如何使用Python处理JSON数据

在开始这个主题之前，让我们简要定义一下JSON的含义。让我们看看 JSON 的主网站是如何定义它的：

JSON  （javascript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。人类很容易阅读和写作。机器很容易解析和生成。它基于  JavaScript 编程语言标准 ECMA-262 第 3 版 - 1999 年 12 月的  一个子集。JSON 是一种完全独立于语言的文本格式，但使用 C 系列语言（包括 C、C++、C#、java、JavaScript、Perl、python 等）的程序员熟悉的约定。这些属性使 JSON 成为一种理想的数据交换语言。

因此，JSON 是一种在 JavaScript 中创建和存储数据结构的简单方法。您在首字母缩略词中看到 JavaScript 的原因是因为使用 JSON 存储数据时会创建一个 JavaScript 对象。但是，不用担心，您不需要了解 JavaScript 即可处理 JSON 文件，而是了解 JSON 语法（格式）本身。

简而言之，JSON 是我们存储和交换数据的一种方式，它通过它的语法来完成，并在许多 Web 应用程序中使用。JSON 的好处在于它具有人类可读的格式，这可能是在数据传输中使用它的原因之一，除了它在使用api时的有效性。

JSON 格式数据的示例如下：

{"name": "Frank", "age": 39,
 "isEmployed": true}

在本教程中，我将向您展示如何使用 Python 处理 JSON 文件。那么，让我们开始吧！

Python 和 JSON

Python 使处理 JSON 文件变得简单。用于此目的的模块是json模块。这个模块应该包含（内置）在您的 Python 安装中，因此您不需要像我们在处理pdf和Excel文件时那样安装任何外部模块。为了使用这个模块，你唯一需要的就是导入它：

import json

但是，json图书馆是做什么的？该库主要从文件或字符串中解析 JSON。它还将 JSON 解析为 Python 中的字典或列表，反之亦然，即将 Python 字典或列表转换为 JSON 字符串。

JSON 到 Python

读取 JSON 意味着将 JSON 转换为 Python 值（对象）。如上所述，该json库将 JSON 解析为 Python 中的字典或列表。为此，我们使用loads()函数（从字符串加载），如下所示：

import json
jsondata = '{"name": "Frank", "age": 39}'
jsonToPython = json.loads(jsonData)

如果要查看输出，请执行 a print jsonToPython，在这种情况下，您将获得以下输出：

{u'age': 39, u'name': u'Frank'}

也就是说，数据以 Python 字典（JSON 对象数据结构）的形式返回。那么，该语句会 print jsonToPython['name']返回任何输出吗？来吧，试试看。

Python 转 JSON

在上一节中，我们看到了如何将 JSON 转换为 Python 值（即 Dictionary）。在本节中，我将向您展示如何将 Python 值转换（编码）为 JSON。

假设我们在 Python 中有以下字典：

import json
pythonDictionary = {'name':'Bob', 'age':44, 'isEmployed':True}
dictionaryToJson = json.dumps(pythonDictionary)

如果我们print dictionaryToJson，我们会得到以下 JSON 数据：

{"age": 44, "isEmployed": true, "name": "Bob"}

所以这个输出被认为是对象（字典）的数据表示。方法dumps()是这种操作的关键。

此时需要注意的是，JSON 不能存储所有类型的 Python 对象，而只能存储以下类型： 列表；字典；布尔值；数字；字符串；和无。因此，任何其他类型都需要转换才能存储在 JSON 中。

假设我们有以下类：

class Employee(object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

假设我们创建了一个新对象abder，如下所示：

abder = Employee('Abder')

如果我们想将此对象转换为 JSON 怎么办？那是json.dumps(abder)？在这种情况下，您会收到类似于以下内容的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 8, in <module>
    abderJson = json.dumps(abder)
  File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.py", line 243, in dumps
    return _default_encoder.encode(obj)
  File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/encoder.py", line 207, in encode
    chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
  File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/encoder.py", line 270, in iterencode
    return _iterencode(o, 0)
  File "/usr/local/Cellar/python/2.7.10_2/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/encoder.py", line 184, in default
    raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: <__main__.Employee object at 0x10e74b750> is not JSON serializable

但是，有解决方法吗？幸运的是有。我喜欢 Python Tips 网站上描述的解决方法。为了解决这个问题，我们可以定义一个类似下面的方法：

def jsonDefault(object):
    return object.__dict__

然后将对象编码为 JSON，如下所示：

jsonAbder = json.dumps(abder, default=jsonDefault)

如果你print jsonAbder，你应该得到以下输出：

{"name": "Abder"}

我们现在已经将 Python 对象 ( abder) 编码为 JSON。

结论

从本教程中，我们可以注意到 Python 一次又一次地证明了它不仅能够处理不同的应用程序，而且还证明了它在处理应用程序时处理不同问题的灵活性，正如我们在本教程的最后一部分中看到的那样。