Python Data Persistence 简明教程

Python Data Persistence - JSON Module

JSON 的全称是 JavaScript Object Notation 。它是一种轻量级数据交换格式。它是一种独立于语言且跨平台的文本格式，受许多编程语言支持。此格式用于 Web 服务器和客户端之间的交换数据。

JSON 格式类似于 pickle。然而，pickle 序列化是 Python 专用的，而 JSON 格式由许多语言实现，因此已成为通用标准。Python 标准库中的 json 模块的功能和界面类似于 pickle 和 marshal 模块。

正如同 pickle 模块一样，json 模块还提供了 dumps() 和 loads() 函数，用于将 Python 对象序列化为 JSON 编码字符串， dump() 和 load() 函数将序列化的 Python 对象写入文件/从文件中读取。

下面的示例演示了如何使用这些函数 −

import json
   data=['Rakesh',{'marks':(50,60,70)}]
   s=json.dumps(data)
json.loads(s)

dumps() 函数可以获取可选的 sort_keys 参数。默认情况下，它为 False。如果设为 True，字典键将按 JSON 字符串中的排序顺序显示。

dumps() 函数有另一个可选参数，称为 indent，它将数字作为取值。它决定 json 字符串格式化表示的每个部分的长度，类似于打印输出。

json 模块还具有与上述函数对应的面向对象 API。模块中定义了两个类 – JSONEncoder 和 JSONDecoder。

这个类的对象就是 Python 数据结构的编码器。如以下表格所示，每个 Python 数据类型都会转换成对应的 JSON 类型 −

Python

JSON

Dict

object

list, tuple

array

Str

string

int、float、int-& float- 派生 enums

number

True

true

False

false

None

null

JSONEncoder 类由 JSONEncoder() 构造函数实例化。编码器类中定义了以下重要方法 −

Sr.No.	Methods & Description
1	encode() 将 Python 对象序列化为 JSON 格式
2	iterencode() 编码对象并返回一个迭代器，该迭代器会生成对象中每个项目的编码形式。
3	indent 确定编码字符串的缩进级别
4	sort_keys 为真或假，以使键按排序顺序显示或不显示。
5	Check_circular 如果为真，则检查容器类型对象中的循环引用

以下示例对 Python 列表对象进行编码。

e=json.JSONEncoder()
e.encode(data)

此类的对象有助于将解码的 JSON 字符串还原为 Python 数据结构。此类中的主要方法是 decode()。以下示例代码从早期步骤中的编码字符串中检索 Python 列表对象。

d=json.JSONDecoder()
d.decode(s)

json 模块定义了 load() 和 dump() 函数，用于将 JSON 数据写入到磁盘文件或字节流等文件对象中，并从中读取数据。

此函数将 JSON 的 Python 对象数据写入文件。此文件必须使用“w”模式打开。

import json
data=['Rakesh', {'marks': (50, 60, 70)}]
   fp=open('json.txt','w')
   json.dump(data,fp)
   fp.close()

此代码将在当前目录中创建“json.txt”。它显示的内容如下：

["Rakesh", {"marks": [50, 60, 70]}]

此函数从文件中加载 JSON 数据并从中返回 Python 对象。此文件必须使用读取权限（应具有“r”模式）打开。

Example

fp=open('json.txt','r')
   ret=json.load(fp)
   print (ret)
   fp.close()

Output

['Rakesh', {'marks': [50, 60, 70]}]

json.tool 模块还有一个命令行界面，用于验证文件中的数据并以漂亮的格式打印 JSON 对象。

C:\python37>python -m json.tool json.txt
[
   "Rakesh",
   {
      "marks": [
         50,
         60,
         70
      ]
   }
]