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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。
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":[]}')