北京网站优化推广公司,企业网站建设费怎么核算,外贸都是在哪些网站做,官方网站建设怎么样json模块是 Python 标准库中的一个模块#xff0c;用于处理 JSON#xff08;JavaScript Object Notation#xff09;格式的数据。JSON是一种轻量级的数据交换格式#xff0c;易于人阅读和编写#xff0c;同时也易于机器解析和生成。模块提供了在 Python 中进行 JSON 编码用于处理 JSONJavaScript Object Notation格式的数据。JSON是一种轻量级的数据交换格式易于人阅读和编写同时也易于机器解析和生成。模块提供了在 Python 中进行 JSON 编码序列化和解码反序列化的功能。json
以下是 json模块的主要函数和用法
1.json.dumpsobj * skipkeysFalse ensure_asciiTrue check_circularTrue allow_nanTrue clsNone indentNone separatorsNone defaultNone sort_keysFalse **kw
将 Python 对象 obj转换为 JSON 格式的字符串。 这些参数提供了在序列化过程中控制行为的灵活性可以根据需要选择适当的参数值。 obj必需参数要序列化为 JSON 字符串的 Python 对象。通常是字典、列表、元组等可序列化的对象。 skipkeys默认为 False如果设置为 True在序列化字典对象时跳过非字符串键。如果字典包含非字符串键则会引发 。默认情况下这个参数是 False表示不跳过非字符串键。TypeError ensure_ascii默认为 True如果设置为 True所有非 ASCII 字符将转义为 ASCII。如果设置为 False则允许非 ASCII 字符原样输出。默认情况下这个参数是 True。 check_circular默认为 True如果设置为 True检查循环引用例如一个对象是另一个对象的属性而后者又是前者的属性。如果检测到循环引用会引发 。如果设置为 False将不会检查循环引用但可能导致无限递归和堆栈溢出。默认情况下这个参数是 True。ValueError allow_nan默认为 True如果设置为 True允许 JSON 中的 NaN、Infinity 和 -Infinity。如果设置为 False将不允许这些特殊的浮点数值而是引发 。默认情况下这个参数是 True。ValueError cls用于指定自定义的 JSON 编码器类。这个参数应该是一个 JSONEncoder 的子类。默认情况下使用 类进行编码。json.JSONEncoder indent用于指定缩进的空格数使生成的 JSON 字符串更易读。默认情况下不进行缩进即不进行格式化。 separators用于指定不同部分之间的分隔符应该是一个包含两个字符的元组例如 。第一个字符用于分隔项之间的间隔第二个字符用于分隔键值对之间的间隔。默认情况下使用 和 作为分隔符。(,, :),: default用于指定一个函数用于将非序列化的对象转换为可序列化的类型。例如可以指定一个函数来处理自定义对象的序列化。默认情况下如果遇到无法序列化的对象类型则引发 。TypeError sort_keys默认为 False如果设置为 True在输出 JSON 字符串时对键进行排序。默认情况下这个参数是 False表示不对键进行排序。
2.json.dumpobj fp * skipkeysFalse ensure_asciiTrue check_circularTrue allow_nanTrue clsNone indentNone separorsNone defaultNone sort_keysFalse **kw
将 Python 对象obj 序列化为 JSON 格式并写入文件对象 fp。参数与 dumps类似。
3.json.loadss * encodingNone clsNone object_hookNone parse_floatNone parse_intNone parse_constantNone object_pairs_hookNone **kw
将 JSON 格式的字符串s 解码为 Python 对象。 s必需参数要反序列化的 JSON 格式的字符串。 encoding可选指定 JSON 字符串的编码方式。默认情况下json.loads() 将假设输入的 JSON 字符串是使用 UTF-8 编码的。如果 JSON 字符串使用其他编码方式可以通过这个参数指定编码方式例如 utf-16。 cls可选用于自定义 JSON 解码器的类。这个参数应该是一个 JSONDecoder 的子类。通过传递自定义的解码器类可以实现更复杂的 JSON 数据解析逻辑。 object_hook可选用于在解码 JSON 字符串时对解析出的字典对象进行自定义处理的回调函数。这个函数将在每个解析出的 JSON 对象转换为 Python 字典之后被调用可以用于执行额外的处理操作例如将字典转换为自定义对象。 parse_float可选用于指定 JSON 字符串中浮点数的解析方式的回调函数。默认情况下json.loads() 将使用 Python 的 float() 函数解析浮点数。 parse_int可选用于指定 JSON 字符串中整数的解析方式的回调函数。默认情况下json.loads() 将使用 Python 的 int() 函数解析整数。 parse_constant可选用于指定 JSON 字符串中特殊常量如 null、true、false的解析方式的回调函数。默认情况下json.loads() 将使用 Python 的 None、True 和 False 来表示这些特殊常量。 object_pairs_hook可选用于在解码 JSON 字符串时对解析出的字典对象进行自定义处理的回调函数。与 object_hook 不同的是这个函数将在每个解析出的 JSON 对象转换为 Python 字典的键值对之后被调用。
4.json.loadfp * clsNone object_hookNone parse_floatNone parse_intNone parse_constantNone object_pairs_hookNone **kw
从文件对象fp 中读取 JSON 数据并解码为 Python 对象fp。参数与 loads类似。
示例
import json# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
data {name: John, age: 30, city: New York}
json_str json.dumps(data, indent2)
print(json_str)# 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
json_data {name: John, age: 30, city: New York}
python_obj json.loads(json_data)
print(python_obj)在第一个部分中json.dumps() 用于将 Python 字典 data 转换为格式化良好的 JSON 字符串然后使用 print() 打印输出。在第二个部分中json.loads() 用于将 JSON 字符串 json_data 反序列化为 Python 对象并将结果存储在变量 python_obj 中。然后同样使用 print() 打印输出这个 Python 对象。
这个代码演示了在将数据从 Python 对象转换为 JSON 字符串序列化和从 JSON 字符串转换回 Python 对象反序列化的基本操作。 import json# 定义一个 Python 字典对象
data {name: John,age: 30,city: New York
}# 将字典对象保存到 JSON 文件中
with open(data.json, w) as f:json.dump(data, f)# 从 JSON 文件中加载数据
with open(data.json, r) as f:loaded_data json.load(f)print(loaded_data) # 输出: {name: John, age: 30, city: New York}在这个例子中
首先定义了一个简单的 Python 字典data 其中包含了一些基本的用户信息。然后使用json.dump() 将这个字典对象保存到名为data.json 的文件中。通过传递文件对象和字典对象作为参数json.dump() 将字典对象转换为 JSON 格式的字符串并将其写入文件中。接着使用 json.load()从data.json 文件中加载数据。json.load() 从文件中读取 JSON 格式的数据并将其转换为 Python 对象。最后打印加载的数据验证它与原始字典对象相同。
这个例子展示了如何使用json.dump() 将 Python 对象保存到 JSON 文件中以及如何使用json.load() 从 JSON 文件中加载数据并将其转换回 Python 对象。
