详解Python使用simplejson模块解析JSON的方法
1，Json模块介绍
JSON(JavaScript Object Notation) 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。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。
2，Json的格式
2.1,对象:
{name:"Peggy",email:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"}
{ 属性 : 值 , 属性 : 值 , 属性 : 值 }
2.2,数组：
是有顺序的值的集合。一个数组开始于"["，结束于"]"，值之间用","分隔。
[
{name:"Peggy",email:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"}, {name:"Peggy",email:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"},
{name:"Peggy",email:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"}
]
3，Json的导入导出
这里的write/dump的含义是将Json对象输入到一个python_object中，如果python_object是文件，则dump到文件中；如果是对象，则dump到内存中。这是序列化。
3.1，读取Json文件
import simplejson as json
f = file('table.json')
source = f.read()
target = json.JSONDecoder().decode(source)
print target
import simplejson as json
jsonobject = json.load(file('table.json'))
print jsonobject
3.2，显示Json文件
为了显示Json格式好看，原来的Json文件：
[admin@r42h06016.xy2.aliyun.com]$python readJson.py
[{'Query': 'desc zt1;', 'Message': '{"DescibeTableWithPartSpec": "false", "GetTableMetaString":"{\\"tableName\\":\\"zt1\\",\\"owner\\":\\"1365937150772213\\",\\"createTime\\":1346218114,\\"lastModifiedTime\\":0,\\"columns\\":[{\\"name\\":\\"a\\",\\"type\\":\\"string\\"},{\\"name\\":\\"b\\",\\"type\\":\\"string\\"}],\\"partitionKeys\\":[{\\"name\\":\\"pt\\",\\"type\\":\\"string\\"}]}"}', 'QueryID': '', 'Result': 'OK'}]
执行文件：
import simplejson as json
jsonobject = json.load(file('table.json'))
print json.dumps(jsonobject,sort_keys=True,indent=4)
显示：
[admin@r42h06016.xy2.aliyun.com]$python readJson.py
[
{
"Message": "{\"DescibeTableWithPartSpec\": \"false\", \"GetTableMetaString\":\"{\\\"tableName\\\":\\\"zt1\\\",\\\"owner\\\":\\\"1365937150772213\\\",\\\"createTime\\\":1346218114,\\\"lastModifiedTime\\\":0,\\\"columns\\\":[{\\\"name\\\":\\\"a\\\",\\\"type\\\":\\\"string\\\"},{\\\"name\\\":\\\"b\\\",\\\"type\\\":\\\"string\\\"}],\\\"partitionKeys\\\":[{\\\"name\\\":\\\"pt\\\",\\\"type\\\":\\\"string\\\"}]}\"}",
"Query": "desc zt1;",
"QueryID": "",
"Result": "OK"
}
]
3.3,json模块示例：
import json # Converting Python to JSON json_object = json.write( python_object ) # Converting JSON to Python python_object = json.read( json_object )
3.4,simplejson模块 示例：
import simplejson # Converting Python to JSON json_object = simplejson.dumps( python_object ) # Converting JSON to Python python_object = simplejson.loads( json_object )
其中的json_object也可以是文件名比如file(“tmp/table.json”)
4,Json数据的解析
假设对于data.json文件如下：
#test.py
import simplejson as json
ddata = json.loads(file("data.json"))
print ddata
print type(ddata)#<type 'dict'>
其次，我们以读字典中key 为”data”对应的键值
>>> ddata['data'] //查看字典的方法！ >>>type(ddata['data']) <type 'list'>
发现ddata[‘data']是一个列表，列表就要用序号来查询
>>> ddata['data'][0] //查看列表的方法！ >>> type(ddata['data'][0]) <type 'dict'>
ddata[‘data']列表的0号元素是个字典。。
好，那我们查查key为idc的键值是多少
>>> ddata['data'][0]['idc'] //查看字典的方法！ >>> ddata['data'][0]['idc'] //查看字典的方法！ '\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf' >>> print ddata['data'][0]['idc'] 杭州德胜机房
5.一些性能讨论
简单测试了一下，如果用JSON，也就是python2.6以上自带的json处理库，效率还算可以：
1K的数据，2.9GHz的CPU，单核下每秒能dump：36898次。大约是pyamf的5倍。但数据量较大，约为pyamf的1.67倍（1101/656）。
start_time: 1370747463.77 loop_num: 36898 end_time: 1370747464.78
再看看simplejson，没有安装C扩展的情况下：
simplejson，没有安装C扩展，跑出的结果让我惊讶：
start_time: 1370748132.87 loop_num: 1361 end_time: 1370748133.88
效率如此之低下。
下面是测试代码：
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import time
import json
test_data = {
'baihe': {
'name': unicode('百合', 'utf-8'),
'say': unicode('清新，淡雅，花香', 'utf-8'),
'grow_time': 0.5,
'fruit_time': 0.5,
'super_time': 0.5,
'total_time': 1,
'buy':{'gold':2, } ,
'harvest_fruit': 1,
'harvest_super': 1,
'sale': 1,
'level_need': 0,
'experience' : 2,
'exp_fruit': 1,
'exp_super': 1,
'used': True,
},
'1':{
'interval' : 0.3,
'probability' : {
'98': {'chips' : (5, 25), },
'2' : {'gem' : (1,1), },
},
},
'2':{
'unlock' : {'chips':1000, 'FC':10,},
'interval' : 12,
'probability' : {
'70': {'chips' : (120, 250), },
'20': {'gem' : (1,1), },
'10': {'gem' : (2,2), },
},
},
'one':{
'10,5' :{'id':'m01', 'Y':1, 'msg':u'在罐子里发现了一个银币！',},
'3,7' :{'id':'m02', 'Y':10,'msg':u'发现了十个银币！好大一笔钱！',},
'15,5' :{'id':'m03', 'Y':2, 'msg':u'一只老鼠跑了过去',},
'7,4' :{'id':'m04', 'Y':4, 'msg':u'发现了四个生锈的银币……',},
'2,12' :{'id':'m05', 'Y':6, 'msg':u'六个闪亮的银币！',},
},
}
start_time = time.time()
print "start_time:", start_time
j = 1
while True:
j += 1
a = json.dumps(test_data)
data_length = len(a)
end_time = time.time()
if end_time - start_time >= 1 :
break
print "loop_num:", j
print "end_time: ",end_time
print data_length ,a
总结：python自带的json，性能可以接受。simplejson，如果没有C扩展加速，效率极其低下。
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Wählen Sie zwischen PHP und Python: Ein Leitfaden
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PHP und Python: Ein tiefes Eintauchen in ihre Geschichte
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Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.
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Um den Python-Code im Sublime-Text auszuführen, müssen Sie zuerst das Python-Plug-In installieren, dann eine .py-Datei erstellen und den Code schreiben, und drücken Sie schließlich Strg B, um den Code auszuführen, und die Ausgabe wird in der Konsole angezeigt.
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Apr 15, 2025 pm 09:54 PM
Das Schreiben von Code in Visual Studio Code (VSCODE) ist einfach und einfach zu bedienen. Installieren Sie einfach VSCODE, erstellen Sie ein Projekt, wählen Sie eine Sprache aus, erstellen Sie eine Datei, schreiben Sie Code, speichern und führen Sie es aus. Die Vorteile von VSCODE umfassen plattformübergreifende, freie und open Source, leistungsstarke Funktionen, reichhaltige Erweiterungen sowie leichte und schnelle.
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Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.
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Apr 16, 2025 pm 07:33 PM
Das Ausführen von Python-Code in Notepad erfordert, dass das ausführbare Python-ausführbare Datum und das NPPEXEC-Plug-In installiert werden. Konfigurieren Sie nach dem Installieren von Python und dem Hinzufügen des Pfades den Befehl "Python" und den Parameter "{current_directory} {file_name}" im NPPExec-Plug-In, um Python-Code über den Shortcut-Taste "F6" in Notoza auszuführen.
