json簡介

json(javascript object notation) 是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，python3中可以使用json模塊來對json數(shù)據(jù)進(jìn)行編解碼
該模塊主要提供了四種方法：

• dumps
• dump
• loads
• load

dumps 和dump 對python對象進(jìn)行序列化，將一個(gè)python對象進(jìn)行json格式的編碼

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)

• obj:表示要序列化的對象
• fp:文件描述符，將序列化的str保存到文件中，json模塊總是生成str對象，而不是字節(jié)對象，因此fp.write()必須支持str輸入
• skipkey: 默認(rèn)為False，如果skipkeys為True（默認(rèn)值為False），則將跳過不是基本類型（str, int, float, bool, Nose）的dict鍵，不會(huì)引發(fā)TypeError
• ensure_ascii: 默認(rèn)值為True， 能將所有傳入的非ASCII字符轉(zhuǎn)移輸出，如果ensure_ascii為False，則這些字符將按原樣輸出
• check_circular：默認(rèn)值為True,如果check_circular為False，則將跳過對容器類型的循環(huán)引用檢查，循環(huán)引用將導(dǎo)致OverflowError
• allow_nan: 默認(rèn)值為True，如果allow_nan為Flase, 則嚴(yán)格遵守Json規(guī)范，序列化超出范圍的浮點(diǎn)值（nan, inf, -inf）會(huì)引發(fā)ValueError，
  如果allow_nan為True，則將使用它們的JavaScript等銷項(xiàng)（NaN，Infinity, -Infinity）
• Indent: 設(shè)置縮進(jìn)格式，默認(rèn)值為None，選擇的是最緊湊的表示，如果Indent是非負(fù)整數(shù)或者字符串， 那么json數(shù)組元素對象和成員將
  使用該縮進(jìn)級別進(jìn)行輸入；如果Indent為0、負(fù)數(shù)或者“”，則僅插入換行符；indent使用正整數(shù)縮進(jìn)多個(gè)空格；如果indent是一個(gè)字符串（如“\t”）則該字符串用于縮進(jìn)每個(gè)級別
• separators: 去除分隔符后面的空格，默認(rèn)值為None，如果指定，則分隔符應(yīng)為（item_separator, key_separator）元組，如果縮進(jìn)為None，則默認(rèn)為（',', ':'）；要獲得最緊湊的json表示，則可以指定（',',':'）以消除空格
• default： 默認(rèn)值為None， 如果指定，則default應(yīng)該是為無法以其他方式序列化的對象調(diào)用的函數(shù)，它應(yīng)返回對象的json可編碼版本
  或引發(fā)TypeError，如果未指定，則引發(fā)TypeError
• sort_keys: 默認(rèn)值為False，如果sort_keys為True，則字典的輸出將按照鍵值排序

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)

dumps函數(shù)不需要傳文件描述符，其他參數(shù)與dump函數(shù)的一樣

laod 和 loads 反序列化方法， 將json格式數(shù)據(jù)解碼為python對象

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

• fp: 文件描述符，將fp反序列化為python對象
• object_hook: 默認(rèn)值為None， object_hook是一個(gè)可選函數(shù)，此功能可用于實(shí)現(xiàn)自定義解碼器，指定一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)負(fù)責(zé)把反序列化后的基本類型對象轉(zhuǎn)換成自定義類型的對象
• parse_float: 默認(rèn)值為None，如果指定了parse_float, 用來對json float字符串進(jìn)行解碼，這可用于為json浮點(diǎn)數(shù)使用另一種數(shù)據(jù)類型或解析器
• parse_int: 默認(rèn)值為None，如果指定了parse_int, 用來對json int 字符串進(jìn)行解碼，這可以用于為json整數(shù)使用另一種數(shù)據(jù)類型或解析器
• parse_constant：默認(rèn)值為None，如果指定了parse_constant,對-Infnity, Infinity，NaN字符串進(jìn)行調(diào)用，如果遇到了無效的json符號，會(huì)引發(fā)異常,如果進(jìn)行反序列化（解碼）的數(shù)據(jù)不是一個(gè)有效的json文檔，將會(huì)引發(fā)jsondecodeerror異常

json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

• s: 將s (包含json文檔的str， bytes或bytearray)反序列化為python對象

• encoding： 指定一個(gè)編碼的格式

loads也是不需要文件描述符，其他參數(shù)的含義和load函數(shù)一致

json中的數(shù)據(jù)格式與python中的數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)化關(guān)系：

Json             Python
object           dict
array            list
string           str
number(int)      int
number(real)     flaot
true/false       true/false
null             None

dump和dumps實(shí)例：

import json

# dumps 可以格式化所有的基本數(shù)據(jù)類型為字符串

data_01 = json.dumps([1, 2, 3])
print(data_01, type(data_01))

data_02 = json.dumps(9)
print(data_02, type(data_02))

data_03 = json.dumps({ "city": 'shenzhen', "age": 18})
print(data_03, type(data_03))


def json_dumps_test(file_path, py_data):
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json.dumps(py_data, indent=4))
        # json.dump(py_data, f, indent=4)

json_dumps_test('./topic.json', data_03)

load和loads實(shí)例：

json_data = '{"name": "tom", "age": 20}'
py_data_01 = json.loads(json_data)
print(py_data_01, type(py_data_01))

with open("./topic.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    py_data_02 = json.loads(f.read())  # load 的傳入?yún)?shù)為字符串類型
    print(py_data_02, type(py_data_02))

常見異常：
直接使用以下方式對多行json文件進(jìn)行讀取

with open("./topic.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    py_data_02 = json.loads(f.read())

會(huì)直接拋出JsonDecodeError異常，由于json只能讀取一個(gè)文檔對象，因此我們有兩個(gè)解決辦法：

• 單行讀取文件，一次讀取一行文件

with open(json_path, 'r') as f:
    for line in f.readlines():
        json_data = json.loads(line)

但這種方法依然有可能會(huì)拋出JsonDecodeError異常，即在json文件中包含空行時(shí)，此時(shí)需要先處理空行在進(jìn)行文件讀取操作

• 將json文件處理為一個(gè)文件對象然后在進(jìn)行讀取文件

小結(jié)：

• json.dumps 將 Python 對象編碼成 JSON 字符串
• json.loads 將已編碼的 JSON 字符串解碼為 Python 對象
• json.dump和json.load,需要傳入文件描述符，加上文件操作。
• JSON內(nèi)部的格式要注意，一個(gè)好的格式能夠方便讀取，可以用indent格式化。