Cet article analyse les opérations associées de python sur json à travers des exemples. Partagez-le avec tout le monde pour votre référence, les détails sont les suivants :
Qu'est-ce que json :
JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données léger. Facile à lire et à écrire pour les humains. Il est également facile à analyser et à générer pour les machines. Il est basé sur le langage de programmation JavaScript, un sous-ensemble de la norme ECMA-262 3e édition – décembre 1999. JSON utilise un format de texte totalement indépendant du langage, mais utilise également des conventions similaires à la famille des langages C (notamment C, C, C#, Java, JavaScript, Perl, Python, etc.). Ces propriétés font de JSON un langage d'échange de données idéal.
JSON est construit à partir de deux structures :
Une collection de paires nom/valeur. Dans différentes langues, il est compris comme un objet, un enregistrement, une structure, un dictionnaire, une table de hachage, une liste à clés ou un tableau associatif).
Une liste ordonnée de valeurs. Dans la plupart des langues, il s’agit d’un tableau.
Ce sont des structures de données courantes. En fait, la plupart des langages informatiques modernes les prennent en charge sous une forme ou une autre. Cela permet d'échanger un format de données entre des langages de programmation également basés sur ces structures.
Pour la description officielle de json, voir : http://json.org/
La référence de la bibliothèque API standard pour que Python fasse fonctionner json : http://docs.python.org/ library/json.html
Encodage et décodage de types de données simples :
Utilisez la méthode simple json.dumps pour encoder des types de données simples, par exemple :
import json
obj = [[1,2,3],123,123.123,'abc',{'key1':(1,2,3),'key2':(4,5,6)}]
encodedjson = json.dumps(obj)
print repr(obj)
print encodedjsonSortie :
[[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key2': (4, 5, 6), 'key1': (1, 2, 3)}]
[[1, 2, 3], 123, 123.123, "abc", {"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}]Comme le montrent les résultats de sortie, le type simple après encodage est très similaire à sa sortie repr() d'origine, mais certains types de données ont été modifiés, par exemple, le tuple dans. l'exemple ci-dessus est converti en liste. Pendant le processus d'encodage de json, il y aura un processus de conversion du type original python en type json. La comparaison de conversion spécifique est la suivante :
Le json.dumps(). La méthode renvoie un objet str encodedjson, nous décoderons ensuite encodedjson pour obtenir les données originales. La fonction json.loads() qui doit être utilisée :
decodejson = json.loads(encodedjson) print type(decodejson) print decodejson[4]['key1'] print decodejson
<. 🎜> Sortie :
<type 'list'>
[1, 2, 3]
[[1, 2, 3], 123, 123.123, u'abc', {u'key2': [4, 5, 6], u'key1': [1, 2, 3]}]
data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}
d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True)
d2 = json.dumps(data2)
d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True)
print d1
print d2
print d3
print d1==d2
print d1==d3{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
{"a": 123, "c": 456, "b": 789}
{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
False
Truedata1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True,indent=4)
print d1{
"a": 123,
"b": 789,
"c": 456
}print 'DATA:', repr(data) print 'repr(data) :', len(repr(data)) print 'dumps(data) :', len(json.dumps(data)) print 'dumps(data, indent=2) :', len(json.dumps(data, indent=4)) print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))
DATA: {'a': 123, 'c': 456, 'b': 789}
repr(data) : 30
dumps(data) : 30
dumps(data, indent=2) : 46
dumps(data, separators): 25data = {'b':789,'c':456,(1,2):123}
print json.dumps(data,skipkeys=True){"c": 456, "b": 789}class Person(object): def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def __repr__(self): return 'Person Object name : %s , age : %d' % (self.name,self.age) if __name__ == '__main__': p = Person('Peter',22) print p
如果直接通过json.dumps方法对Person的实例进行处理的话，会报错，因为json无法支持这样的自动转化。通过上面所提到的json和python的类型转化对照表，可以发现，object类型是和dict相关联的，所以我们需要把我们自定义的类型转化为dict，然后再进行处理。这里，有两种方法可以使用。
方法一：自己写转化函数
'''
Created on 2011-12-14
@author: Peter
'''
import Person
import json
p = Person.Person('Peter',22)
def object2dict(obj):
#convert object to a dict
d = {}
d['__class__'] = obj.__class__.__name__
d['__module__'] = obj.__module__
d.update(obj.__dict__)
return d
def dict2object(d):
#convert dict to object
if'__class__' in d:
class_name = d.pop('__class__')
module_name = d.pop('__module__')
module = __import__(module_name)
class_ = getattr(module,class_name)
args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args
inst = class_(**args) #create new instance
else:
inst = d
return inst
d = object2dict(p)
print d
#{'age': 22, '__module__': 'Person', '__class__': 'Person', 'name': 'Peter'}
o = dict2object(d)
print type(o),o
#<class 'Person.Person'> Person Object name : Peter , age : 22
dump = json.dumps(p,default=object2dict)
print dump
#{"age": 22, "__module__": "Person", "__class__": "Person", "name": "Peter"}
load = json.loads(dump,object_hook = dict2object)
print load
#Person Object name : Peter , age : 22
上面代码已经写的很清楚了，实质就是自定义object类型和dict类型进行转化。object2dict函数将对象模块名、类名以及__dict__存储在dict对象里，并返回。dict2object函数则是反解出模块名、类名、参数，创建新的对象并返回。在json.dumps 方法中增加default参数，该参数表示在转化过程中调用指定的函数，同样在decode过程中json.loads方法增加object_hook,指定转化函数。
方法二：继承JSONEncoder和JSONDecoder类，覆写相关方法
JSONEncoder类负责编码，主要是通过其default函数进行转化，我们可以override该方法。同理对于JSONDecoder。
'''
Created on 2011-12-14
@author: Peter
'''
import Person
import json
p = Person.Person('Peter',22)
class MyEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self,obj):
#convert object to a dict
d = {}
d['__class__'] = obj.__class__.__name__
d['__module__'] = obj.__module__
d.update(obj.__dict__)
return d
class MyDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self):
json.JSONDecoder.__init__(self,object_hook=self.dict2object)
def dict2object(self,d):
#convert dict to object
if'__class__' in d:
class_name = d.pop('__class__')
module_name = d.pop('__module__')
module = __import__(module_name)
class_ = getattr(module,class_name)
args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args
inst = class_(**args) #create new instance
else:
inst = d
return inst
d = MyEncoder().encode(p)
o = MyDecoder().decode(d)
print d
print type(o), o
对于JSONDecoder类方法，稍微有点不同，但是改写起来也不是很麻烦。看代码应该就比较清楚了。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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