Detailliertes Verständnis der Python-Operationszusammenfassung von JSON

Die am weitesten verbreitete Anwendung von Json ist das Datenformat für die Kommunikation zwischen Webservern und Clients in AJAX. In diesem Artikel wird hauptsächlich die Funktionsweise von JSON in Python vorgestellt, die einen gewissen Referenzwert hat .

Json-Einführung: Json, vollständiger Name JavaScript Object Notation, ist ein leichtes Datenaustauschformat. Die am weitesten verbreitete Anwendung von Json ist als Datenformat für die Kommunikation zwischen Webservern und Clients in AJAX. Heutzutage wird es auch häufig in HTTP-Anfragen verwendet, daher ist es selbstverständlich, alle Arten von JSON zu lernen. Offizielle Website-Adresse von Python: https://docs.python.org/2/library/json.html?highlight=json#module-json

Json-API-Verwendung: Python muss vor Version 2.6 heruntergeladen werden. Das Paket kann erst nach der Installation verwendet werden, was der heutigen Verwendung von SeleniumLibrary in RF etwas ähnelt. Aber in 2.6 heißt es in der offiziellen Dokumentation (https://docs.python.org/2.6/whatsnew/2.6.html) eindeutig, dass „der Standardbibliothek einige wichtige neue Pakete hinzugefügt wurden, wie z. B. Multiprocessing und JSON, aber mit.“ Im Vergleich zu Python 3 und 2.6 führen diese Pakete keine weiteren neuen Funktionen ein. „Wenn Sie also Python 2.6 oder höher für Kinderschuhe installieren, müssen Sie das JSON-Paket nicht herunterladen. Sie können JSON direkt dort importieren, wo Sie es benötigen, und es verwenden.“ Nach der Installation können Sie diese beiden Pakete unter Lib im Verzeichnis sehen (klicken Sie hinein und lesen Sie den Quellcode sorgfältig durch, Sie erhalten weitere Ergebnisse), wie unten gezeigt: Versionen 6 und höher unterstützen die Json-Kodierung und -Dekodierung sowie die Konvertierung der meisten integrierten Python-Typen mit Json. Das einfachste Beispiel ist wie folgt:

Der Encode-Prozess ist ein Prozess zum Konvertieren von Python-Objekten in JSON-Objekte. Die beiden häufig verwendeten Funktionen sind Dumps und Dump-Funktionen. Der einzige Unterschied zwischen den beiden Funktionen besteht darin, dass dump das Python-Objekt in ein JSON-Objekt konvertiert, um einen FP-Dateistream zu generieren, während dumps eine Zeichenfolge generiert:

>>> import json
>>> data = {"spam" : "foo", "parrot" : 42}
>>> in_json = json.dumps(data) # Encode the data
>>> in_json
'{"parrot": 42, "spam": "foo"}'
>>> json.loads(in_json) # Decode into a Python object
{"spam" : "foo", "parrot" : 42}

Die Verwendung anderer Parameter ist gleich. Das Folgende sind teilweise gelernte Codeschnipsel:

Die laufenden Ergebnisse sind wie folgt:

dic1 = {'type':'dic1','username':'loleina','age':16}
json_dic1 = json.dumps(dic1)
print json_dic1
json_dic2 = json.dumps(dic1,sort_keys=True,indent =4,separators=(',', ': '),encoding="gbk",ensure_ascii=True )
print json_dic2

Wenn Sie den Wert des Schlüssels „Benutzername“ in der Instanz in das chinesische Wort „test“ ändern, wird ein Fehler gemeldet, wenn Sie die erste Konvertierung ohne das Hinzufügen von Parametern verwenden, die zweite Konvertierung mit Parametern jedoch normal ausgeführt wird.

ist eigentlich ein Prozess zum Verstehen der Parameter der Funktion. Hier sind einige häufig verwendete Parameter:

Skipkeys: Der Standardwert ist False, wenn The Daten in den Schlüsseln von dict sind nicht der Grundtyp von Python (str, unicode, int, long, float, bool, None). Wenn sie auf False gesetzt sind, wird ein TypeError gemeldet. Wenn dieser Schlüsseltyp zu diesem Zeitpunkt auf True gesetzt ist, wird er übersprungen.

Die Laufergebnisse sind wie folgt:

if __name__ == '__main__':
  # 将python对象test转换json对象
  test = [{"username":"测试","age":16},(2,3),1]
  print type(test)
  python_to_json = json.dumps(test,ensure_ascii=False)
  print python_to_json
  print type(python_to_json)

  # 将json对象转换成python对象
  json_to_python = json.loads(python_to_json)
  print json_to_python
  print type(json_to_python)

从上面2个例子的测试结果可以看到，python的一些基本类型通过encode之后，tuple类型就转成了list类型了，再将其转回为python对象时，list类型也并没有转回成tuple类型，而且编码格式也发生了变化，变成了Unicode编码。具体转化时，类型变化规则如下所示：

Python-->Json

Json-->Python

Json处理中文问题：

关于python字符串的处理问题，如果深入的研究下去，我觉得可以写2篇文章了（实际上自己还没整很明白），在这里主要还是总结下使用python2.7.11处理json数据的问题。前期做接口测试，处理最多的事情就是，把数据组装成各种协议的报文，然后发送出去。然后对返回的报文进行解析，后面就遇到将数据封装在json内嵌入在http的body内发送到web服务器，然后服务器处理完后，返回json数据结果的问题。在这里面就需要考虑json里有中文数据，怎么进行组装和怎么进行解析，以下是基础学习的一点总结：

第一：Python 2.7.11的默认编码格式是ascii编码，而python3的已经是unicode，在学习编解码的时，有出现乱码的问题，也有出现list或者dictionary或者tuple类型内的中文显示为unicode的问题。出现乱码的时候，应该先看下当前字符编码格式是什么，再看下当前文件编码格式是什么，或者没有设置文件格式时，查看下IDE的默认编码格式是什么。最推崇的方式当然是每次编码，都对文件编码格式进行指定，如在文件前 设置# coding= utf-8。

第二：字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以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。decode的作用是将其他编码的字符串转换成unicode编码，如str1.decode('gb2312')，表示将gb2312编码的字符串str1转换成unicode编码。encode的作用是将unicode编码转换成其他编码的字符串，如str2.encode('gb2312')，表示将unicode编码的字符串str2转换成gb2312编码。因此，转码的时候一定要先搞明白，字符串str是什么编码，然后decode成unicode，然后再encode成其他编码

第三：将json数据转换成python数据后，一般会得到一个dict类型的变量，此时内部的数据都是unicode编码，所以中文的显示看着很痛苦，但是对于dict得到每个key的value后，中文就能正常显示了，如下所示：

# coding= utf-8
import json
import sys

if __name__ == '__main__':
  # 将python对象test转换json对象
  test = {"username":"测试","age":16}
  print type(test)
  python_to_json = json.dumps(test,ensure_ascii=False)
  print python_to_json
  print type(python_to_json)

  # 将json对象转换成python对象
  json_to_python = json.loads(python_to_json)
  print type(json_to_python)
  print json_to_python['username']

运行结果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持PHP中文网。

更多Detailliertes Verständnis der Python-Operationszusammenfassung von JSON相关文章请关注PHP中文网！