深入理解Python对Json的解析_python
Json是一种常用的数据交换结构,由于轻量、易于阅读和编写等特点,在网络方面应用很广。下面这篇文章主要介绍了Python对Json解析的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
Json简介
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript(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。易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。
它的格式一般是这样的:
对象是一个无序的“‘名称/值'对”集合。一个对象以“{”(左括号)开始,“}”(右括号)结束。每个“名称”后跟一个“:”(冒号);“‘名称/值' 对”之间使用“,”(逗号)分隔。
例如下面这样:
{"b": "Hello", "c": null, "a": true}
它的值可以是双引号括起来的字符串(string)、数值(number)、true、false、 null、对象(object)或者数组(array)。这些结构可以嵌套。
值(value)可以是双引号括起来的字符串(string)、数值(number)、true、false、 null、对象(object)或者数组(array)。这些结构可以嵌套。
使用Python编码和解析Json
Python内置了json包来帮助我们完成对json的操作。
将Python的字典结构导出到json使用json.dumps()
,将json读成Python的字典结构,使用json.loads()
。
如果不是针对string操作而是对文件操作,分别使用json.load()
函数和json.dump()
函数。
import json data = { 'name' : 'ACME', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 } json_str = json.dumps(data) data = json.loads(json_str) # Writing JSON data to file with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f) # Reading data back with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f)
默认的类型对应如下:
JSON | Python |
---|---|
object | dict |
array | list |
string | unicode |
number (int) | int, long |
number (real) | float |
true | True |
false | False |
null | None |
其他数据类型与Json之间的编码和解码
一般来说,Python对json的解析是list或dict之间的操作,如果需要其他类型与json之间转换,就需要object_hook参数。先定义一个类,将类的字典初始化成json的key-value键值对。这样,json的参数就变成了类的属性。
将一个JSON字典转换为一个Python对象Python
>>> class JSONObject: ... def __init__(self, d): ... self.__dict__ = d ... >>> >>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject) >>> data.name 'ACME' >>> data.shares 50 >>> data.price 490.1
还可以通过指定“函数”来进行转换。
用函数来指定序列化的方法,即将对象的“属性-值”对变成字典对,函数返回一个字典,然后json.dumps
会格式化这个字典。
如果是通过函数将json变成对象,首先获得类名,然后通过__new__
来创建一个对象(不调用初始化函数),然后将json字典的各个属性赋给对象。
使用函数指定json转换方式Python
def serialize_instance(obj): d = { '__classname__' : type(obj).__name__ } d.update(vars(obj)) return d # Dictionary mapping names to known classes classes = { 'Point' : Point } def unserialize_object(d): clsname = d.pop('__classname__', None) if clsname: cls = classes[clsname] obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__ for key, value in d.items(): setattr(obj, key, value) return obj else: return d
使用方法如下:
>>> p = Point(2,3) >>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance) >>> s '{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}' >>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object) >>> a <__main__.Point object at 0x1017577d0> >>> a.x 2 >>> a.y 3
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PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

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PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

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在 Notepad 中运行 Python 代码需要安装 Python 可执行文件和 NppExec 插件。安装 Python 并为其添加 PATH 后,在 NppExec 插件中配置命令为“python”、参数为“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通过快捷键“F6”运行 Python 代码。

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