- 每篇前言
- 一、JSON基础概述
- 1、JSON是什么?
- 2、JSON长什么样?
- 3、注意事项
- 4、json格式总结
- 二、json 模块
- 1、作用
- 2、数据类型转换
- 3、使用方法
- 4、 json.dumps()
- 5、json.dump()
- 6、json.loads()
- 7、json.load()
- 8、总结
- 三、XML文件和JSON文件互转
- 1、XML文件转为JSON文件
- 2、JSON文件转换为XML文件
- 三、参与抽粉丝送书啦
一、JSON基础概述 1、JSON是什么?
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JSON(全名:JavaScript Object Notation 对象表示法)是一种轻量级的文本数据交换格式,JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式,里面可以包含方括号括起来的数组,也就是python里面的列表。
- 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
- 爬虫经常经常会获取接口数据,接口数据就是JSON格式
语法格式:{key1:value1, key2:value2,} 键值对形式(用冒号分开),对间用逗号连接
简单案例:JSON 对象
{
"name": "小明",
"age": 18
}
复杂案例:JSON 数组
{
"student":
[
{"name": "小明", "age": 11},
{"name": "小红","age": 10}
],
"classroom": {"class1": "room1", "class2": "room2"}
}
3、注意事项
1、json的键值对的键部分,必须用双引号"包裹,单引号都不行(所以如果在键中出现了关键字,也被字符化了),而js中对象没有强制要求(所以在键中不允许出现关键字)。
2、json的键值对的值部分,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。
3、json数据结束后,不允许出现没有意义的逗号,如:{"name":"admin","age":18,},注意看数据结尾部分18的后面的逗号,不允许出现。
4、json格式总结正确的json格式如下:
# 格式1:JSON 对象
{"name": "admin", "age": 18}
# 格式2:JSON 数组
{
"student":
[
{"name": "小明", "age": 18},
{"name": "小红", "age": 16},
{"name": "小黑", "age": 20}
]
}
错误的json格式如下:
二、json 模块 1、作用1、使用jsON字符串生成python对象(load)
2、由python对象格式化成为ison字符串(dump)
2、数据类型转换将数据从Python转换到json格式,在数据类型上会有变化,如下表所示:
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| 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 |
| number(int) | int |
| number(real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
json模块的使用其实很简单,对于绝大多数场合下,我们只需要使用下面四个方法就可以了:
| 方法 | 功能 |
|---|---|
| json.dumps(obj) | 将python数据类型转换为json格式的字符串。 |
| json.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。 |
将python数据类型转换为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=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
>>> import json
# Python字典
>>> person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}
>>> print(person)
{'name': '小明', 'age': 30, 'tel': ['888888', '1351111111'], 'isonly': True}
>>> type(person)
>> jsonStr = json.dumps(person)
>>> print(jsonStr )
{"name": "u5c0fu660e", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": true}
>>> type(jsonStr)
从上可以看出json格式和Python格式的区别在于:python格式打印输出是单引号,类型为dict。而json格式打印输出是双引号,类型为:str。True的开头大小写区别。
使用参数能让JSON字串格式化输出:
>>> print(json.dumps(person, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')))
{
"age": 30,
"isonly": true,
"name": "u5c0fu660e",
"tel": [
"888888",
"1351111111"
]
}
参数解读:
- sort_keys:是否排序
- indent:定义缩进距离
- separators:是一个元组,定义分隔符的类型
- skipkeys:是否允许JSON字串编码字典对象时,字典的key不是字符串类型(默认是不允许)
修改分割符类型:
>>> print(json.dumps(person, sort_keys=True, indent=4, separators=('!', '-')))
{
"age"-30!
"isonly"-true!
"name"-"u5c0fu660e"!
"tel"-[
"888888"!
"1351111111"
]
}
文件操作:
import json
person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}
jsonStr = json.dumps(person)
with open('test.json', 'w', encoding='utf-8') as f: # 打开文件
f.write(jsonStr) # 在文件里写入转成的json串
查看生成的新文件:
将python数据类型转换并保存到son格式的文件内。
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
person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}
json.dump(person, open('data.json', 'w'))
查看生成的新文件:
使用参数能让JSON字串格式化输出:
import json
person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}
json.dump(person, open('data.json', 'w'), sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
再次查看文件:
json.dumps和json.dump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.write()方法写入。
- 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
将json格式的字符串转换为python的类型。
语法格式:json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
>>> import json
# Python字典
>>> person = {"name": "小明", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": True}
>>> print(person)
{'name': '小明', 'age': 30, 'tel': ['888888', '1351111111'], 'isonly': True}
>>> type(person)
>> jsonStr = json.dumps(person)
>>> print(jsonStr )
{"name": "u5c0fu660e", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": true}
>>> type(jsonStr)
# json字符串再转换为Python字典
>>> python_obj = json.loads(jsonStr)
>>> print(python_obj)
{'name': '小明', 'age': 30, 'tel': ['888888', '1351111111'], 'isonly': True}
>>> print(type(python_obj))
# 打印字典的所有key
>>> print(python_obj.keys())
dict_keys(['name', 'age', 'tel', 'isonly'])
# 打印字典的所有values
>>> print(python_obj.values())
dict_values(['小明', 30, ['888888', '1351111111'], True])
文件操作:
import json
f = open('data.json', encoding='utf-8')
content = f.read() # 使用loads()方法需要先读文件
python_obj = json.loads(content)
print(python_obj)
输出结果:
从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型。
语法格式:json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
文件操作:
import json
python_obj = json.load(open('data.json','r'))
print(python_obj)
print(type(python_obj))
输出结果:
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() 时需要先读取文件在使用,而 load() 则不用
三、XML文件和JSON文件互转不管是dump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
记录工作中常用的一个小技巧
cmd控制台安装第三方模块:
pip install xmltodict1、XML文件转为JSON文件
新建一个1.xml文件:
tom mary love
转换代码实现:
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 = './1.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))
输出结果(生成json文件):
新建test.json文件:
{
"student": {
"course": {
"name": "math",
"score": "90"
},
"info": {
"sex": "male",
"name": "name"
},
"stid": "10213"
}
}
转换代码实现:
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 = './test.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))
输出结果(生成xml文件):
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【书籍内容简介】
- 本书分为12章,主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统(独家专利技术解密)。
- 本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合使用Python语言人工智能自然语言处理的入门和进阶的读者阅读,也适合产品经理、人工智能研究者等对人工智能自然语言处理感兴趣的读者阅读。另外,本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
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京东自营:https://item.jd.com/13518466.html
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