个对象（通常是自定义的字典子类或其他类型的对象）。
• parse_float、parse_int：这两个可选的函数分别用于解析JSON中的浮点数和整数。它们将接收一个字符串作为参数，并返回相应的浮点数或整数。
• parse_constant：一个可选的函数，用于解析JSON中的特殊浮点值（如NaN、Infinity和-Infinity）。这个函数将接收一个字符串作为参数，并返回相应的特殊浮点值。
• strict：如果设置为False，则解码器将尝试解析非标准的JSON（例如，允许尾随逗号）。默认值为True，表示严格遵循JSON标准。
• object_pairs_hook：一个可选的函数，类似于object_hook，但它用于处理解码后的有序对列表（即列表中的元素是二元组，而不是字典）。这个函数应该接受一个有序对列表作为参数，并返回另一个对象（例如，一个有序字典）。

方法

.decode(s, _w=None): 解码JSON字符串s。_w是一个内部参数，通常不需要用户设置。

示例

import json  
  
# 创建一个JSONDecoder实例  
decoder = json.JSONDecoder(object_hook=lambda d: {k.upper(): v for k, v in d.items()})  
  
# JSON字符串  
json_str = '{"name": "Alice", "age": 25}'  
  
# 解码JSON字符串  
decoded_obj = decoder.decode(json_str)  
  
# 打印解码后的对象  
print(decoded_obj)  # 输出: {'NAME': 'Alice', 'AGE': 25}

在这个示例中，我们创建了一个JSONDecoder实例，并通过object_hook参数提供了一个函数，该函数将解码后的字典中的所有键转换为大写。然后，我们使用这个解码器的.decode()方法来解码一个JSON字符串，并打印出解码后的对象。

注意事项

• 通常情况下，直接使用json.loads()函数就足够了，因为它提供了与JSONDecoder相同的解码功能，但使用起来更简单。
• 如果你需要处理大量的JSON数据或需要重用解码器对象，那么使用JSONDecoder可能会更有效。
• 在使用object_hook、parse_float、parse_int、parse_constant和object_pairs_hook参数时，请确保提供的函数能够正确处理输入并返回预期的输出。

json.JSONEncoder 类

在Python的json模块中，json.JSONEncoder是一个类，它提供了将Python对象编码（即序列化）为JSON字符串的接口。虽然json.dumps()函数是序列化Python对象为JSON字符串的常用方法，但在需要更细粒度的控制或想要重用编码器对象的情况下，可以使用json.JSONEncoder。
json.JSONEncoder类允许你创建一个编码器实例，并通过其.encode()方法将Python对象转换为JSON字符串。

构造函数

json.JSONEncoder(skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)

• skipkeys：如果为True，则跳过字典中无法编码为JSON的键（通常是那些其str()表示形式不是字符串的键）。默认值为False。
• ensure_ascii：如果为True，则所有非ASCII字符都将转义为\uXXXX形式的Unicode转义序列。默认值为True。如果为False，则尝试直接使用Unicode字符（这可能需要你的环境支持显示这些字符）。
• check_circular：如果为True，则检测并引发TypeError以阻止循环引用（例如，字典直接或间接地引用自己）。默认值为True。
• allow_nan：如果为True，则允许将NaN、Infinity和-Infinity等浮点值编码为它们的JSON等价物（null、“Infinity"和”-Infinity"）。默认值为True。
• sort_keys：如果为True，则对字典的键进行排序（按照Unicode码点顺序）。默认值为False。
• indent：一个用于美化输出的整数或字符串。如果是一个整数，则表示每个级别的缩进量（以空格为单位）。如果是一个字符串（如\t），则使用该字符串作为缩进字符。默认值为None，表示不添加任何缩进。
• separators：一个(item_separator, key_separator)元组，用于指定项之间和键-值对之间的分隔符。默认值为(', ', ': ')，表示使用逗号和冒号作为分隔符。
• default：一个用于处理无法直接编码为JSON的对象的函数。这个函数应该接受一个无法编码的对象，并返回一个可以编码的对象（例如，一个基本数据类型或另一个可以编码的对象）。如果未提供此函数，则在遇到无法编码的对象时，将引发TypeError。

方法

.encode(o): 将Python对象o编码为JSON字符串。

示例

import json  
  
# 创建一个JSONEncoder实例，配置美化输出  
encoder = json.JSONEncoder(indent=4, sort_keys=True)  
  
# 一个Python对象（字典）  
python_obj = {  
    'name': 'Alice',  
    'age': 25,  
    'is_student': False,  
    'courses': ['Math', 'Science', 'Art'],  
    'address': {  
        'street': '123 Main St',  
        'city': 'Wonderland'  
    }  
}  
  
# 将Python对象编码为JSON字符串  
json_str = encoder.encode(python_obj)  
  
# 打印JSON字符串  
print(json_str)

在这个示例中，我们创建了一个JSONEncoder实例，并通过indent和sort_keys参数配置了美化输出。然后，我们使用这个编码器的.encode()方法将一个Python对象（字典）编码为JSON字符串，并打印出来。

注意事项

• 通常情况下，直接使用json.dumps()函数就足够了，因为它提供了与JSONEncoder相同的编码功能，但使用起来更简单。
• 如果你需要处理大量的Python对象或需要重用编码器对象，那么使用JSONEncoder可能会更有效。
• 在使用default参数时，请确保提供的函数能够正确处理无法编码的对象，并返回一个可以编码的对象。

json.JSONDecodeError 类

在Python的json模块中，json.JSONDecodeError是一个异常类，用于在解码（反序列化）JSON数据时报告错误。这个异常是在尝试将JSON格式的字符串转换为Python对象时，如果JSON数据格式不正确或无法解析，就会引发此异常。
json.JSONDecodeError是ValueError的一个子类，因此它继承了ValueError的所有属性和方法。此外，JSONDecodeError还提供了一些额外的属性，以帮助开发者诊断和修复解码过程中的问题。

属性

• msg: 一个字符串，描述了错误的性质。这通常是一个简短的错误消息，如"Expecting value"或"Extra data"。
• doc: 引发错误的JSON字符串（或其一部分）。这可以帮助你查看导致错误的具体JSON数据。
• pos: 一个整数，表示错误发生的位置（在doc字符串中的索引）。这可以帮助你定位到JSON字符串中出错的具体位置。
• lineno: 一个整数，表示错误发生的行号（如果JSON数据是分行的）。注意，这个属性可能不是所有Python版本或json模块实现中都可用。
• colno: 一个整数，表示错误发生的列号（同样，如果JSON数据是分行的）。这个属性也可能不是所有实现中都可用。

示例

import json  
  
# 一个格式不正确的JSON字符串  
invalid_json = '{"name": "Alice", "age": 25, "is_student": '  
  
try:  
    # 尝试解码JSON字符串  
    data = json.loads(invalid_json)  
except json.JSONDecodeError as e:  
    # 捕获JSONDecodeError异常并打印错误信息  
    print(f"JSONDecodeError occurred: {e.msg}")  
    print(f"Error position: {e.pos} in document: {e.doc[:e.pos]}...")  
    # 如果可用，打印行号和列号  
    if hasattr(e, 'lineno'):  
        print(f"Error line number: {e.lineno}, column number: {e.colno}")

在这个示例中，我们尝试解码一个格式不正确的JSON字符串（缺少一个引号来闭合is_student的值）。由于JSON数据格式不正确，json.loads()函数会引发json.JSONDecodeError异常。我们捕获了这个异常，并打印了错误消息、错误位置以及（如果可用的话）行号和列号。

注意事项

• 当处理来自外部源（如网络API、文件或用户输入）的JSON数据时，始终应该准备好捕获json.JSONDecodeError异常。
• lineno和colno属性可能不是所有Python版本或json模块实现中都可用。如果你的环境中这些属性不可用，你可能需要依赖pos属性和错误消息来定位问题。
• 在调试时，查看doc属性中的JSON数据可以帮助你理解为什么解码失败。但是，请注意，如果JSON数据非常大，打印整个字符串可能会占用大量空间或导致性能问题。在这种情况下，你可能只想打印出错位置附近的一部分数据。