Python 数据持久化 - JSON 模块

JSON 代表 JavaScript 对象表示法。它是一种轻量级的数据交换格式。它是一种独立于语言的跨平台文本格式，受到许多编程语言的支持。此格式用于 Web 服务器和客户端之间的数据交换。

JSON格式类似于pickle。然而，pickle 序列化是 Python 特定的，而 JSON 格式被许多语言实现，因此已成为通用标准。 Python 标准库中的 json 模块的功能和接口类似于 pickle 和 marshal 模块。

与pickle模块一样，json模块也提供了dumps()和loads()函数，用于将Python对象序列化为JSON编码字符串， dump() 和 load() 函数在文件中写入和读取序列化的 Python 对象。

以下示例演示了这些函数的基本用法 −

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

dumps() 函数可以采用可选的 sort_keys 参数。默认情况下，它是 False。如果设置为 True，字典键将按排序顺序出现在 JSON 字符串中。

dumps() 函数有另一个可选参数 indent，它接受一个数字作为值。它决定了 json 字符串格式化表示的每一段的长度，类似于打印输出。

json 模块也有对应上述功能的面向对象API。模块中定义了两个类——JSONEncoder 和 JSONDecoder。

JSONEncoder 类

这个类的对象是 Python 数据结构的编码器。每种 Python 数据类型转换为相应的 JSON 类型，如下表所示 −

Python	JSON
Dict	object
list, tuple	array
Str	string
int, float, int- & float-derived 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 −

序号	方法与说明
1	encode() 将 Python 对象序列化为 JSON 格式
2	iterencode() 对对象进行编码并返回一个迭代器，该迭代器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 true 或 false 使键是否按排序顺序出现。
5	Check_circular 如果为 True，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 json 字符串解码回 Python 数据结构。此类中的主要方法是 decode()。以下示例代码从前面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() 函数来将 JSON 数据写入一个类似对象的文件——它可以是一个磁盘文件或一个字节流，并且从他们那里读回数据。

此函数将 JSON 化的 Python 对象数据写入文件。该文件必须以"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"。显示内容如下 −

["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。文件必须以读取权限打开（应该以"r"模式）。

示例

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

输出

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

json.tool 模块还有一个命令行界面，可以验证文件中的数据并以一种格式良好的方式打印 JSON 对象。

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