python(进阶篇)-json标准库大总结

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活动地址：CSDN21天学习挑战赛

学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；

虽然永远无法预料明天是晴还是雨，

也无法预知你在乎的人是否还在身旁，

以及你一直以来的坚持究竟能否换来什么。

但你能决定的是，

今天有没有备好雨伞，

有没有好好爱自己，

以及是否为自己追求的理想而拼尽全力。

目录

• json标准库大总结
• • 一、什么是json？
  • 二、json语法规则
  • 三、json模块
  • • json.dumps()
    • json.dump()
    • json.load()
  • 四、XML文件和JSON文件互转
  • 五、解析json文件
  • json与js对象的关系

json标准库大总结 一、什么是json？

JSON（JavaScript Object Notation, JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript（European Computer Manufacturers Association, 欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

简要历史
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写，可以在多种语言之间进行数据交换 [5] 。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。
JSON是Douglas Crockford在2001年开始推广使用的数据格式，在2005年-2006年正式成为主流的数据格式，雅虎和谷歌就在那时候开始广泛地使用JSON格式。

总结

• json独立于语言
• json具有自我描述性，更易理解
• json比XML更小、更快、更易解析
• 在我们使用爬虫获取的接口数据就是json格式

二、json语法规则

语法格式：{key1:value1,key2:value2}键值对形式（冒号分开），对间用逗号连接
范例：简单的json对象

{
	"name":"样子的木偶",
	"age":18
}

在实际运用中常常这样表示一个对象

{"name":"样子的木偶","age":18}//同一个对象信息编写在同一行节省空间

复杂范例：

{
	"中国省份":[//使用数组包含两个对象，每个对象用逗号分隔
		{"name":"台湾","位置":"东方"},//对象内每个键值对通过逗号分隔
		{"name":"河南","位置":"中原"}
	]
}

注意事项

• json的键值对key部分必须要使用“包裹起来，单引号都不行，这样key中二点值都成为了符号，在js中就没有这样的强制要求，但是js中要求key中不能包含关键字
• json中的键值对value部分，不允许出现函数function、undefined、NaN，但是可以有null，js中对象的值中可以出现
• json数据结束后、不允许出现没有用的逗号如:{key:value,key2:value2,}，注意看结尾部分value2的后面的逗号，不允许出现

json格式总结
值可以是对象、数组、数字、字符串或者三个字面值(false、null、true)中的一个。值中的字面值中的英文必须使用小写。

对象由花括号括起来的逗号分割的成员构成，成员是字符串键和上文所述的值由逗号分割的键值对组成，如：
{"name": "John Doe", "age": 18, "address": {"country" : "china", "zip-code": "10000"}}

JSON中的对象可以包含多个键值对，并且有数组结构，该语言正是一次实现过程内容的描述。

数组是由方括号括起来的一组值构成，如：[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6]

字符串与C或者Java的字符串非常相似。字符串是由双引号包围的任意数量Unicode字符的集合，使用反斜线转义。一个字符（character）即一个单独的字符串（character string）。

数字也与C或者Java的数值非常相似。除去未曾使用的八进制与十六进制格式。除去一些编码细节。
json的正确使用方法

#格式1：json对象
{"name":"样子的木偶","age":18}//同一个对象信息编写在同一行节省空间

#格式2：json数组
{
	"中国省份":[//使用数组包含两个对象，每个对象用逗号分隔
		{"name":"台湾","位置":"东方"},//对象内每个键值对通过逗号分隔
		{"name":"河南","位置":"中原"}
	]
}

三、json模块

作用

• 使用json字符串生成python对象（load）
• 由python对象格式化成为json字符串（dump）
  python到json数据类型转换
  将数据从python转换到json格式，在数据类型上会由变化，如下表：

python	json
dict	object
list,tuple	array
str	strig
int,float,int-&float-derived Enums	number
True	true
False	false
None	null

反过来，将json格式转化为python内置类型，如下表所示：

json	python
object	dict
array	list
string	str
umber(int)	int
number(real)	float
true	True
false	False
null	None

使用方法

json模块我们主要学会使用这四种方法就好

json.dumps(obj)//将python数据类型转换为json格式的字符串。

josn.dump(obj,fp)//将python数据类型转换并保存到son格式的文件内。

json.loads(s)//将json格式的字符串转换为python的类型。

json.load(fp)//从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型。

接下来我们分别介绍使用方法

json.dumps()

将python数据类型转化为json格式的字符串

语法格式

• json.dumps(obj， *,skipkeys=False,ensure_ascii=True，check_circular=True，allow_nan=True，cls=Mone,indent=HNone,separators=None，default=None，sort_keys=False，**kw)

import json

# Python字典
person = {"name": "样子的木偶", "age": 18, "tel": ["10086996", "1351111111"], "isonly": True}
print(person)
print(type(person))


# Python字典转换为json字符串
jsonStr = json.dumps(person)
print(jsonStr )
print(type(jsonStr))

从上面可以看出json格式和python格式的区别：python格式打印输出是单引号，类型为dict。而json格式输出是双引号，类型为：str。True的开头大小写的区别

使用dumps（）的一些参数可以将json字符串进行格式化输出：

import json

# Python字典
person = {"name": "样子的木偶", "age": 18, "tel": ["10086996", "1351111111"], "isonly": True}
print(person)
print(type(person))


# Python字典转换为json字符串
jsonStr = json.dumps(person,sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
print(jsonStr )
print(type(jsonStr))

参数介绍

• sort_key:是否进行排序
• indent:定义缩进距离
• separators:是一个元组，定义分隔符类型
• skipkeys:是否允许json字符串编码字典对象时，字典的key不是字符串类型（默认是不允许）

修改分隔符

import json

# Python字典
person = {"name": "样子的木偶", "age": 18, "tel": ["10086996", "1351111111"], "isonly": True}
print(person)
print(type(person))

# Python字典转换为json字符串
jsonStr = json.dumps(person, sort_keys=True, indent=4, separators=('!', ': '))
print(jsonStr)
print(type(jsonStr))

文件操作

import json

# Python字典
person = {"name": "样子的木偶", "age": 18, "tel": ["10086996", "1351111111"], "isonly": True}
# Python字典转换为json字符串
jsonStr = json.dumps(person)
print(jsonStr)
print(type(jsonStr))

with open('test.json', 'w', encoding='utf-8') as f:  # 文件名/写入/编码类型
    f.write(jsonStr)  # 在文件里写入转成的json串

创建了text.json文件并写入内容

json.dump()

语法格式

• 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)

import json

# Python字典
person = {"name": "样子的木偶", "age": 18, "tel": ["10086996", "1351111111"], "isonly": True}
# Python字典转换为json字符串
jsonStr = json.dumps(person)
json.dump(person, open('text.json', 'w'))

使用参数能让json字串格式化输出：

import json

# Python字典
person = {"name": "样子的木偶", "age": 18, "tel": ["10086996", "1351111111"], "isonly": True}
# Python字典转换为json字符串
jsonStr = json.dumps(person)
json.dump(person, open('text.json', 'w'), sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))

json.dumps和json.dumps写入文件的区别：

• dump()不需要使用.write()方法，只需要写那个字典，那个文件即可;而dumps()需要使用.wnite()方法写
• 如果把字典写到文件里面的时候，dump()好用;但是如果不需要操作文件，或需要把内容存储到数据库何excel，则需要使用dumps()先把字典转换成字符串，再写入

json.load()

使json格式的文件中的数据类型转换为python中的类型

• 语法格式: json.load(fp，" , cls=Mone， object_hook=None，parse_float=NMone， parse_int=None， parse_constant=None,object_pairs_hook=None，**kw)

import json

python= json.load(open('text.json','r'))
print(python)
print(type(python))

json.load()和json.loads()区别

• loads()传的是json字符串，而load（）传的是文件对象
• 使用loads（）时需要先读取文件再使用，而load（）则不用
  总结
  我们可以发现不管dumps还是load，带s的都是和字符串相关的，不带s的都是和文件相关的

四、XML文件和JSON文件互转

XML文件转为JSON文件
新建一个text.xml文件：

	tom
	mary
	love

import json
import xmltodict


def xml_to_json(xml_str):
    """parse是的xml解析器，参数需要

    :param xml_str: xml字符串
    :return: json字符串
    """
    xml_parse = xmltodict.parse(xml_str)
    # json库dumps()是将dict转化成json格式,loads()是将json转化成dict格式。
    # dumps()方法的ident=1,格式化json
    json_str = json.dumps(xml_parse, indent=1)
    return json_str


XML_PATH = './text.xml'  # xml文件的路径
with open(XML_PATH, 'r') as f:
    xmlfile = f.read()
    with open(XML_PATH[:-3] + 'json', 'w') as newfile:
        newfile.write(xml_to_json(xmlfile))

成功写入json文件
json文件转换为xml文件
新建text.json文件：

{
  "student": {
    "course": {
      "name": "math",
      "score": "90"
    },
    "info": {
      "sex": "male",
      "name": "name"
    },
    "stid": "10213"
  }
}

转换代码

import xmltodict
import json


def json_to_xml(python_dict):
    """xmltodict库的unparse()json转xml

    :param python_dict: python的字典对象
    :return: xml字符串
    """
    xml_str = xmltodict.unparse(python_dict)
    return xml_str


JSON_PATH = './text.json'  # json文件的路径
with open(JSON_PATH, 'r') as f:
    jsonfile = f.read()
    python_dict = json.loads(jsonfile)  # 将json字符串转换为python字典对象
    with open(JSON_PATH[:-4] + 'xml', 'w') as newfile:
        newfile.write(json_to_xml(python_dict))

生成xml文件
json和xml的区别
1、可读性

JSON和XML的可读性可谓不相上下，一边是简易的语法，一边是规范的标签形式，很难分出胜负。
可扩展性

XML天生有很好的扩展性，JSON当然也有，没有什么是XML可以扩展而JSON却不能扩展的。不过JSON在Javascript主场作战，可以存储Javascript复合对象，有着xml不可比拟的优势。

2、编码难度

XML有丰富的编码工具，比如Dom4j、Dom、SAX等，JSON也有提供的工具。无工具的情况下，相信熟练的开发人员一样能很快的写出想要的xml文档和JSON字符串，不过，xml文档要多很多结构上的字符。
3、解码难度

XML的解析方式有两种：
一是通过文档模型解析，也就是通过父标签索引出一组标记。例如：xmlData.getElementsByTagName(“tagName”)，但是这样是要在预先知道文档结构的情况下使用，无法进行通用的封装。

另外一种方法是遍历节点（document 以及 childNodes）。这个可以通过递归来实现，不过解析出来的数据仍旧是形式各异，往往也不能满足预先的要求。

凡是这样可扩展的结构数据解析起来一定都很困难。

JSON也同样如此。如果预先知道JSON结构的情况下，使用JSON进行数据传递简直是太美妙了，可以写出很实用美观可读性强的代码。如果你是纯粹的前台开发人员，一定会非常喜欢JSON。但是如果你是一个应用开发人员，就不是那么喜欢了，毕竟xml才是真正的结构化标记语言，用于进行数据传递。

而如果不知道JSON的结构而去解析JSON的话，那简直是噩梦。费时费力不说，代码也会变得冗余拖沓，得到的结果也不尽人意。但是这样也不影响众多前台开发人员选择JSON。因为json.js中的toJSONString()就可以看到JSON的字符串结构。当然对于不是经常使用这个字符串的人，这样做仍旧是噩梦。常用JSON的人看到这个字符串之后，就对JSON的结构很明了了，就更容易的操作JSON。

以上是在Javascript中仅对于数据传递的xml与JSON的解析。在Javascript地盘内，JSON毕竟是主场作战，其优势当然要远远优越于xml。如果JSON中存储Javascript复合对象，而且不知道其结构的话，我相信很多程序员也一样是哭着解析JSON的。

除了上述之外，JSON和XML还有另外一个很大的区别在于有效数据率。JSON作为数据包格式传输的时候具有更高的效率，这是因为JSON不像XML那样需要有严格的闭合标签，这就让有效数据量与总数据包比大大提升，从而减少同等数据流量的情况下，网络的传输压力。

五、解析json文件

解析json文件其实就是定位到所需数据的键即可

代码实现

import json

json_str = '{"name":"test", "type":{"name":"seq", "parameter":["1", "2"]}}'
print(json_str)
print(type(json_str))
print('-' * 20)

# 1、JSON文件转换为Python对象
python_obj = json.loads(json_str)
print(python_obj)
print(type(python_obj))
print('-' * 20)

# 2、定位具体的数据节点
print(python_obj.keys())
print(python_obj.values())
print(python_obj["name"])
print(python_obj["type"]["name"])
print(python_obj["type"]["parameter"][0])
print(python_obj["type"]["parameter"][1])

输出结果

解析json文件
新建text.json文件

{
  "student": {
    "course": {
      "name": "math",
      "score": "90"
    },
    "info": {
      "sex": "male",
      "name": "name"
    },
    "stid": "10213"
  }
}

解析代码实现

import json

# 1、JSON文件转换为Python对象
python_obj = json.load(open('test.json', 'r'))
print(python_obj)
print(type(python_obj))

print("-" * 20)
# 2、解析json文件

# 输出cours节点e下的数据
print(python_obj['student']['course']['name'])  # 输出name
print(python_obj['student']['course']['score'])  # 输出score

# 输出info节点下的数据
print(python_obj['student']['info']['sex'])  # 输出sex
print(python_obj['student']['info']['name'])  # 输出name

# 输出stid节点下的数据
print(python_obj['student']['stid'])  # 输出stid

解析结果

json与js对象的关系

很多人搞不清楚 JSON 和 JS 对象的关系，甚至连谁是谁都不清楚。其实，可以这么理解：

JSON 是 JS 对象的字符串表示法，它使用文本表示一个 JS 对象的信息，本质是一个字符串。
如

var obj = {a: 'Hello', b: 'World'}; //这是一个对象，注意键名也是可以使用引号包裹的

var json = '{"a": "Hello", "b": "World"}'; //这是一个 JSON 字符串，本质是一个字符串