Python json标准库什么作用,怎么使用
本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要介绍了关于json标准库的相关问题,包括了JSON基础概述、json 模块、XML文件和JSON文件互转等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
一、JSON基础概述
1、JSON是什么?
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
2、JSON长什么样?
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 |
3、使用方法
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。 |
4、 json.dumps()
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) class 'dict' # Python字典转换为json字符串 > > > jsonStr = json.dumps(person) > > > print(jsonStr ) { "name": "\u5c0f\u660e", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": true} > > > type(jsonStr) class 'str'>
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": "\u5c0f\u660e", "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"-"\u5c0f\u660e"! "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:
5、json.dump()
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
6、json.loads()
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)class 'dict'# Python字典转换为json字符串> > > jsonStr = json.dumps(person) > > > print(jsonStr ){ "name": "\u5c0f\u660e", "age": 30, "tel": ["888888", "1351111111"], "isonly": true} > > > type(jsonStr)class 'str'> # 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))class 'dict'> # 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:
7、json.load()
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
8、总结
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
三、XML文件和JSON文件互转
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 xmltodict
1、XML文件转为JSON文件
新建一个1.xml
文件:
note date="23/04/2022"> to> tom/to> from> mary/from> msg> love/msg> /note>
转换代码实现:
import jsonimport xmltodictdef 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):
2、JSON文件转换为XML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 xmltodictimport jsondef 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):
通过以上内容的阐述,相信大家对“Python json标准库什么作用,怎么使用”已经有了进一步的了解,更多相关的问题,欢迎关注网络或到官网咨询客服。
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