Wie geht Pythons JSON -Modul mit der Serialisierung und Deserialisierung von JSON -Daten um?

Das JSON -Modul von Python erleichtert die Verarbeitung von JSON -Daten durch Bereitstellung von Serialisierungs- und Deserialisierungsfunktionen. Verwenden Sie zunächst json.dumps (), um Python -Objekte in JSON -Zeichenfolgen umzuwandeln, wie z. B. Wörterbücher in JSON -Objekte umzuwandeln. Zweitens verwenden Sie json.dump (), um JSON -Daten in eine Datei zu schreiben. Drittens verwenden Sie JSON.Loads (), um JSON -Strings in Python -Objekte zu analysieren. Viertens verwenden Sie JSON.LOAD (), um JSON -Daten aus der Datei zu lesen und zu analysieren. Schließlich können Sie für komplexe Typen die benutzerdefinierte Serialisierung über den Standardparameter und die benutzerdefinierte Deserialisierung über den Parameter Object_hook. Dieses Modul unterstützt grundlegende Typen, erfordert jedoch eine manuelle Verarbeitung von benutzerdefinierten Typen.

Das json -Modul von Python bietet eine einfache Möglichkeit, mit JSON -Daten zu arbeiten, sodass Sie zwischen Python -Objekten und JSON -Zeichenfolgen konvertieren können. So behandelt es sowohl die Serialisierung (Python zu JSON) als auch die Deserialisierung (JSON to Python).

Serialisierung von Python -Objekten mit JSON

Serialisierung ist der Prozess der Konvertierung von Python-Datenstrukturen wie Wörterbüchern oder Listen in JSON-formatierte Zeichenfolgen.

Die Hauptfunktionen dafür sind:

• json.dumps() - Umwandelt ein Python -Objekt in eine JSON -String.
• json.dump() -schreibt die JSON-Daten direkt in ein Datei-ähnlicher Objekt.

Zum Beispiel:

 JSON importieren

Data = {
    "Name": "Alice",
    "Alter": 30,,
    "is_student": false
}

json_string = json.dumps (Daten)

Dies erzeugt eine Zeichenfolge wie '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}' .

Einige gemeinsame Anmerkungen:

• Python dict S wird zu JSON -Objekten.
• Python list S wird zu JSON -Arrays.
• Python None , True und False wird in JSON null , true und false .

Wenn Sie in eine Datei schreiben, verwenden Sie json.dump() :

 mit Open ("Data.json", "W") als F:
    Json.dump (Daten, f)

Deserialisierung von JSON -Daten zurück zu Python

Die Deserialisierung ist das Gegenteil - eine JSON -Zeichenfolge oder eine Datei wieder in Python -Objekte zu verwandeln.

Schlüsselfunktionen hier sind:

• json.loads() - Pariert eine JSON -String in ein Python -Objekt.
• json.load() -liest aus einem fileähnlichen Objekt und analysiert die JSON-Daten im Inneren.

Beispiel mit json.loads() :

 JSON_DATA = '{"Name": "Bob", "Alter": 25}'
python_dict = json.loads (json_data)

Jetzt ist python_dict ein normales Python -Wörterbuch: {'name': 'Bob', 'age': 25} .

Und wenn Ihr JSON in einer Datei gespeichert ist:

 mit Open ("Data.json", "R") als F:
    Loaded_data = json.load (f)

Sie erhalten die ursprüngliche Python -Struktur, vorausgesetzt, der JSON war gültig.

Umgang mit komplexen Datentypen

Standardmäßig unterstützt das json -Modul nur grundlegende Typen wie dict , list , str , int , float , bool und None . Wenn Sie versuchen, etwas anderes wie ein benutzerdefiniertes Objekt oder eine DateTime zu serialisieren, erhalten Sie einen TypeError .

Um benutzerdefinierte Typen zu handhaben:

• Verwenden Sie den default in json.dumps() um zu definieren, wie nicht unterstützte Typen konvertiert werden sollten.
• Verwenden Sie zur Deserialisierung den Parameter object_hook in json.loads() oder json.load() um anzupassen, wie JSON -Objekte wieder in Python -Objekte verwandelt werden.

Zum Beispiel, um ein datetime -Objekt zu serialisieren:

 Aus der DateTime -Importdatetime importieren
JSON importieren

Default_Serializer (OBJ):
    Wenn is inviert (obj, datetime):
        Rückgabe obj.isoformat ()
    typeerror erhöhen ("Typ nicht serialisierbar")

json.dumps ({"now": datetime.now ()}, default = default_serializer)

Dies gibt eine Zeichenfolge wie '{"now": "2024-11-05T12:34:56.789"}' zurück.

Auf der Deserialisierungsseite können Sie diese ISO -Datumszeichenfolge mit einem object_hook in ein datetime -Objekt zurückziehen.

Letzte Gedanken

Die Zusammenarbeit mit JSON in Python ist dank des eingebauten json Moduls ziemlich glatt. Es behandelt die häufigsten Datentypen in der Box und bietet Ihnen Tools, um das Verhalten bei Bedarf zu erweitern.

Denken Sie daran:

• Verwenden Sie dumps / loads für Zeichenfolgen und dump load Dateien.
• Verfolgen Sie, welche Typen Sie serialisieren - benutzerdefinierte Typen benötigen eine spezielle Handhabung.
• JSON -Keys sind immer Saiten. Erwarten Sie also nicht andere Typen.

Grundsätzlich ist das.

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