【吐血整理】Python 常用模块(二)：json 模块
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博主发现当我们自己不知道
Python某个模块的用法时，自己又没有相关笔记什么的，一般人很少去官网进行查阅，然后在网上乱找一通，描述的也不详细，非常地浪费时间，故博主决定自己将常用模块中常用的方法进行总结，以便后期自己查阅和网上的朋友们查找学习。今天开始总结我们的第二个常用模块：json模块。
Python 中的 json 模块提供了对 JSON 的支持，用于将 JSON 格式字符串转换为 Python 对象。首先需要了解一下什么是 JSON。
1. json 模块介绍
1.1 json 模块快用导航
1.2 什么是 JSON
JSON 是基于 JavaScript 语言的轻量级的数据交换格式，是 JavaScript 对象的表示法 (JavaScript Object Notation)，它是用来存储和交换文本信息的。信息表示格式为：
- 数据在名称 / 值对中。
- 数据由逗号分隔。
- 大括号保存对象。
- 方括号保存数组。
例如，下面的格式：
{
"login": [
{"password": "123456", "username": "AmoXiang"},
{"password": "123", "username": "你很棒棒"},
{"password": "111", "username": "xw1680"},
]
}
上述代码中的 username：AmoXiang 和 password：123456 等叫作 JSON 对象，它们一般放在大括号 {} 中，login 为 JSON 数组，用方括号 [] 表示。
1.3 json 模块
Python 中的 json 模块提供了对 JSON 的支持，它既包含了将 JSON 格式字符串转换为 Python 对象的方法，也提供了将 Python 对象转换为 JSON 格式字符串的方法，如下图所示。
2. dump() 方法 — 转换为 JSON 格式写入文件
2.1 语法参考
dump() 方法用于将 Python 对象转换为 JSON 格式字符串后写入到文件中。语法格式如下：
def dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw):
参数说明：
(1) obj：表示 Python 对象。
(2) fp：表示一个支持 write() 方法的文件对象。
(3) *：星号本身不是参数。星号表示其后面的参数都是关键字参数，需要使用关键字参数传值，否则程序会出现错误。
(4) skipkeys：默认值为 False。如果值为True，则不是基本对象 (包括str、int、float、bool、None) 的字典的键会被跳过，否则引发一个 TypeError 错误信息。
(5) ensure_ascii：默认值为 True，会将所有输入的非 ASCII 字符转义输出，如果值为 False，会将输入的非 ASCII 字符原样输出。
(6) check_circular：表示检验循环引用，默认值为 True。如果值为 False，则容器类型的循环引用会被跳过并引发一个 OverflowError 错误。
(7) allow_nan：默认值为 True。如果值为 False，那么在对 JSON 规范以外的 float 类型值 (nan、inf 和 -inf) 进行序列化时将会引发一个 ValueError 错误；如果值为 True，则使用它们的 JavaScript 等价形式(NaN、Infinity 和 -Infinity )。
(8) cls：默认值为 None。通过该关键字参数可以指定自定义的 JSONEncoder 的子类。
(9) indent：默认值为 None。选择最紧凑的表达。如果 indent 是一个非负整数或者字符串，那么 JSON 数组元素和对象成员会被美化输出为该值指定的缩进等级。如果缩进等级为零、负数或者 “”，则只会添加换行符。当 indent 为一个正整数时会让每一层缩进同样数量的空格；如果 indent 是一个字符串如换行符、制表符 ( “\n”、 “\t”) 等，那么这个字符串会被用于每一层。
(10) separators：默认值为 None。该参数是一个元组，即：(’,’, ‘: ‘)，其中包含空白字符。如果想要得到最紧凑的 JSON 表达式，应指定该参数为：(’,’,’:’)，不要空白字符。
(11) default：默认值为 None。如果要指定该参数，则该参数应是一个函数。每当某个对象无法被序列化时，它就会被调用。它返回该对象的一个可以被 JSON 编码的版本或者引发一个 TypeError (传入参数的类型错误)。如果不指定该参数，则会直接引发 TypeError。
(12) sort_keys：默认值为 False。如果值为True，那么字典的输出会以键的顺序排序。
(13) **kw：其他关键字参数，用于字典。
(14) 返回值：返回 JSON 格式字符串。
在方法中，如果出现 *，则表示其后面的参数为命名关键字参数，这是一个特殊的分隔符。在调用时，命名关键字参数必须传入参数名。
2.2 实例演示
2.2.1 将 JSON 格式字符串写入到文件中
定义 JSON 格式字符串，然后使用 dump() 方法将其写入 json 文件，代码如下：
import json
data1 = [{"a": "Amo", "b": (9, 99), "c": 6.6, "d": 11}]
with open("aa.json", "w") as file:
json.dump(data1, file, allow_nan=False, sort_keys=True, indent=4)
程序运行结果如下图所示：
运行程序将自动生成 aa.json 文件并保存在程序所在路径下，用记事本打开效果如上图所示。
命名 Python 工程文件时，千万不要使用 Python 保留的标识符以免发生命名冲突。例如，不能将 Python 工程文件命名为 json.py，因为它与 Python 系统模块 json 命名冲突。
2.2.2 防止 ASCII 码写到 json 文件中
当 JSON 格式字符串中出现中文时，使用 dump() 方法会将 ASCII 码写入到文件中，如下图所示：
此时需要将参数 ensure_ascii 的值设置为 False，代码如下：
import json
data1 = {
"Title": "【吐血整理】Python 常用模块(二)：json 模块",
"author_info": {"name": "小向", "age": 18}}
with open("zw.json", "w") as f:
json.dump(data1, f, indent=4, ensure_ascii=False)
程序运行结果如下图所示：
2.2.3 将 csv 文件转换为 json 文件
如果想将本地文件的数据存入 MongoDB 数据库中，该本地文件数据格式必须是 .csv 或者 .json 格式。将 .csv 格式文件存入 MongoDB 数据库时，列元素之间的顺序会错开，因此需要将 .csv 格式文件转换为 .json 格式再存入 MongoDB 数据库。下面使用 dump() 方法将 .csv 格式转换为 .json 格式，代码如下：
import json
import csv
csv_f = open("csv_test.csv")
reader = csv.DictReader(csv_f)
# 转换为 json 文件
with open("csv_to_json.json", "w") as file:
for r in reader:
data = json.dump(r, file, ensure_ascii=False, indent=4)
file.write(r"\n")
csv 文件(转换前)：
程序运行结果如下图所示：
2.2.4 修改 json 文件中的数据
修改 json 文件的主要思路是：先读取 json 文件中的数据，将数据暂存起来，然后再将修改后的数据写入 json 文件，代码如下：
import json
with open("aa.json", "r") as file1:
my_dict = json.load(file1)
my_dict[0]["a"] = "AmoXiang"
with open("aa.json", "w") as file2:
json.dump(my_dict, file2, ensure_ascii=False, indent=4)
程序运行结果如下图所示：
3. dumps() 方法 — 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
3.1 语法参考
dumps() 方法用于将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。语法格式如下：
def dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw):
dumps() 方法的参数与 dump() 方法的参数使用方法相同，这里不再赘述。
3.2 实例演示
3.2.1 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串并按照 JSON 格式缩进显示
通过设置 dumps() 方法的 indent 参数对 JSON 格式的字符串内容进行缩进显示，代码如下：
import json
data1 = [{"a": "Amo", "b": (9, 99), "c": 6.6, "d": 11}]
print("正常: ", json.dumps(data1, allow_nan=False, sort_keys=True))
print("缩进显示: ", json.dumps(data1, allow_nan=False, sort_keys=True, indent=2))
程序运行结果如下：
3.2.2 去掉符号后面的空格
dumps() 方法中 separators 参数的作用是去 :以及, 后面的空格，从下面的输出结果能看到 :以及, 后面都有个空格，这是为了美化输出结果。但是在传输数据的过程中，越精简越好，冗余的东西全部去掉可以提高程序运行效率。因此可以通过设置 separators 参数去掉空格，代码如下：
import json
data = [{"a": "A", "b": (2, 4), "c": 3.0}]
print(f"原数据: {data}")
print(f"转换为JSON格式字符串: {json.dumps(data)}")
print(f"转换为JSON格式字符串的长度: {len(json.dumps(data))}")
print(f"去掉空格后的长度: {len(json.dumps(data, separators=(',', ':')))}")
print(f"去掉空格后: {json.dumps(data, separators=(',', ':'))}")
程序运行结果如下：
通过运行结果中字符串的长度和去掉空格后的长度对比可以看出，: 和 , 符号后面的空格被去掉了。
3.2.3 字典类型转换为 JSON 格式字符串
使用 dumps() 方法将 Python 字典类型数据转换为 JSON 格式的字符串，代码如下：
import json
a = dict(name="Amo", age=18, QQ="null")
print(a)
print(type(a))
b = json.dumps(a)
print(b)
print(type(b))
程序运行结果如下：
通过类型函数 type() 判断得出：通过 dumps() 方法可以将 Python 字典类型的数据转换为 JSON 格式的字符串。
3.2.4 按照字典排序顺序输出 (a 到 z)
转换后的 JSON 格式字符串是以紧凑的形式输出的，而且也没有顺序，因此 dumps() 方法提供了一些可选的参数，可以提高输出格式的可读性，如参数 sort_keys 可以告诉编码器按照字典排序 (a到z) 输出，代码如下：
import json
data = [{"a": "paul", "c": (66, 88), "d": 8.8, "b": "ccc"}]
print(f"原数据: {data}")
print(f"JSON格式的字符串: {json.dumps(data)}")
print(f"排序后: {json.dumps(data,sort_keys=True)}")
程序运行结果如下：
3.2.5 将数组转换为 JSON 格式字符串
使用 dumps() 方法将 Python 数组类型数据转换为 JSON 格式的字符串，代码如下：
import json
data = [{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}]
to_json = json.dumps(data)
print(to_json) # [{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}]
print(type(to_json)) # <class 'str'>
3.2.6 将列表转换为 JSON 格式字符串
使用 dumps() 方法将列表转换为 JSON 格式字符串，代码如下：
import json
li = ["ID", [1, 2, 3], {"name": "你很棒棒"}] # 创建一个列表
data = json.dumps(li, ensure_ascii=False) # 将列表转换为JSON格式
print(repr(li))
print(data) # 打印JSON格式
4. load() 方法 — 从 json 文件中读取数据
4.1 语法参考
load() 方法用于从 json 文件中读取数据。语法格式如下：
def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None,
parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
参数说明：
(1) fp：一个支持 read() 方法或包含一个 JSON 格式字符串的文本文件或二进制文件。
(2) *：星号本身不是参数。星号表示其后面的参数都是关键字参数，需要使用关键字参数传值，否则程序会出现错误。
(3) cls：可选参数，实例化的类。
(4) object_hook：可选参数，每一个解码出的对象 (即一个字典) 会取代原来的字典。
(5) parse_float：如果指定了该参数，将使用要解码的每个 JSON float 字符串调用。默认情况下为 float 字符串。此参数用于为 JSON 浮点数指定使用另一种数据类型或解析器 (例如 decimal.Decimal)。
(6) parse_int：如果指定该参数，将使用要解码的每个 JSON int 字符串调用。默认情况下为 int 字符串。此参数用于为 JSON 整数指定使用另一种数据类型或解析器 (例如 float)。
(7) parse_constant：如果指定该参数，将为下列字符串之一：
'-Infinity', 'Infinity', 'NaN'
如果遇到无效的 JSON 字符串，将引发异常。
(8) object_pairs_hook：可选参数，将使用有序的对象列表对解码的任何对象的结果进行调用。用于实现自定义解码器。如果还定义了 object_hook，则 object_pairs_hook 优先。
(9) **kw：其他关键字参数，用于字典。
(10) 返回值：返回字典。
4.2 实例演示
4.2.1 从 json 文件中读取数据
首先使用 write() 方法将字典类型数据写入到一个名为 amo.json 的文件中，然后使用 load() 函数读取该文件中的数据并输出，代码如下：
import json
with open("amo.json", "w+") as file: # 打开json文件
# 注意一定要是 外单'' 内部的为"" 否则程序会报错
file.write('[{"a":"A","c":3.0,"b":[2,4]}]') # 写入数据
file.flush() # 刷新缓冲区
file.seek(0) # 移动文件，读取指针到指定位置
print(json.load(file)) # 读取数据: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': [2, 4]}]
4.2.2 读取文本数据并将其转换为JSON格式( 从TXT文本中解析JSON格式)
首先使用 open() 方法读取文本文件 amo.txt 中的数据，然后使用 load() 函数将其转换为 JSON 格式并输出其中的人物名称信息，代码如下：
import json
with open("amo.txt", "r") as file: # 打开文本文件
data = json.load(file) # 读取数据
for line in data: # 遍历数据输出人物姓名
print(line["person"])
程序运行结果如下：
4.2.3 向原有 json 文件追加数据
json 文件 student.json 保存了三条学生姓名数据，如下图所示：
下面以追加方式打开该文件，然后添加两条新数据，代码如下：
import json
with open("student.json", "a+") as file: # 以追加方式打开文件
file.seek(0) # 默认偏移量在最后，调整到开头
if file.read() == "": # 判断是否为空，如果为空创建一个新字典
data = {}
else:
file.seek(0)
data = json.load(file)
# 追加内容
data["04"] = "诸葛村夫"
data["05"] = "司马懿"
with open("student.json", "w") as file:
json.dump(data, file, ensure_ascii=False)
程序运行结果如下图所示：
5. loads() 方法 — 将 JSON 格式转换成 Python 字典
5.1 语法参考
loads() 方法用于将 JSON 格式字符串转换成 Python 字典对象。语法格式如下：
def loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None,
parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw):
参数说明：
(1) s：包含 JSON 格式字符串，字节或字节数组的实例。
(2) *：星号本身不是参数。星号表示其后面的参数都是关键字参数，需要使用关键字参数传值，否则程序会出现错误。
(3) encoding：表示编码方式。
(4) cls：可选参数，实例化的类。
(5) object_hook：可选参数，每一个解码出的对象 (即一个字典) 会取代原来的字典。
(6) parse_float：如果指定了该参数，将使用要解码的每个 JSON float 字符串调用。默认情况下为 float 字符串。此参数用于为 JSON 浮点数指定使用另一种数据类型或解析器 (例如 decimal.Decimal)。
(7) parse_int：如果指定该参数，将使用要解码的每个 JSON int 字符串调用。默认情况下为 int 字符串。此参数用于为 JSON 整数指定使用另一种数据类型或解析器 (例如 float)。
(8) parse_constant：如果指定该参数，将为下列字符串之一：
'-Infinity', 'Infinity', 'NaN'
如果遇到无效的 JSON 字符串，将引发异常。
(9) object_pairs_hook：可选参数，将使用有序的对象列表对解码的任何对象的结果进行调用。用于实现自定义解码器。如果还定义了 object_hook，则 object_pairs_hook 优先。
(10) **kw：其他关键字参数，用于字典。
(11) 返回值：返回字典。
5.2 实例演示
5.2.1 简单读取 json 文件中的数据
使用 loads() 方法读取 json 文件中的数据。例如，读取 city.json 文件中的城市信息，代码如下：
import json
with open("city.json", "r") as file: # 打开json文件
data = file.read() # 读取json文件
print(type(data)) # 输出数据类型
result = json.loads(data) # 将json字符串转换为字典
print(result)
new_result = json.dumps(result, ensure_ascii=False) # 将字典转换为json字符串
print(new_result)
5.2.2 将 JSON 格式转换为字典
使用 loads() 方法将 JSON 格式字符串转换为字典类型，代码如下：
import json
with open("city.json", "r") as file:
data = file.read()
print(type(data)) # <class 'str'>
val = json.loads(data)
print(type(val)) # <class 'dict'>
print(val)
6. JSONDecodeError() 方法 — 返回解码错误信息
6.1 语法参考
JSONDecodeError() 方法用于返回解码错误信息。语法格式如下：
def __init__(self, msg, doc, pos)
msg: 表示未格式化的错误信息。
doc: 表示正在解析的 JSON 文档。
pos: 表示解析失败的 doc 的起始索引。
返回值: 返回 JSONDecodeError 错误信息
6.2 实例演示
6.2.1 单双引号使用不当导致 JSONDecodeError 错误
先来看一段代码：
import json
data = "{'01': '跟着Amo学Python'}"
data = json.loads(data)
print(data)
程序运行结果如图所示：
运行程序，出现了 JSONDecodeError 错误。现将上述代码稍作修改：
import json
data = '{"01": "跟着Amo学Python"}'
data = json.loads(data)
print(data)
程序运行结果如下：
{'01': '跟着Amo学Python'}
这里需要注意的是，虽然在 Python 中单双引号的作用一样，但是在具体应用中还是有一些不同的地方。
本文地址：https://blog.csdn.net/xw1680/article/details/110717696
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