什么是json：
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
JSON建构于两种结构：“名称/值”对的集合(A collection of name/value pairs)。不同的语言中，它被理解为对象(object)，纪录(record)，结构(struct)，字典(dictionary)，哈希表(hash table)，有键列表(keyed list)，或者关联数组 (associative array)。
值的有序列表(An ordered list of values)。在大部分语言中，它被理解为数组(array)。
这些都是常见的数据结构。事实上大部分现代计算机语言都以某种形式支持它们。这使得一种数据格式在同样基于这些结构的编程语言之间交换成为可能。
Python JSON模块
Python2.6开始加入了JSON模块，无需另外下载，Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding。encoding-把一个Python对象编码转换成Json字符串；decoding-把Json格式字符串解码转换成Python对象。要使用json模块必须先导入：import json
简单数据类型的处理
Python JSON模块可以直接处理简单数据类型(string、unicode、int、float、list、tuple、dict)。 json.dumps()方法返回一个str对象，编码过程中会存在从python原始类型向json类型的转化过程，具体的转化对照如下：
json.dumps方法提供了很多好用的参数可供选择，比较常用的有sort_keys(对dict对象进行排序，我们知道默认dict是无序存放的)、separators，indent等参数，dumps方法的定义为：json.dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True,cls=None, indent=None,
separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False,**kw)
使用简单的json.dumps方法对简单数据类型进行编码，例如：obj = [[1,2,3],123,123.123,'abc',{'key1':(1,2,3),'key2':(4,5,6)}]
encodedjson = json.dumps(obj)
print 'the original list:
',obj
print 'length of obj is:',len(repr(obj))
print 'repr(obj),replace whiteblank with *:
', repr(obj).replace(' ','*')
print 'json encoded,replace whiteblank with *:
',encodedjson.replace(' ','*')
输出：(Python默认的item separator是‘, '(不是',')，所以list无论是转化成字符串还是json格式，成员之间都是有空格隔开的)the original list:
[[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key2': (4, 5, 6), 'key1': (1, 2, 3)}]
length of obj is: 72
repr(obj),replace whiteblank with *:
[[1,*2,*3],*123,*123.123,*'abc',*{'key2':*(4,*5,*6),*'key1':*(1,*2,*3)}]
json encoded,replace whiteblank with *:
[[1,*2,*3],*123,*123.123,*"abc",*{"key2":*[4,*5,*6],*"key1":*[1,*2,*3]}]

最近，因为要做一份工作：即集成下载管理中的Python脚本。
在那里面我发现Python处理的文本后缀是.json。
这让我有些好奇，json文本到底是什么呢？
后来网上查阅，发现一个网友写的很好。他翻阅的是一种叫做yaml的简化数据交换格式的帮助文档，发现了一段非常经典的话。
该文档说，从结构上看，所有的数据(data)最终可以分解成三种类型：
第一种类型是标量scalar，也就是一个单独的字符串string或数字numbers，比如“成都”这个单独的词。
第二种类型是序列sequence，也就是若干个相关的数据按照一定顺序并列在一起，又叫做数组array，或者列表list，比如“成都，重庆”。
第三种类型是映射mapping，也就是一个名/值name/value，即数据有一个名称，还有一个与之相对应的值，这又称作散列hash或字典dictionary，比如“蓉城：成都”。
是啊，原来数据构成的最小单元经如此简单。难怪在编程语言中，只要有了数组array和对象object就能够存储一切数据了。
那么json呢？json这种文本文件又是怎么存储数据的呢？
21世纪初。Douglas crockford寻找一种简便的数据交换格式，能够在服务器之间交换数据。当时通用的数据交换语言是xml，但是Douglas crockford觉得xml的生成和解析都太麻烦，所以他提出了一种简化格式，也就是json。
json的格式非常简单，只用一个页面几百个字就能说清楚，而且Douglas crockford声称这个规格永远不必升级，因为该规定的都规定了。
1.并列的数据之间用逗号(,)分隔
2.映射用冒号(:)表示
3.并列数据的集合(数组)用方括号([])表示
4.映射的集合(对象)用大括号({})表示
以上四条规则，就是json格式的所有内容。
由此可见，json非常易学易用，所以，在短短几年中，她就取代了xml，成为了互联网上最受欢迎的数据交换格式。

python中json指的是什么
发布时间：2020-09-08 14:56:00
来源：亿速云
阅读：82
作者：小新
这篇文章主要介绍了python中json指的是什么，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。
什么是json：
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
JSON建构于两种结构：“名称/值”对的集合(A collection of name/value pairs)。不同的语言中，它被理解为对象(object)，纪录(record)，结构(struct)，字典(dictionary)，哈希表(hash table)，有键列表(keyed list)，或者关联数组 (associative array)。
值的有序列表(An ordered list of values)。在大部分语言中，它被理解为数组(array)。
这些都是常见的数据结构。事实上大部分现代计算机语言都以某种形式支持它们。这使得一种数据格式在同样基于这些结构的编程语言之间交换成为可能。
Python JSON模块
Python2.6开始加入了JSON模块，无需另外下载，Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding。encoding-把一个Python对象编码转换成Json字符串；decoding-把Json格式字符串解码转换成Python对象。要使用json模块必须先导入：import json
简单数据类型的处理
Python JSON模块可以直接处理简单数据类型(string、unicode、int、float、list、tuple、dict)。 json.dumps()方法返回一个str对象，编码过程中会存在从python原始类型向json类型的转化过程，具体的转化对照如下：
json.dumps方法提供了很多好用的参数可供选择，比较常用的有sort_keys(对dict对象进行排序，我们知道默认dict是无序存放的)、separators，indent等参数，dumps方法的定义为：json.dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True,cls=None, indent=None,
separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False,**kw)
使用简单的json.dumps方法对简单数据类型进行编码，例如：obj = [[1,2,3],123,123.123,'abc',{'key1':(1,2,3),'key2':(4,5,6)}]
encodedjson = json.dumps(obj)
print 'the original list:\n',obj
print 'length of obj is:',len(repr(obj))
print 'repr(obj),replace whiteblank with *:\n', repr(obj).replace(' ','*')
print 'json encoded,replace whiteblank with *:\n',encodedjson.replace(' ','*')
输出：(Python默认的item separator是‘, '(不是',')，所以list无论是转化成字符串还是json格式，成员之间都是有空格隔开的)the original list:
[[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key2': (4, 5, 6), 'key1': (1, 2, 3)}]
length of obj is: 72
repr(obj),replace whiteblank with *:
[[1,*2,*3],*123,*123.123,*'abc',*{'key2':*(4,*5,*6),*'key1':*(1,*2,*3)}]
json encoded,replace whiteblank with *:
[[1,*2,*3],*123,*123.123,*"abc",*{"key2":*[4,*5,*6],*"key1":*[1,*2,*3]}]
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享python中json指的是什么内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，遇到问题就找亿速云，详细的解决方法等着你来学习!

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯(包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等)。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
JSON建构于两种结构：
“名称/值”对的集合(A collection of name/value pairs)。不同的语言中，它被理解为对象(object)，纪录(record)，结构(struct)，字典(dictionary)，哈希表(hash table)，有键列表(keyed list)，或者关联数组 (associative array)。
值的有序列表(An ordered list of values)。在大部分语言中，它被理解为数组(array)。
这些都是常见的数据结构。事实上大部分现代计算机语言都以某种形式支持它们。这使得一种数据格式在同样基于这些结构的编程语言之间交换成为可能。
对简单数据类型的encoding 和 decoding：
使用简单的json.dumps方法对简单数据类型进行编码，例如：
输出：
[[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]}]
通过输出的结果可以看出，简单类型通过encode之后跟其原始的repr()输出结果非常相似，但是有些数据类型进行了改变，例如上例中的元组则转换为了列表。在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转化过程，具体的转化对照如下：
json.dumps()方法返回了一个str对象encodedjson，我们接下来在对encodedjson进行decode，得到原始数据，需要使用的json.loads()函数：
输出：
[1, 2, 3]
[[1, 2, 3], 123, 123.123, u'abc', {u'key2': [4, 5, 6], u'key1': [1, 2, 3]}]
loads方法返回了原始的对象，但是仍然发生了一些数据类型的转化。比如，上例中‘abc’转化为了unicode类型。从json到python的类型转化对照如下：
json.dumps方法提供了很多好用的参数可供选择，比较常用的有sort_keys(对dict对象进行排序，我们知道默认dict是无序存放的)，separators，indent等参数。
排序功能使得存储的数据更加有利于观察，也使得对json输出的对象进行比较，例如：
输出：
{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
{"a": 123, "c": 456, "b": 789}
{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
False
True
上例中，本来data1和data2数据应该是一样的，但是由于dict存储的无序特性，造成两者无法比较。因此两者可以通过排序后的结果进行存储就避免了数据比较不一致的情况发生，但是排序后再进行存储，系统必定要多做一些事情，也一定会因此造成一定的性能消耗，所以适当排序是很重要的。
indent参数是缩进的意思，它可以使得数据存储的格式变得更加优雅。
输出：
{
"a": 123,
"b": 789,
"c": 456
}
输出的数据被格式化之后，变得可读性更强，但是却是通过增加一些冗余的空白格来进行填充的。json主要是作为一种数据通信的格式存在的，而网络通信是很在乎数据的大小的，无用的空格会占据很多通信带宽，所以适当时候也要对数据进行压缩。separator参数可以起到这样的作用，该参数传递是一个元组，包含分割对象的字符串。
输出：
DATA: {'a': 123, 'c': 456, 'b': 789}
repr(data)             : 30
dumps(data)            : 30
dumps(data, indent=2)  : 46
dumps(data, separators): 25
通过移除多余的空白符，达到了压缩数据的目的，而且效果还是比较明显的。
另一个比较有用的dumps参数是skipkeys，默认为False。 dumps方法存储dict对象时，key必须是str类型，如果出现了其他类型的话，那么会产生TypeError异常，如果开启该参数，设为True的话，则会比较优雅的过度。
输出：
{"c": 456, "b": 789}
处理自己的数据类型
json模块不仅可以处理普通的python内置类型，也可以处理我们自定义的数据类型，而往往处理自定义的对象是很常用的。
首先，我们定义一个类Person。
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
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。
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