Python JSON

1、Python中JSON

Python有一个json的内置程序包，可用于处理JSON数据。

例如：

导入json模块：

import json

2、解析JSON—从JSON转换为Python对象

如有JSON字符串，则可以使用json.loads()方法进行解析。

结果将是一个Python字典。

例如：

从JSON转换为Python：

import json

x =  '{ "name":"cjavapy", "age":3, "city":"china"}'

# 解析 x:
y = json.loads(x)

print(y["name"])

3、从Python对象转换成JSON

如有Python对象，则可以使用json.dumps()方法将其转换为JSON字符串。

例如：

从Python对象转换为JSON：

import json

# a Python object (dict):
x =  '{ "name":"cjavapy", "age":3, "city":"china"}'
# convert into JSON:
y = json.dumps(x)

#结果是 JSON string:
print(y)

下列类型可以转换Python对象成JSON字符串:

• dict
• list
• tuple
• string
• int
• float
• True
• False
• None

例如：

将Python对象转换为JSON字符串，并输出值：

import json

print(json.dumps({"name": "cjavapy", "age": 3}))
print(json.dumps(["python", "cjavapy"]))
print(json.dumps(("python", "cjavapy")))
print(json.dumps("hello"))
print(json.dumps(42))
print(json.dumps(31.76))
print(json.dumps(True))
print(json.dumps(False))
print(json.dumps(None))

从Python对象转换为JSON时，Python对象将转换为等效的JSON(JavaScript)：

例如：

转换包含所有合法数据类型的Python对象：

import json

x = {
"name": "python",
"age": 20,
"married": True,
"divorced": False,
"children": ("c","python"),
"pets": None,
"langs": [
{"model": "java", "year": 5},
{"model": "python", "year": 6}
]
}

print(json.dumps(x))

4、格式化json.dumps()生成的JSON字符串

上面的示例显示了一个JSON字符串，但是它不是很容易阅读，没有缩进和换行符。

json.dumps()方法有一些参数，以便更容易地读取结果:

例如：

使用indent参数定义缩进数量：

json.dumps(x, indent=4)

还可以定义分隔符，默认值为(", ", ": ")，这意味着使用逗号和空格分隔每个对象，并使用冒号和空格分隔键和值：

例如：

使用separators参数更改默认的分隔符：

json.dumps(x, indent=4, separators=(". ", " = "))

5、对json.dumps()结果排序

json.dumps()方法有对结果中的键进行排序的参数：

例如：

使用sort_keys参数指定是否对结果进行排序：

json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)

6、使用第三方库：Demjson

Demjson 是 python 的第三方模块库，可用于编码和解码 JSON 数据，包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。

Github 地址：https://github.com/dmeranda/demjson

官方地址：http://deron.meranda.us/python/demjson/

1）环境配置

在使用 Demjson 编码或解码 JSON 数据前，我们需要先安装 Demjson 模块。本教程我们会下载 Demjson 并安装：

tar -xvzf demjson-2.2.3.tar.gz
cd demjson-2.2.3
python setup.py install

更多安装介绍文档：http://deron.meranda.us/python/demjson/install

2）JSON 函数

3）encode使用

Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

语法

demjson.encode(self, obj, nest_level=0)

以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：

#!/usr/bin/python
import demjson
data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]
json = demjson.encode(data)
print(json)

以上代码执行结果为：

[{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}]

4）decode使用

Python 可以使用 demjson.decode()函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

语法

demjson.decode(self, txt)

以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：

#!/usr/bin/python

import demjson
json = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';
text = demjson.decode(json)

print(text)

以上代码执行结果为：

{u'a':1, u'c':3, u'b':2, u'e':5, u'd':4}

7、异常处理与验证

在处理JSON数据时，可能会遇到格式错误或者缺少预期的字段等情况。可以使用 try-except 结构来捕获可能的异常，或者使用 jsonschema 等库来进行JSON数据的验证。

json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"'

try:
    python_obj = json.loads(json_str)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON decoding error: {e}")

# 使用 jsonschema 进行数据验证
from jsonschema import validate

schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "number"},
        "city": {"type": "string"}
    },
    "required": ["name", "age", "city"]
}

try:
    validate(python_obj, schema)
    print("JSON data is valid.")
except Exception as e:
    print(f"JSON validation error: {e}")