本文目录一览：

• 1、如何用python读取json里面的值啊
• 2、python3.0怎么用json从文件解析
• 3、python json快速解析命令
• 4、【Python】浅谈python中的json
• 5、Python爬虫（七）数据处理方法之JSON

如何用python读取json里面的值啊

1、首先需要在桌面新建‘json.txt’文件，内容为jsonline格式。

2、打开Python开发工具IDLE,新建‘json.py’文件，并按照如图所示书写代码。

3、F5运行程序，Shell打印出json文本信息。

4、这是一次性读取所有内容，如果文件很大的情况，出于性能考虑要分批读取内容，这样要用到yield生成器，改写lines()函数如下，注意yield一定要写在with里，这样才能每次从上一次读取的位置继续读取。

5、继续写程序入口函数，这里要注意readlines返回的是一个列表，要读取里面的内容，要再做一个循环来遍历。

6、F5运行程序，Shell打印出json文本信息，这个利用生成器方式读取的方式经常处理较大的文件。

python3.0怎么用json从文件解析

1、说明：

python3通过json模块load函数来解析文件。

2、代码示例：

首先编写一个json文件j.txt,内容如下：

{"errno":1,"errmsg":"操作成功！","data":[]}

python代码如下：

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import json

with open('j.txt', 'r') as fr:

o = json.load(fr)

print(o['errno'])

print(o['errmsg'])

print(len(o['data']))

输出如下：

1

操作成功！

3、函数说明：

load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

反序列化fp（一个.read（）包含 - 支持类文件对象一个JSON文件），以一个Python对象。

object_hook是将与被调用的可选功能任何对象文本解码（一个``dict``）的结果。返回值object_hook将用来代替dict。此功能可用于实现自定义解码器（例如JSON-RPC级提示）。

object_pairs_hook是将与被调用的可选功能任何对象的结果与对的有序列表字面解码。该的返回值object_pairs_hook将用来代替dict。

此功能可用于实现依赖于定制解码器命令该键和值对被解码（例如，collections.OrderedDict会记得插入的顺序）。如果object_hook也定义了object_pairs_hook优先。

要使用自定义JSONDecoder子类，与cls指定它kwarg;否则JSONDecoder使用。

4、其它说明：

也可以使用json.loads函数来直接处理字符串，方法如下：

o=json.loads('{"errno":0,"errmsg":"操作成功！","data":[]}')

python json快速解析命令

json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

demjson.encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

1、以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：

#!/usr/bin/python

import json

data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]

json = json.dumps(data)

print json

2、以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：

#!/usr/bin/python

import json

jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';

text = json.loads(jsonData)

print text

【Python】浅谈python中的json

一 前言  

   最近一直在做开发相关的工作--基于Django的web 平台，其中需要从model层传输数据到view 层做数据展示或者做业务逻辑处理。我们采用通用的Json格式--Json(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和程序解析。

二 认识Json

   2.1 Json 结构

   常见的Json格式为 “名称/值”对的集合,其中 值可以是对象，列表，字典，字符串等等。比如

backup_data = {"back_to_host": "dbbk0",

"ip_address": "10.10.20.3",

"host_name": "rac4",

"port": 3306}

  2.2 使用Json

  Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 编码和解码。这两个过程涉及到两组不同的函数

  编码 把一个Python对象编码转换成Json字符串，json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

  解码 把Json格式字符串解码转换成Python对象，json.loads(data)/json.load(file_handler)

  在python中要使用Json模块做相关操作，必须先导入:

import Json

  2.3 主要函数

  编码函数主要有 json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

   json.dumps()的参数是将python对象转换为字符串，如使用json.dumps序列化的对象json_dumps=json.dumps({'a':1, 'b':2}) ，json_dumps='{"b": 2, "a": 1}'

   json.dump 是将内置类型序列化为json对象后写入文件。

 解码函数主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)  

    json.loads的参数是内存对象，把Json格式字符串解码转换成Python对象,json_loads=json.loads(d_json)  #{ b": 2, "a": 1}，使用load重新反序列化为dict

    json.load()的参数针对文件句柄，比如本地有一个文件/tmp/test.json  json_load=json.load(open('/tmp/test.json'))

具体案例参考如下:

In [3]: data={"back_to_host": "rac1",

...: "ip_address": "10.215.20.3",

...: "host_name": "rac3",

...: "port": 3306}

In [7]: json_str=json.dumps(data)

In [8]: print json_str

{"ip_address": "10.215.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

In [9]: json_loads=json.load(json_str)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError Traceback (most recent call last)

ipython-input-9-180506f16431 in module()

---- 1 json_loads=json.load(json_str)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)

284

285 ""

注意 从上面的报错信息来看 json.loads 传参是字符串类型，并不是文件句柄，没有 read()属性。

In [10]: json_loads=json.loads(json_str)

In [11]: print json_loads

{u'back_to_host': u'rac1', u'ip_address': u'10.215.20.3', u'host_name': u'rac3', u'port': 3306}

In [12]: type(json_loads)

Out[12]: dict

In [13]: type(json_str)

Out[13]: str

利用dump 将数据写入 dump.json

In [17]: with open('/tmp/dump.json','w') as f:

...: json.dump(json_str,f)

...:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/dump.json

"{\"ip_address\": \"10.10.20.3\", \"back_to_host\": \"rac1\", \"host_name\": \"rac3\", \"port\": 3306}"

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 将dump.sjon的数据读出来并赋值给 data 

In [18]: with open('/tmp/dump.json','r') as f:

...: data=json.load(f)

...:

In [19]: print data

{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

三 小结

  本文算是一篇学习笔记，主要对比了json.loads/json.load  , json.dumps/ json.dump 的使用差异 ，方便以后更好的使用json 。

以上为本次分享内容，感谢观看。

Python爬虫（七）数据处理方法之JSON

JSON 指的是 JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation），是轻量级的文本数据交换格式，且具有自我描述性，更易理解。

JSON看起来像python类型（列表，字典）的字符串。

在之前的文章中，我们说到了怎么用response的方法，获取到网页正确解码后的字符串。如果还有不懂的，可以先阅读 Python爬虫（三）Requests库 。接下来以有道翻译为例子，说说怎么通过网页解码后的字符串，提取到翻译结果。

再结合上述有道翻译的例子，得到字典类型的返回结果，并提取出来翻译结果。

将上述例子的dict_json换成str字符串，再写入文本中。

执行完上述的程序，会得到一个fanyi.txt的文件，其结果如下：{"type": "ZH_CN2EN", "errorCode": 0, "elapsedTime": 1, "translateResult": [[{"src": "\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u6211\u7528python", "tgt": "Life is too short, I use python"}]]}。这样子的一份文档，中文部分显示的是二进制，且格式非常不利于阅读，这并不是我们想要的结果。好在json.dumps()为我们提供的两个方法，以帮助我们更好阅读文档。

1.ensure_ascii，能够让中文显示成中文；

2.indent，能够让下一行在第一行的基础上空格。

其用法如下：