百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

学习Python操作JSON,网络数据交换不用愁

off999 2024-10-04 18:53 12 浏览 0 评论

国庆长假即将结束了,今天,本喵带大家学学Python中操纵JSON的知识。学完本文,你可以学到如下内容:

1、JSON是什么?

2、JSON与XML的优劣差异?

3、将Python对象编码成JSON字符串

4、将已编码的JSON字符串解码为Python对象

5、解决JSON中文乱码问题

JSON是什么?

JSON的全称是 JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式。最初,JSON 只是 JavaScript 的子集,但由于其简单易用而迅速走红。

现今大部分编程语言都支持对JSON的解析与生成,而近些年异军突起的NoSQL数据库也多参照JSON来设计数据存储格式,例如Mongodb的BSON(Binary JSON)。

JSON有以下六种数据类型:number、boolean、string、null、array、object。前三种很好理解,第四个null对应Python的None,最后两种,对应Python的列表和字典。

 {
 "name": "小明",
 "age": 14,
 "gender": true,
 "grade": null,
 "skills": [
 "JavaScript",
 "Java",
 "Python"
 ]
 }

JSON与XML的优劣差异?

在JSON出现之前,人们用XML在网络上交换数据,在JSON出现后,它基本上就取代了XML的位置。两者的共同之处显而易见,它们都是结构化的语言,都可以用于网络数据的交换。

两者最大的差异在于它们的“出身”不同,也就是它们被创造的目的不同。

XML是W3C(万维网联盟)发布的可扩展标记语言(Extensible Markup Language),最初设计来弥补HTML的不足,以强大的扩展性满足网络信息发布的需要,与它“同级”的有:XHTML\CSS\ECMAScript等。它包含DTD、XSD、XPath、XSL等一大堆复杂的规范,在数据存储、扩展及高级检索等方面都有作用。后来被用于网络数据交换,颇有点大材小用的意思,虽然可胜任,却也有点复杂和冗余。

而JSON是ECMAScript标准的子集,设计之初就是为了克服XML在数据交换上的劣势,所以一方面,它像XML一样具有简洁而清晰的层次结构,另一方面,它比XML小巧精致,更加适用于网络数据的传输。

JSON也不是没有缺点,当结构层级很多的时候,它会让人陷入繁琐复杂的数据节点查找中,在可读性上要比XML差。

将Python对象编码成JSON字符串

将python的对象转化为字符串,这个过程也称为序列化,与之相对,将JSON字符串转化为python对象,这个过程被称为反序列化。

序列化格式如下,json.dumps()把python对象序列化,json.dump() 先序列化,然后将内容存入文件:

  • 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)
  • 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)
 
 In [1]: import json
 In [2]: d = dict(name='Tom', age='8', score=88)
 In [3]: json.dumps(d)
 Out[3]: '{"name": "Tom", "age": "8", "score": 88}'
 In [4]: with open('test.json', 'w') as f:
 ...: json.dump(d, f)

用的比较多的参数有:

  • ensure_ascii=True 设置是否编码为ASCII,默认是,若False,则使用原编码格式
  • indent=None 设置打印时缩进,默认不缩进
  • separators=None 设置分隔符,取值是(item_separator, dict_separator)元组,默认为(‘,’,’:’),这表示keys之间用“,”隔开,而key和value之间用“:”隔开
  • sort_keys=False 设置按key值排序,默认不排序
 In [15]: d = dict(name='Python猫', age='8', score=88)
 ?
 In [16]: json.dumps(d)
 Out[16]: '{"name": "Python\\u732b", "age": "8", "score": 88}'
 ?
 In [17]: json.dumps(d, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True)
 Out[17]: '{\n "age": "8",\n "name": "Python猫",\n "score": 88\n}'
 ?
 In [18]: print(json.dumps(d, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True))
 {
 "age": "8",
 "name": "Python猫",
 "score": 88
 }

将已编码的JSON字符串解码为Python对象

反序列化格式如下,json.loads()从内存中读取内容解析,json.load() 从文件中读取内容解析:

  • json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
  • json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
 
 In [1]: import json
 In [2]: d = dict(name='Tom', age='8', score=88)
 In [3]: tom_json = json.dumps(d)
 In [4]: json.loads(tom_json)
 Out[4]: {'age': '8', 'name': 'Tom', 'score': 88}
 In [5]: with open('test.json', 'r') as f:
 ...: print(json.load(f))
 {'name': 'Tom', 'age': '8', 'score': 88}

json.loads()比json.load() 多了一个encoding参数,可以将传入的字符串重新编码。

解决中文乱码问题

序列化的ensure_ascii参数与反序列化的encoding相对应,都是处理字符编码,一旦处理不好,就会导致中文乱码问题。

Python2的字符编码乱七八糟,也广被人诟病,如果不幸遇到Python2项目,可参照如下例子解决。字符串在Python2内部的表示是unicode编码。因此,在做编码转换时,需要以unicode作为中间编码,即先将其他编码的字符串解码(decode)成unicode,再从unicode编码(encode)成另一种编码。

 
 # -*- coding: utf-8 -*-
 m = {'a' : '你好'}
 ?
 print m
 =>{'a': '\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd'}
 ?
 print json.dumps(m)
 =>{"a": "\u4f60\u597d"}
 ?
 print json.dumps(m,ensure_ascii=False)
 =>{"a": "浣犲ソ"}
 ?
 print json.dumps(m,ensure_ascii=False).decode('utf8').encode('gb2312')
 =>{"a": "你好"}

Python3的默认编码格式是utf-8,以上例子,只需要ensure_ascii=False,就能解决。

-----------------

本文原创并首发于微信公众号【Python猫】,后台回复“爱学习”,免费获得20本精选电子书。

相关推荐

SPC相关的计算用excel和python实现【源码下载】

做SPC分析涉及到很多计算,比如CPK、PPK、概率图、PPM等等,网上很多公式,但具体实现却不是那么容易的。我们整理了这些用excel和python实现的代码。包括但不限于以下的内容:SPC分析中的...

Python学不会来打我(34)python函数爬取百度图片_附源码

随着人工智能和大数据的发展,图像数据的获取变得越来越重要。作为Python初学者,掌握如何从网页中抓取图片并保存到本地是一项非常实用的技能。本文将手把手教你使用Python函数编写一个简单的百度图片...

django python数据中心、客户、机柜、设备资源管理平台源码分享

先转发后关注,私信“资源”即可免费获取源码下载链接!本项目一个开源的倾向于数据中心运营商而开发的,拥有数据中心、客户、机柜、设备、跳线、物品、测试、文档等一些列模块的资源管理平台,解决各类资源集中管理...

熬夜也值得学习练手的108个Python项目(附源码),太实用了!

现在学编程的人越来越多,Python因为简单好上手、功能又强大,成了很多人的首选。不管是做数据分析、人工智能,还是写网络程序、自动化脚本,Python都能派上用场。而且它诞生的时间比网页还早,作为...

这五个办公室常用自动化工具python源码,复制代码就能用

办公室自动化现在能看这文章的恐怕大部分都是办公室久坐工作者,很多都有腰肌劳损、肩周炎等职业病,难道就不能有个工具缓解一下工作量吗?那么恭喜你点进了这篇文章,这篇文章将使用python直接实现五个常...

将python源代码封装成window可执行程序教程

将python源代码封装成window可执行程序教程点击键盘win+r打开运行框在运行框中输入cmd,进入到命令行。在命令行中输入piplist去查看当前电脑中所有的库检查是否有pyinstall...

Python 爬虫如何爬取网页源码?(爬虫获取网页源代码)

下面教大家用几行代码轻松爬取百度首页源码。什么是urllib?urllib库是Python内置的HTTP请求库,它可以看做是处理URL的组件集合。urllib库包含了四大模块,具体如下:urllib....

Python RPC 之 Thrift(python是做什么的)

thrift-0.12.0python3.4.3Thrift简介:Thrift是一款高性能、开源的RPC框架,产自Facebook后贡献给了Apache,Thrift囊括了整个RP...

用Python编写FPGA以太网MAC(附源码下载方式)

来源:EETOP作者:ccpp123略作了解后发现,MyHDL不是高层次综合,它实际上是用Python的一些功能实现了一个Verilog仿真器,能对用Python写的仿Verilog语言进行仿...

python爬虫常用工具库总结(python爬虫工具下载)

说起爬虫,大家可能第一时间想到的是python,今天就简单为大家介绍下pyhton常用的一些库。请求库:实现基础Http操作urllib:python内置基本库,实现了一系列用于操作url的功能。...

手把手教你使用scrapy框架来爬取北京新发地价格行情(理论篇)

来源:Python爬虫与数据挖掘作者:霖hero大家好!我是霖hero。上个月的时候,我写了一篇关于IP代理的文章,手把手教你使用XPath爬取免费代理IP,今天在这里分享我的第二篇文章,希望大家可以...

2025年Python爬虫学习路线:第1阶段 爬虫基础入门开始

这个阶段的目标是让你熟悉Python的基础知识、了解HTTP请求和HTML是如何工作的,并最终完成你的第一个爬虫小项目——抓取名言!按照计划,我们首先要打好Python基础。Python就像是我们要...

如何入门 Python 爬虫?(python零基础爬虫)

1.很多人一上来就要爬虫,其实没有弄明白要用爬虫做什么,最后学完了却用不上。大多数人其实是不需要去学习爬虫的,因为工作所在的公司里有自己的数据库,里面就有数据来帮助你完成业务分析。什么时候要用到爬虫呢...

突破爬虫瓶颈:Python爬虫核心能力提升与案例实操

技术控必看!Python爬虫高手进阶全攻略,解锁数据处理高阶玩法在数字化时代,Python爬虫早已成为数据探索者手中的得力工具。从基础的网页抓取到复杂的数据处理,每一次技术升级都能带来新的突破。本文将...

网络爬虫开源框架(网络爬虫的框架)

目前开源爬虫下载框架是百花齐放,各个编程语言都有,以下主要介绍其中重要的几个:1)python:scrapy,pyspider,gcrawler2)Java:webmagic,WebCollector...

取消回复欢迎 发表评论: