Python操作JSON实现网络数据交换
作者:? 发布时间:2023-01-27 02:21:53
前言
学学Python中操纵JSON的知识。学完本文,你可以学到如下内容:
1、JSON是什么?
2、JSON与XML的优劣差异?
3、将Python对象编码成JSON字符串
4、将JSON字符串解码为Python对象
5、解决JSON中文乱码问题
JSON是什么?
JSON的全称是 JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式。最初,JSON 只是 JavaScript 的子集,但由于其简单易用而迅速走红。
现今大部分编程语言都支持对JSON的解析与生成,而近些年异军突起的NoSQL数据库也多参照JSON来设计数据存储格式,例如Mongodb的BSON(Binary JSON)。
JSON有以下六种数据类型:number、boolean、string、null、array、object。前三种很好理解,第四个null对应Python的None,最后两种,对应Python的列表和字典。
{
"name": "小明",
"age": 14,
"gender": true,
"grade": null,
"skills": [
"JavaScript",
"Java",
"Python"
]
}
JSON与XML的优劣差异?
在JSON出现之前,人们用XML在网络上交换数据,在JSON出现后,它基本上就取代了XML的位置。两者的共同之处显而易见,它们都是结构化的语言,都可以用于网络数据的交换。
两者最大的差异在于它们的“出身”不同,也就是它们被创造的目的不同。
XML是W3C(万维网联盟)发布的可扩展标记语言(Extensible Markup Language),最初设计来弥补HTML的不足,以强大的扩展性满足网络信息发布的需要,与它“同级”的有:XHTML\CSS\ECMAScript等。它包含DTD、XSD、XPath、XSL等一大堆复杂的规范,在数据存储、扩展及高级检索等方面都有作用。后来被用于网络数据交换,颇有点大材小用的意思,虽然可胜任,却也有点复杂和冗余。
而JSON是ECMAScript标准的子集,设计之初就是为了克服XML在数据交换上的劣势,所以一方面,它像XML一样具有简洁而清晰的层次结构,另一方面,它比XML小巧精致,更加适用于网络数据的传输。
JSON也不是没有缺点,当结构层级很多的时候,它会让人陷入繁琐复杂的数据节点查找中,在可读性上要比XML差。
将Python对象编码成JSON字符串
将python的对象转化为字符串,这个过程也称为序列化,与之相对,将JSON字符串转化为python对象,这个过程被称为反序列化。
序列化格式如下,json.dumps()把python对象序列化,json.dump() 先序列化,然后将内容存入文件:
json.dumps(obj,
, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False,
*kw)
json.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)
In [1]: import json
In [2]: d = dict(name='Tom', age='8', score=88)
In [3]: json.dumps(d)
Out[3]: '{"name": "Tom", "age": "8", "score": 88}'
In [4]: with open('test.json', 'w') as f:
...: json.dump(d, f)
用的比较多的参数有:
ensure_ascii=True 设置是否编码为ASCII,默认是,若False,则使用原编码码格式
indent=None 设置打印时缩进,默认不缩进
separators=None 设置分隔符,取值是(item_separator, dict_separator)元组,默认为(‘,’,’:’),这表示keys之间用“,”隔开,而key和value之间用“:”隔开
sort_keys=False 设置按key值排序,默认不排序
将JSON字符串解码为Python对象
反序列化格式如下,json.loads()从内存中读取内容解析,json.load() 从文件中读取内容解析:
json.loads(s,
, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None,
*kw)
json.load(fp,
, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None,
*kw)
In [1]: import json2In [2]: d = dict(name='Tom', age='8', score=88)
In [3]: tom_json = json.dumps(d)
In [4]: json.loads(tom_json)
Out[4]: {'age': '8', 'name': 'Tom', 'score': 88}
In [5]: with open('test.json', 'r') as f:
...: print(json.load(f))
{'name': 'Tom', 'age': '8', 'score': 88}
json.loads()比json.load() 多了一个encoding参数,可以将传入的字符串重新编码。
解决中文乱码问题
序列化的ensure_ascii参数与反序列化的encoding相对应,都是处理字符编码,一旦处理不好,就会导致中文乱码问题。
Python2的字符编码乱七八糟,也广被人诟病,如果不幸遇到Python2项目,可参照如下例子解决。
字符串在Python2内部的表示是unicode编码。因此,在做编码转换时,需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码。
# -*- coding: utf-8 -*-
m = {'a' : '你好'}
print m
=>{'a': '\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'}
print json.dumps(m)
=>{"a": "\u4f60\u597d"}
print json.dumps(m,ensure_ascii=False)
=>{"a": "浣犲ソ"}
print json.dumps(m,ensure_ascii=False).decode('utf8').encode('gb2312')
=>{"a": "你好"}
Python3的默认编码格式是utf-8,以上例子,只需要ensure_ascii=False,就能解决。
来源:https://juejin.cn/post/7110404603581038629
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