Python数据持久性 JSON模块

JSON是 JavaScript Object Notation的缩写。 它是一种轻量级的数据交换格式。它是一种独立于语言和跨平台的文本格式，被许多编程语言支持。这种格式用于网络服务器和客户端之间的数据交换。

JSON格式与pickle类似。然而，pickle的序列化是Python特有的，而JSON格式被许多语言实现，因此已经成为普遍的标准。Python标准库中的json模块的功能和界面与pickle和marshal模块相似。

就像pickle模块一样，json模块也提供了 dumps() 和 load() 函数，用于将Python对象序列化为JSON编码的字符串， dump() 和 load() 函数将序列化的Python对象写入/读出文件。

下面的例子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()函数可以接受可选的 sort_keys 参数。默认情况下，它是False。如果设置为True，字典中的键会以排序的顺序出现在JSON字符串中。

dumps()函数有另一个可选的参数，叫做indent，它以一个数字为值。它决定json字符串格式化表示的每一段的长度，类似于打印输出。

json模块也有与上述函数相对应的面向对象的API。该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。每个Python数据类型都被转换为相应的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类是由JSONncoder()构造函数实例化的。以下是编码器类中定义的重要方法

序号	方法和描述
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，产生对象中每个项目的编码形式。
3	indent 决定编码后的字符串的缩进程度
4	sort_keys 为true或false，以使键值按排序顺序出现或不出现。
5	Check_circular 如果为真，检查容器类型对象中的循环引用。

下面的例子是对Python列表对象的编码。

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

这个类的对象有助于将json字符串解码成Python数据结构。这个类的主要方法是decode()。下面的示例代码从前面的编码字符串中检索出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数据写入类似文件的对象–可能是一个磁盘文件或一个字节流，并从中读回数据。

这个函数将JSON格式的Python对象数据写到一个文件中。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()

这段代码将在当前目录下创建 “json.txt”。它显示的内容如下 –

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

这个函数从文件中加载JSON数据并从中返回Python对象。该文件必须以读取权限打开（应该有’r’模式）。

例子

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

输出

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

json.tool 模块也有一个命令行接口，可以验证文件中的数据，并以漂亮的格式化方式打印出JSON对象。

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