轉(zhuǎn)載一篇非常好的介紹python對json處理的blog

什么是json：

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式。易于人閱讀和編寫。同時也易于機(jī)器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一個子集。JSON采用完全獨(dú)立于語言的文本格式，但是也使用了類似于C語言家族的習(xí)慣（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。這些特性使JSON成為理想的數(shù)據(jù)交換語言。

JSON建構(gòu)于兩種結(jié)構(gòu)：

“名稱/值”對的集合（A collection of name/value pairs）。不同的語言中，它被理解為對象（object），紀(jì)錄（record），結(jié)構(gòu)（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有鍵列表（keyed list），或者關(guān)聯(lián)數(shù)組 （associative array）。
值的有序列表（An ordered list of values）。在大部分語言中，它被理解為數(shù)組（array）。
這些都是常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。事實(shí)上大部分現(xiàn)代計算機(jī)語言都以某種形式支持它們。這使得一種數(shù)據(jù)格式在同樣基于這些結(jié)構(gòu)的編程語言之間交換成為可能。

json官方說明參見：http://json.org/

Python操作json的標(biāo)準(zhǔn)api庫參考：http://docs.python.org/library/json.html

對簡單數(shù)據(jù)類型的encoding 和 decoding：

encoding:

使用簡單的json.dumps方法對簡單數(shù)據(jù)類型進(jìn)行編碼，例如：

import json

obj = [[1,2,3],123,123.123,'abc',{'key1':(1,2,3),'key2':(4,5,6)}]
encodedjson = json.dumps(obj)
print repr(obj)
print encodedjson

輸出：

[[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]}]

通過輸出的結(jié)果可以看出，簡單類型通過encode之后跟其原始的repr()輸出結(jié)果非常相似，但是有些數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了改變，例如上例中的元組則轉(zhuǎn)換為了列表。在json的編碼過程中，會存在從python原始類型向json類型的轉(zhuǎn)化過程，具體的轉(zhuǎn)化對照如下：

201112141621131652.png

decoding:

json.dumps()方法返回了一個str對象encodedjson，我們接下來在對encodedjson進(jìn)行decode，得到原始數(shù)據(jù)，需要使用的json.loads()函數(shù)：

decodejson = json.loads(encodedjson)
print type(decodejson)
print decodejson[4]['key1']
print decodejson

輸出：

<type 'list'> 
[1, 2, 3]
[[1, 2, 3], 123, 123.123, u'abc', {u'key2': [4, 5, 6], u'key1': [1, 2, 3]}]

loads方法返回了原始的對象，但是仍然發(fā)生了一些數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)化。比如，上例中‘a(chǎn)bc’轉(zhuǎn)化為了unicode類型。從json到python的類型轉(zhuǎn)化對照如下：

201112141621146178.png

dumps()參數(shù)說明：

• sort_keys
  json.dumps方法提供了很多好用的參數(shù)可供選擇，比較常用的有sort_keys（對dict對象進(jìn)行排序，我們知道默認(rèn)dict是無序存放的），separators，indent等參數(shù)。
  排序功能使得存儲的數(shù)據(jù)更加有利于觀察，也使得對json輸出的對象進(jìn)行比較，例如：

data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}
d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True)
d2 = json.dumps(data2)
d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True)
print d1
print d2
print d3
print d1==d2
print d1==d3

輸出：

{"a": 123, "b": 789, "c": 456} 
{"a": 123, "c": 456, "b": 789} 
{"a": 123, "b": 789, "c": 456} 
False 
True

上例中，本來data1和data2數(shù)據(jù)應(yīng)該是一樣的，但是由于dict存儲的無序特性，造成兩者無法比較。因此兩者可以通過排序后的結(jié)果進(jìn)行存儲就避免了數(shù)據(jù)比較不一致的情況發(fā)生，但是排序后再進(jìn)行存儲，系統(tǒng)必定要多做一些事情，也一定會因此造成一定的性能消耗，所以適當(dāng)排序是很重要的。

• indent
  indent參數(shù)是縮進(jìn)的意思，它可以使得數(shù)據(jù)存儲的格式變得更加優(yōu)雅。

data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True,indent=4)
print d1

輸出：

{ 
    "a": 123, 
    "b": 789, 
    "c": 456 
}

• separator
  輸出的數(shù)據(jù)被格式化之后，變得可讀性更強(qiáng)，但是卻是通過增加一些冗余的空白格來進(jìn)行填充的。json主要是作為一種數(shù)據(jù)通信的格式存在的，而網(wǎng)絡(luò)通信是很在乎數(shù)據(jù)的大小的，無用的空格會占據(jù)很多通信帶寬，所以適當(dāng)時候也要對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。separator參數(shù)可以起到這樣的作用，該參數(shù)傳遞是一個元組，包含分割對象的字符串。

print 'DATA:', repr(data)
print 'repr(data)             :', len(repr(data))
print 'dumps(data)            :', len(json.dumps(data))
print 'dumps(data, indent=2)  :', len(json.dumps(data, indent=4))
print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))

輸出：

DATA: {'a': 123, 'c': 456, 'b': 789} 
repr(data)             : 30 
dumps(data)            : 30 
dumps(data, indent=2)  : 46 
dumps(data, separators): 25

通過移除多余的空白符，達(dá)到了壓縮數(shù)據(jù)的目的，而且效果還是比較明顯的。

• skipkeys
  另一個比較有用的dumps參數(shù)是skipkeys，默認(rèn)為False。 dumps方法存儲dict對象時，key必須是str類型，如果出現(xiàn)了其他類型的話，那么會產(chǎn)生TypeError異常，如果開啟該參數(shù)，設(shè)為True的話，則會比較優(yōu)雅的過度。

data = {'b':789,'c':456,(1,2):123}
print json.dumps(data,skipkeys=True)

輸出：

{"c": 456, "b": 789}

處理自己的數(shù)據(jù)類型

json模塊不僅可以處理普通的python內(nèi)置類型，也可以處理我們自定義的數(shù)據(jù)類型，而往往處理自定義的對象是很常用的。

首先，我們定義一個類Person。

class Person(object):
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return 'Person Object name : %s , age : %d' % (self.name,self.age)
if __name__  == '__main__':
    p = Person('Peter',22)
    print p

如果直接通過json.dumps方法對Person的實(shí)例進(jìn)行處理的話，會報錯，因為json無法支持這樣的自動轉(zhuǎn)化。通過上面所提到的json和python的類型轉(zhuǎn)化對照表，可以發(fā)現(xiàn)，object類型是和dict相關(guān)聯(lián)的，所以我們需要把我們自定義的類型轉(zhuǎn)化為dict，然后再進(jìn)行處理。這里，有兩種方法可以使用。

方法一：自己寫轉(zhuǎn)化函數(shù)

'''
Created on 2011-12-14
@author: Peter
'''
import Person
import json

p = Person.Person('Peter',22)

def object2dict(obj):
    #convert object to a dict
    d = {}
    d['__class__'] = obj.__class__.__name__
    d['__module__'] = obj.__module__
    d.update(obj.__dict__)
    return d

def dict2object(d):
    #convert dict to object
    if'__class__' in d:
        class_name = d.pop('__class__')
        module_name = d.pop('__module__')
        module = __import__(module_name)
        class_ = getattr(module,class_name)
        args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args
        inst = class_(**args) #create new instance
    else:
        inst = d
    return inst

d = object2dict(p)
print d
#{'age': 22, '__module__': 'Person', '__class__': 'Person', 'name': 'Peter'}

o = dict2object(d)
print type(o),o
#<class 'Person.Person'> Person Object name : Peter , age : 22

dump = json.dumps(p,default=object2dict)
print dump
#{"age": 22, "__module__": "Person", "__class__": "Person", "name": "Peter"}

load = json.loads(dump,object_hook = dict2object)
print load
#Person Object name : Peter , age : 22

上面代碼已經(jīng)寫的很清楚了，實(shí)質(zhì)就是自定義object類型和dict類型進(jìn)行轉(zhuǎn)化。object2dict函數(shù)將對象模塊名、類名以及dict存儲在dict對象里，并返回。dict2object函數(shù)則是反解出模塊名、類名、參數(shù)，創(chuàng)建新的對象并返回。在json.dumps 方法中增加default參數(shù)，該參數(shù)表示在轉(zhuǎn)化過程中調(diào)用指定的函數(shù)，同樣在decode過程中json.loads方法增加object_hook,指定轉(zhuǎn)化函數(shù)。

方法二：繼承JSONEncoder和JSONDecoder類，覆寫相關(guān)方法

JSONEncoder類負(fù)責(zé)編碼，主要是通過其default函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，我們可以override該方法。同理對于JSONDecoder。

'''
Created on 2011-12-14
@author: Peter
'''
import Person
import json

p = Person.Person('Peter',22)

class MyEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self,obj):
        #convert object to a dict
        d = {}
        d['__class__'] = obj.__class__.__name__
        d['__module__'] = obj.__module__
        d.update(obj.__dict__)
        return d

class MyDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self):
        json.JSONDecoder.__init__(self,object_hook=self.dict2object)
    def dict2object(self,d):
        #convert dict to object
        if'__class__' in d:
            class_name = d.pop('__class__')
            module_name = d.pop('__module__')
            module = __import__(module_name)
            class_ = getattr(module,class_name)
            args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) #get args
            inst = class_(**args) #create new instance
        else:
            inst = d
        return inst

d = MyEncoder().encode(p)
o =  MyDecoder().decode(d)

print d
print type(o), o

對于JSONDecoder類方法，稍微有點(diǎn)不同，但是改寫起來也不是很麻煩?？创a應(yīng)該就比較清楚了。