Python 标准库之 JSON

写在之前

我用了很长的篇幅来介绍 XML，如果没看的话建议先去看看之前的文章。就数据传递而言， XML 是一种选择，当然这里还有另一种选择 – 「JSON」。它是一种轻量级的数据交换格式，如果各位想要做 Web 编程的话，则肯定会用到它。下面我们就开始今天的学习。

JSON

首先我们参考《维基百科》中的相关内容，来对 JSON 做如下介绍：

JSON ( JavaScript Object Notation )
是一种由道格拉斯构想设计、轻量级的数据交换语言，以文字为基础，且易于让人阅读。尽管 JSON 是 JavaScript 的一个子集，但
JSON 是独立于语言的文本格式，并且采用了类似 C 语言家族的一些习惯。关于 JSON
更为详细的内容，可以参考其官方网站，在这我截取部分内容，让大家更好的了解一下 JSON 的结构。

JSON 构建于两种结构基础之上：

“名称/值”对的集合。不同的语言中，它被理解为对象（object），记录（record），结构（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table）等。
值的有序列表。在某些语言中，它被理解为数组（array），类似于 Python 中的类表。

Python 标准库中有 JSON 模块，主要是执行序列化和反序列化功能。

序列化：encoding，把一个 Python 对象编码转化成 JSON 字符串；
反序列化：decoding，把 JSON 格式字符串解码转换为 Python 数据对象。

基本操作

JSON 模块相比于 XML 来说真的是简单多了：

>>> import json
>>> json.__all__
['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONDecodeError', 'JSONEncoder']

1.encoding：dumps()

>>> data = [{'name':'rocky','like':('python','c++'),'age':23}]
>>> data
[{'name': 'rocky', 'like': ('python', 'c++'), 'age': 23}]
>>> data_json = json.dumps(data)
>>> data_json
'[{"name": "rocky", "like": ["python", "c++"], "age": 23}]'

encoding 的操作比较简单，请仔细观察一下上面代码中 data 和 data_json 的不同：like 的值从元组变成了列表，其实还有不同，请看下面：

>>> type(data)
<class 'list'>
>>> type(data_json)
<class 'str'>

2.decoding：loads()

decoding 的过程其实也像上面那么简单：

>>> new_data = json.loads(data_json)
>>> new_data
[{'name': 'rocky', 'like': ['python', 'c++'], 'age': 23}]

上面需要注意的是，解码之后并没有将值中的列表还原为数组。上面的 data 都不是很长，还能凑活着看，如何很长，阅读其实就很有难度了。所以 JSON 的 dumps() 提供了可选的参数，利用它们能在输入上对人更好，当然这个对机器来说都是无所谓的事情。

>>> data1 = json.dumps(data,sort_keys = True,indent = 2)
>>> print(data1)
[
 {
   "age": 23,
   "like": [
     "python",
     "c++"
   ],
   "name": "rocky"
 }
]

sort_keys = True 的意思是按照键的字典顺序排序；indent = 2 则是让每个键值对显示的时候，以缩进两个字符对齐，这样的视觉效果就好多了。

大 JSON 字符串

其实如果数据不是很大的话，上面的那些基本操作就足够了。但现在不是都讲究什么都是「大数据」嘛，很多人都在吹嘘自己是大数据，显然不能让 JSON 总是很小。

事实上对于真正的大数据，再大的 JSON 也不够，前面的操作方法是将数据都读入内存，如果数据太大的话就会溢出。那么这个时候该怎么办呢？别怕，我们是 Python 啊，早都想到了，Python 中提供了一个 tempfile 的模块解决此类问题。这里需要注意的是，跟上面已经用过的函数相比是不同的，请仔细观察。

>>> import tempfile
>>> data = [{'name':'rocky','like':('python','c++'),'age':23}]
>>> f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode = 'w+')
>>> json.dump(data,f)
>>> f.flush()
>>> print(open(f.name,'r').read())
[{"name": "rocky", "like": ["python", "c++"], "age": 23}]

写在之后

差不多 JSON 就是这些内容了，是不是比起 XML 真的少了很多，也简单了很多？但是简单归简单，内容还是不能小觑的，上面的代码例子什么的，该看看，该在交互模式自己敲一敲就敲一敲，切勿眼高手低。

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