json数据格式—json数据格式的优势以及网络应用 收藏 0

什么是JSON？怎么用Python来编码+解码JSON对象？

本章节我们将为大家介绍如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。

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。

• 对象表示为键值对
• 数据由逗号分隔
• 花括号保存对象
• 方括号保存数组

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：

• object —— dict
• array —— list
• string —— str
• number —— int/float
• true/false —— True/False
• null —— None

在json模块中，用于处理json的主要是四个函数，分别是：

• loads()：从JSON字符串中读取数据并转换成Python数据类型
• load()：从JSON文件中读取数据并转换成Python数据类型
• dumps()：将Python数据类型数据转换成JSON字符串
• dump():将Python数据类型数据转换成JSON字符串写入到文件

• 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）

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。

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。

将data写入txt文件中

这样就将data写入了students.txt，看看是不是已经将数据写进去了。

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。

• 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。

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。

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作者：北山啦

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/115119022

干货 | 如何利用Python处理JSON格式的数据，建议收藏

作者： 俊欣

来源： 关于数据分析与可视化

JSON数据格式在我们的日常工作中经常会接触到，无论是做爬虫开发还是一般的数据分析处理，今天，小编就来分享一下当数据接口是JSON格式时，如何进行数据处理进行详细的介绍，内容分布如下

• 什么是JSON
• JSON模块的使用方法

什么是JSON

JSON(JavaScript Object Notation, JS对象简谱)是一种轻量级的数据交换格式，通常是以键值对的方式呈现，其简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言，而在Python中处理JSON格式的模块有json和pickle两个

• json模块和pickle都提供了四个方法：dumps, dump, loads, load
• 序列化：将python的数据转换为json格式的字符串
• 反序列化：将json格式的字符串转换成python的数据类型

序列化

首先我们来看一下序列化是如何操作的，我们首先用json.dump()将字典写入json格式的文件中

能够进行类似操作的则是dataframe当中的to_json()方法，比方说

而当你分别打开这两个文件时，里面的内容分别是以键值对呈现的json数据。另外，我们看到有json.dumps()和json.dump(), 两者看着十分的相似，但是在功能上可是大相径庭，json.dump()进行的是对json文件的读写操作，就比如上述的例子中，我们将字典数据写入json的文件中用的就是json.dump，而json.dumps()则是聚焦于数据本身类型的转换，对数据的操作，比如

反序列化

在反序列化的过程中，我们需要用到的则是json.load()和json.loads()方法，比如说

可以看到的是变量teachers的类型是字典类型，所以可以通过相应的方式来获取以及改变其中的数值以及格式，另外一种方法则是通过pandas模块中的read_json()方法，例如

从上述的例子中可以看出，json.load()主要处理的是json格式的文件，而json.loads()主要是对JSON编码的字符串进行数据类型的转换，

总结

本文主要是讲了序列化与反序列化的相关操作步骤，读者需要在其中留心的则是json.loads()与json.load()，以及json.dumps()和json.dump()之间的区别和使用场景，总的来说

• json.loads()：是将json格式的字符串(str)转换为字典类型(dict)的数据
• json.dumps()：返回来，是将字典类型(dict)的数据转换成json格式的字符串
• json.load()：用于读取json格式的文件，将文件中的数据转换为字典类型(dict)
• json.dump()：主要用于存入json格式的文件，将字典类型转换为json形式的字符串

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com