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  • 在本教程中,您将学习如何借助示例在Python中解析,读取和编写JSON。 此外,您将学习将JSON转换为dict并将其打印出来。JSON简介JSON (JavaScript Object Notation) 是一种用于表示结构化数据的流行数据格式。 常用于...

    在本教程中,您将学习如何借助示例在Python中解析,读取和编写JSON。 此外,您将学习将JSON转换为dict并将其打印出来。

    JSON简介

    JSON (JavaScript Object Notation) 是一种用于表示结构化数据的流行数据格式。 常用于服务器和Web应用程序之间传输和接收数据。

    在Python中,JSON以字符串形式表示。 例如:

    p = "{"name": "Bob", "languages": ["Python", "Java"]}"

    将JSON对象存储在文件中也很常见。

    J在Python中解析JSON

    使用json模块可以轻松解析包含JSON对象的JSON字符串和文件。

    import json

    person = "{"name": "http://china-testing.github.io/", "languages": ["English", "Fench"]}"

    person_dict = json.loads(person)

    # Output: {"name": "http://china-testing.github.io/", "languages": ["English", "Fench"]}

    print( person_dict)

    # Output: ["English", "French"]

    print(person_dict["languages"])

    执行结果

    $ python3 test.py

    {"name": "http://china-testing.github.io/", "languages": ["English", "Fench"]}

    ["English", "Fench"]

    这里, person是JSON字符串, person_dict是字典

    您可以使用json.load()方法读取包含JSON对象的文件。

    假设您有名为person.json的文件,其中包含JSON对象

    import json

    with open("person.json") as f:

    data = json.load(f)

    # Output: {"languages": ["English", "Fench"], "name": "http://china-testing.github.io/"}

    print(data)

    我们使用open()函数来读取json文件。 然后,使用json.load()方法解析文件,该方法为我们提供了名为data的字典。

    以使用json.dumps()方法将字典转换为JSON字符串。

    import json

    person_dict = {"name": "Bob",

    "age": 12,

    "children": None

    }

    person_json = json.dumps(person_dict)

    # Output: {"name": "Bob", "age": 12, "children": null}

    print(person_json)

    json.dump()方法将JSON写入文件。

    import json

    person_dict = {"name": "Bob",

    "languages": ["English", "Fench"],

    "married": True,

    "age": 32

    }

    with open("person.txt", "w") as json_file:

    json.dump(person_dict, json_file)

    参考资料

    我们使用"w"以书写模式打开了一个名为person.txt的文件。 如果该文件尚不存在,则将创建该文件。 然后, json.dump()将person_dict转换为JSON字符串,该字符串将保存在person.txt文件中。

    运行该程序时,将创建person.txt文件。 该文件中包含以下文本。

    {"name": "Bob", "languages": ["English", "Fench"], "married": true, "age": 32}

    要分析和调试JSON数据,我们可能需要以更易读的格式打印它。 这可以通过将其他参数indent和sort_keys给json.dumps()和json.dump()方法来完成。

    import json

    person_string = "{"name": "Bob", "languages": "English", "numbers": [2, 1.6, null]}"

    # Getting dictionary

    person_dict = json.loads(person_string)

    # Pretty Printing JSON string back

    print(json.dumps(person_dict, indent = 4, sort_keys=True))

    运行程序时,输出将是:

    {

    "languages": "English",

    "name": "Bob",

    "numbers": [

    2,

    1.6,

    null

    ]

    }

    在上面的程序中,我们使用了4空格来缩进。 并且,键按升序排序。缩进的默认值是None 。 并且, sort_keys的默认值为False 。

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  • 文章目录Python爬虫(三)—— json库应用详解 ——一.json库简介二.将JSON字符串转为Python字典或列表二.将Python字典或列表转为JSON字符串 一.json库简介 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据...
  • PythonJSON库的使用

    2021-01-07 10:29:15
    PythonJSON库的使用 在NLP学习中,经常用到:json对象与Python对象相互转换。一般读入json文件,用Python 语言来编码和解码 JSON 对象,进而进行其他的操作。 Runoob的Python中Json教程链接: Python JSON. 使用...

    Python中JSON库的使用

    在NLP学习中,经常用到:json对象与Python对象相互转换。一般读入json文件,用Python 语言来编码和解码 JSON 对象,进而进行其他的操作。

    1. 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json
    2. 存取json文件:
      存json文件:python对象存到json格式的文件,要用dump;读json文件:从json文件中读取内容存入python对象,不再用loads而是要用load。
    #存json文件:python对象存到json格式的文件,要用dump:
        dic_info = {'name':'WZX', 'husband':'M', 'age':22}
        filee = open ('WZX.json', 'w', encoding='utf-8')
        json.dump(dic_info, filee)
        filew.close()
    #读json文件:从json文件中读取内容存入python对象,不再用loads而是要用load:
        filee = open ('WZX.json', 'r', encoding='utf-8')
        WZX = json.load(filee)
        file.close()
    
    1. 解码: json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
    json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])
    
    1. 编码:json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
    json.dumps(obj, 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)
    
      json.dumps(dic, (python对象:列表list1 = [1, 'big', [1, 'a', {'p':'+'}], (['t',2],{'1':'o'}), {'c':0,'d':1}];
                                  字典dic = {'b':'I', 'a':123, 'c':'100'},将字典转换为json字符串时,key需为数字或字母,否则报错,可通过skipkeys参数跳过这些键:
                                  元组:tuple1 = (1, 0) )
    
                 sort_keys = True, sort_keys参数置为True时,生成的json对象是按键排序的,sort_keys默认为False
                 indent = 4;通过indent参数可以设置json对象的缩进格式
                 separators = ('$','@'),通过separators参数可以设置json对象的分隔符
                 skipkeys = True,将字典转换为json字符串时,key需为数字或字母,否则报错,可通过skipkeys参数跳过这些键:
                 ensure_ascii=False,dumps对中文使用ascii编码方式,通过将ensure_ascii参数设置为False可输出中文:
    )
    
    
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  • python中的json解释有好几个,其中不同版本有使用上的差异。 常用有 json-py 与smiplejson 两个包 其中json-py 包含一个minjson,用法一样,只是import时 是 import minjson 两个用法上有差别, 但import语句一样...
    python中的json解释库有好几个,不同版本使用方法不同。
    常用有 json-py 与smiplejson 两个包
    其中,json-py 包含json.py外,还有一个minjson,两者用法上有差别:
    import一样
    import json   # 都是如此import的。
    import minjson
     
     #  json-py库用法
    json.read( json_obj ) # Converting JSON to Python
    json.write(python_obj) # Converting Python to JSON
    #j son的minjson用法 
    minjson.read( json_obj )#同上
    minjson.write(python_obj)
    #  smiplejson  的用法
    json.loads(json_obj)    # Converting JSON to Python
    json.dumps(python_obj) # Converting Python to JSON
     

    python2.5没有内置的json,要手动安装。我们现在使用的是 json-py3.4
    python2.6内置json解释库,是 smiplejson

    smiplejson  2.09 下载 http://pypi.python.org/pypi/simplejson/
    json-py 3.4         下载 http://sourceforge.net/projects/json-py/files/

    经过我测试两者的效率,发现
    python2.5.4, XP下,1K次读/写结果如下:
    ------------------------------------------------------------
    minjosn :     1.0737601508
    json     :      4.49144874205
    simplejson:   0.24600865082
    ---------------------------------------------------------------
    python2.5.4, centOS5.3 (lniux)下:
    minjosn     :  1.8272049427
    json          : 8.26148796082
    simplejson: 3.87293195724
    -------------------------------------------------------------
    以上令我不解的是XP下速度会比lniux快???
    结论:
    基于以上,个人感觉使用 minjson.py比较保险,现在我们开发使用的是 json-py速度最慢那个。。。
    因为minjson.py只有一个文件,建议直接复制到工程公共库目录下,直接使用,免去安装痛苦。

    附上测试脚本 ,希望有人在不同机子上测试结果帖上来。。。
    [python]   view plain copy
    1. #coding:utf8  
    2. import timeit  
    3. import json  
    4. import minjson  
    5. import simplejson   
    6. js_obj = '''''  ["我是中文", 
    7.          { 
    8.           "bar":["测试阿", null, 1.0, 2], "bool":true 
    9.           }]'''  
    10. py_obj= [u"我是中文",  
    11.          {  
    12.           "bar":[u"测试阿"None1.02], "bool":True  
    13.           }]  
    14. def test_minjson():  
    15.     minjson.read(js_obj)  #可注释其中一句,单测读/写  
    16.     minjson.write(py_obj)  
    17. def test_json():  
    18.     json.read(js_obj)  #可注释其中一句,单测读/写  
    19.     json.write(py_obj)  
    20.       
    21. def test_smpjson():  
    22.     simplejson.loads(js_obj)  
    23.     simplejson.dumps(py_obj)  
    24. if __name__=='__main__':  
    25.    
    26.     from timeit import Timer  
    27.       
    28.     t = Timer("test_minjson()""from __main__ import test_minjson")  
    29.     print 'minjosn :', t.timeit(number = 10000# 默认number = 100万次  
    30.       
    31.     t = Timer("test_json()""from __main__ import test_json")  
    32.     print 'json    :', t.timeit(number = 10000# 默认number = 100万次  
    33.    
    34.     t = Timer("test_smpjson()""from __main__ import test_smpjson")  
    35.     print 'simplejson:', t.timeit(number = 10000# 默认number = 100万次  
     
    附录
    pythonweb接口上查询信息

    >>> import urllib

    >>> url='http://a.bkeep.com/page/api/saInterface/searchServerInfo.htm?serviceTag=729HH2X'

    >>> page=urllib.urlopen(url)

    >>> data=page.read()

    >>> print data           //这个就是json数据结构str类型

    like {“xx”:“xx”}

    >>> type(data)

    <type 'str'>

    解析json:

    >>> import json

    >>> ddata=json.read(data)

    >>> type(ddata)

    <type 'dict'>

     

     

     

     

     

     

     
     
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  • pythonjson库的使用

    2020-01-18 10:31:25
    使用json库之前需要确保安装完成json库 pip install json json库共有4个常用方法: load() loads() dump() dumps() 相同点 dump 和 dumps 都实现了序列化 load 和 loads 都实现反序列化 变量从内存中变成可存储...

    json库共有4个常用方法:

    1. load()
    2. loads()
    3. dump()
    4. dumps()

    相同点

    dump 和 dumps 都实现了序列化
    load 和 loads 都实现反序列化

    变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化
    序列化是将对象状态转化为可保存或可传输格式的过程。

    变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化
    反序列化是流转换为对象。

    不同点

    load:针对文件句柄,将json格式的字符转换为dict,从文件中读取 (将string转换为dict)

    a_json = json.load(open('demo.json','r'))
    

    loads:针对内存对象,将string转换为dict (将string转换为dict)

    a = json.loads('{'a':'1111','b':'2222'}')
    

    dump:将dict类型转换为json字符串格式,写入到文件 (易存储)

    a_dict = {'a':'1111','b':'2222'}
    json.dump(a_dict, open('demo.json', 'w')
    

    dumps:将dict转换为string (易传输)

    a_dict = {'a':'1111','b':'2222'}
    a_str = json.dumps(a_dict)
    

    小例子:

    dumps()是将dict转换为string

    import json
    
    dict = {
        'name':'carry',
        'age':'18'
    }
    j_dumps = json.dumps(dict)
    print(j_dumps)
    print(type(j_dumps))
    

    运行结果:

    {"name": "carry", "age": "18"}
    <class 'str'>
    

    dump()是将dict类型转换为json格式字符串,存入文件

    json.dump(dict,fp=open('dump.json',mode='w'))
    

    运行完后会多一个dump.json文件

    loads: 是将string转换为dict

    str = '{"name":"carry","age":"18"}'
    s_loads = json.loads(str)
    print(s_loads)
    print(type(s_loads))
    

    运行结果:

    {'name': 'carry', 'age': '18'}
    <class 'dict'>
    

    load: 是将里json格式字符串转化为dict,读取文件

    s_load = json.load(open('dump.json',mode='r'))
    print(s_load)
    print(type(s_load))
    

    运行结果:

    {'name': 'carry', 'age': '18'}
    <class 'dict'>
    

    其他

    json.loads(str)很奇怪,里面的str参数必须是用单引号,如
    ‘{“name”:“carry”,“age”:“18”}’ 正确
    "{‘name’:‘carry’,‘age’:‘18’}“ 这样写就错了
    错误信息:Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

    展开全文
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  • Python json库

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  • orjson是一个快速的Python JSON库。 它基准测试是最快的用于JSON序列化的Python库,其性能是最近的其他库的1.6倍到2.6倍,反序列化性能是最近的其他库的0.95倍到1.2倍。
  • python jsonmerge介绍.pdf

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