Python 3 教程 Python3 JSON 数据解析
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。
如果你还不了解 JSON，可以先阅读我们的 JSON 教程。
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：
- json.dumps(): 对数据进行编码。
- json.loads(): 对数据进行解码。
在 json 的编解码过程中，Python 的原始类型与 json 类型会相互转换，具体的转化对照如下：
Python 编码为 JSON 类型转换对应表：
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float, int- & float-derived Enums | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
JSON 解码为 Python 类型转换对应表：
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (int) | int |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
json.dumps 与 json.loads 实例
以下实例演示了 Python 数据结构转换为JSON：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import json
# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data = {
'no' : 1,
'name' : 'Codercto',
'url' : 'http://www.codercto.com'
}
json_str = json.dumps(data)
print ("Python 原始数据：", repr(data))
print ("JSON 对象：", json_str)
执行以上代码输出结果为：
Python 原始数据： {'url': 'http://www.codercto.com', 'no': 1, 'name': 'Codercto'}
JSON 对象： {"url": "http://www.codercto.com", "no": 1, "name": "Codercto"}通过输出的结果可以看出，简单类型通过编码后跟其原始的repr()输出结果非常相似。
接着以上实例，我们可以将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构：
实例(Python 3.0+)
#!/usr/bin/python3
import json
# Python 字典类型转换为 JSON 对象
data1 = {
'no' : 1,
'name' : 'Codercto',
'url' : 'http://www.codercto.com'
}
json_str = json.dumps(data1)
print ("Python 原始数据：", repr(data1))
print ("JSON 对象：", json_str)
# 将 JSON 对象转换为 Python 字典
data2 = json.loads(json_str)
print ("data2['name']: ", data2['name'])
print ("data2['url']: ", data2['url'])
执行以上代码输出结果为：
Python 原始数据： {'name': 'Codercto', 'no': 1, 'url': 'http://www.codercto.com'}
JSON 对象： {"name": "Codercto", "no": 1, "url": "http://www.codercto.com"}
data2['name']: Codercto
data2['url']: http://www.codercto.com如果你要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：
实例(Python 3.0+)
# 写入 JSON 数据
with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
# 读取数据
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
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