用python解析json对象的操作是什么?
Admin 2021-05-28 群英技术资讯 1158 次浏览
本文给大家分享的是怎样使用python解析json对象,下面会给大家介绍JSON数据格式特点、常用处理json方法、系列化和反系列化等等内容,具有一定的参考借鉴价值。
json处理模块的主要任务,是将一个JSON对象,转换成Python数据类型数据进行处理,或者反之,将Python数据类型数据,转换成JSON对象(字符串流),在不同的模块或者系统间传输。
{
"students": [
{ "name":"北山啦" , "age":20 },
{ "name":"张三" , "age":30 },
{ "name":"里斯" , "age":17 }
]
}
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20},
{'name': '张三', 'age': 30},
{'name': '里斯', 'age': 17}]}
上面就是一个JSON格式数据。它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。
JSON也支持各种数据类型,它的数据类型和Python各种数据类型之间的对比如下:
在json模块中,用于处理json的主要是四个函数,分别是:

从JSON数据转换到Python数据,叫反系列化(deserialization)
从Python数据转换到JSON数据,叫系列化(serialization)
3.1 系列化
系列化:将Python数据转换成JSON字符串的方法。
下面我们先来看一个简单的例子。
import json
data = {
"students": [
{ "name":"北山啦" , "age":20 },
{ "name":"张三" , "age":30 },
{ "name":"里斯" , "age":17 }
]
}
print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data)
print(type(json_str))
<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
<class 'str'>
上面的例子中,虽然看起来数据没有发生变化,但其实它们的数据类型已经发生了本质的改变:将字典数据类型的data,转换成了str类型,然后我们就可以将这个str类型的数据转换成流,在网络上进行传输或者写入到文件等。
import json
data = {
"students": [
{ "name":"北山啦" , "age":20 },
{ "name":"张三" , "age":30 },
{ "name":"里斯" , "age":17 }
]
}
print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data, separators=('>>','::'), indent=2)
print(json_str)
<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
{
"students"::[
{
"name"::"\u5317\u5c71\u5566">>
"age"::20
}>>
{
"name"::"\u5f20\u4e09">>
"age"::30
}>>
{
"name"::"\u91cc\u65af">>
"age"::17
}
]
}
将data写入txt文件中
import json
data = {
"students": [
{ "name":"北山啦" , "age":20 },
{ "name":"张三" , "age":30 },
{ "name":"里斯" , "age":17 }
]
}
with open("students.txt","w") as fp:
json.dump(data, fp, ensure_ascii=False)
print("finish")
finish
这样就将data写入了students.txt,看看是不是已经将数据写进去了。
3.2 反系列化
从JSON数据转换到Python类型数据,叫反系列化。可以通过loads()/load()这两个方法来完成。
import json
with open("students.txt") as fp:
data = json.load(fp)
"""取出字典key为students的数据,
得到一个list,再从这个list中取第一个数据"""
print(data['students'][0])
{'name': '北山啦', 'age': 20}
parse_int参数
默认值为None,如果指定了parse_int,用来对JSON int字符串进行解码,这可以用于为JSON整数使用另一种数据类型或解析器。
parse_int参数,这里我们简单将其指定为float类型。
import json
with open("students.txt") as fp:
data = json.load(fp, parse_int = float)
print(data)
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20.0}, {'name': '张三', 'age': 30.0}, {'name': '里斯', 'age': 17.0}]}
可以看到,age原来是整数类型,通过parse_int已经被转换成了float类型。
object_hook
默认值为None,object_hook是一个可选函数,此功能可用于实现自定义解码器。指定一个函数,该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。
def fromJSON(dct): # 这里会对所有的字典数据类型都进行遍历
if isinstance(dct, dict) and 'students' in dct:
return dct['students']
else:
return Student(dct['name'], dct['age'])
import json
with open("students.txt") as fp:
data = json.load(fp, object_hook=fromJSON)
print(data)
[姓名: 北山啦, 年龄: 20, 姓名: 张三, 年龄: 30, 姓名: 里斯, 年龄: 17]
关于python解析json对象的相关内容就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果还想要了解更多python解析json对象的知识,可以关注其他相关文章。
文本转载自脚本之家
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
这篇文章会基于Python对微信好友进行数据分析,这里选择的维度主要有:性别、头像、签名、位置,主要采用图表和词云两种形式来呈现结果,其中,对文本类信息会采用词频分析和情感分析两种方法,感兴趣的小伙伴可以了解一下
这篇文章主要介绍了python爬虫之bs4数据解析,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python爬虫的小伙伴们有非常好的帮助,需要的朋友可以参考下
程序可以通过创建一个新的异常类来命名它们自己的异常。异常应该是典型的继承自Exception类,直接或间接的方式。异常python有一个大基类,继承了Exception。因此,我们的定制类也必须继承Exception。
这篇文章主要介绍了python中常见进制之间的转换方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
这篇文章主要带大家了解一下Python中三个图像增强库的使用:Imgaug、Albumentations和SOLT,文中通过示例进行了详细介绍,需要的可以参考一下
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册关注或联系群英网络
7x24小时售前:400-678-4567
7x24小时售后:0668-2555666
24小时QQ客服
群英微信公众号
CNNIC域名投诉举报处理平台
服务电话:010-58813000
服务邮箱:service@cnnic.cn
投诉与建议:0668-2555555
Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 ICP核准(ICP备案)粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008