代码收藏家 python：JSON数据格式的转换
在Python中，JSON是一种流行的数据格式，用于系统之间的数据交换。json模块提供了一些函数来处理JSON数据，允许你将Python对象序列化为JSON字符串，以及将JSON字符串反序列化回Python对象。
JSON序列化
JSON序列化是将Python对象转换为JSON格式的过程。这在将数据保存为一种易于传输或存储的格式，并稍后重建回其原始形式时非常有用。
Python提供了json模块来处理JSON序列化和反序列化。我们可以使用这个模块中的json.dumps()方法来进行序列化。
json.dumps()方法
语法：
json.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)
功能：将obj 序列化为 JSON 格式的字符串，使用下面的转换表：
dumps()方法的参数说明：
skipkeys：如果 skipkeys 为 True（默认值：False），会跳过那些不是基本类型（str、int、float、bool、None）的字典的key，而不会引发TypeError。ensure_ascii：如果 ensure_ascii 为 True（默认值），输出将确保所有传入的非 ASCII 字符都被转义。如果 ensure_ascii 为 False，这些字符将按原样输出。check_circular：如果 check_circular 为 False（默认值：True），则将跳过对容器类型的循环引用检查，循环引用将导致 RecursionError（或更糟）。allow_nan：如果 allow_nan 为 False（默认值：True），则在严格遵循 JSON 规范的情况下，序列化超出范围的浮点值（nan, inf, -inf）将引发 ValueError。如果 allow_nan 为 True，则会使用它们的 JavaScript 等价物（NaN, Infinity, -Infinity）。indent：如果 indent 是一个非负整数或字符串，那么 JSON 数组元素和对象成员将会以那个缩进级别进行美化打印。一个缩进级别为0、负数或空字符串（“”）只会插入换行符。使用 None（默认值）将选择最紧凑的表示方式。使用一个正整数缩进，每级会缩进那么多空格。如果 indent 是一个字符串（例如 "\t"），那么该字符串将用于每一级的缩进。separators：如果指定了 separators，它应该是一个 (item_separator, key_separator) 元组。如果 indent 是 None，默认值是 (', ', ': ') ，否则是 (',', ': ')。要获取最紧凑的 JSON 表示形式，你应该指定 (',', ':') 来消除空白字符。default：如果指定了 default，它应该是一个函数，用于处理那些无法被其他方式序列化的对象。这个函数应该返回一个可以被 JSON 编码的版本的对象，或者抛出一个 TypeError。如果没有指定 default，则会抛出 TypeError。sort_keys：如果 sort_keys 为True（默认值为False），则字典的输出将按键排序。示例
示例：将python字典转JSON字符串
import json
data = {'name': '张三', 'age': 18, 'score': 98.85, 'passed': True, 'hobby': ['running', 'reading']}
json_string = json.dumps(data)
print(type(json_string))
print(json_string)
运行结果：
从上面输出可以看到，中文是显示的编码。下面的示例中可以通过参数ensure_ascii=False控制将中文显示出来。
import json
data = {'name': '张三', 'age': 18, 'score': 98.85, 'passed': True, 'hobby': ['running', 'reading']}
json_string = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(type(json_string))
print(json_string)
运行结果：
示例：将None转换为JSON
import json
print(json.dumps(None))
运行结果：
示例：将元组转换为JSON
import json
print(json.dumps(('good', 'day', 'python')))
运行结果：
示例：将列表转换为JSON
import json
data = ['good', 'day', 'python']
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)
运行结果：
示例：将字符串转换为JSON
import json
data = 'hell world'
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)
运行结果：
示例：将False转换为JSON
import json
data = False
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)
运行结果：
示例：输出的JSON字典按照key排序
import json
data = {'c': 0, 'b':0, 'a':0}
json_string = json.dumps(data, sort_keys=True)
print(json_string)
运行输出：
示例：紧凑编码
import json
data = [1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}]
json_string = json.dumps(data, separators=(',', ':'))
print(json_string)
运行输出：
示例：美化打印
import json
data = [1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}]
json_string = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4)
print(json_string)
运行结果：
JSON反序列化
JSON反序列化是将JSON字符串转换回Python对象的过程。这对于读取和处理以JSON格式传输或存储的数据至关重要。
在Python中，我们可以使用json.loads()方法从字符串中反序列化JSON数据，并使用json.load()方法从文件中反序列化JSON数据。
json.loads()方法：从JSON字符串中反序列化
语法
json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
函数功能：
使用下面转换表将s反序列化为Python对象：
如果正在反序列化的数据不是有效的JSON文档，将会引发JSONDecodeError。
函数参数说明：
object_hook：object_hook 是一个可选的函数，它将在解码任何对象字面量（即字典）的结果时被调用。object_hook的返回值将代替该字典使用。这个特性可以用来实现自定义解码器。parse_float：是一个可选的函数，它将在解码每个 JSON 浮点数字符串时被调用。默认情况下，这相当于float(num_str)。这可以用来使用另一个数据类型或解析器来处理 JSON 浮点数（例如decimal.Decimal）。parse_int：parse_int 是一个可选的函数，它将在解码每个 JSON 整数字符串时被调用。默认情况下，这相当于int(num_str)。这可以用来使用另一个数据类型或解析器来处理 JSON 整数（例如 float）。parse_constant：parse_constant 是一个可选的函数，它将在遇到以下字符串之一时被调用：'-Infinity', 'Infinity', 'NaN'。这可以用来在遇到无效的 JSON 数字时引发异常。示例1
import json
json_string = '["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2, false, true]}]'
python_object = json.loads(json_string)
print(python_object)
运行结果：
json.load()方法：从文件中反序列化
语法
json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
功能：使用下面转换表将 fp（一个支持 .read() 方法的文本文件或包含 JSON 文档的二进制文件）反序列化为 Python 对象。
方法的参数：
json.loads()的参数说明。示例：从文件中反序列化
提前准备一个data.json文件：
{
"姓名": "Tom",
"年龄":18,
"是否学生": false,
"课程": ["English", "Math", "Python"],
"地址": {"省份": "陕西", "城市": "延安"}
}
用下面代码反序列化：
import json
with open('data.json', 'r', encoding='UTF-8') as f:
python_obj = json.load(f)
print(python_obj)
运行输出：
作者：听海边涛声
