Python内置模块-Json：轻松处理数据交换的艺术
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在Python的编程世界中，Json模块以其简洁、高效的特点，成为了处理JSON数据不可或缺的利器。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于键值对的方式组织数据，支持嵌套结构，包括对象和数组，因此非常适合在网络传输和存储中使用。
Python内置的Json模块提供了丰富的功能，能够方便地将Python对象序列化为JSON字符串，以及将JSON字符串反序列化为Python对象。本文将为新手朋友们详细介绍Json模块的使用方法和技巧，通过丰富的代码示例和案例，帮助大家轻松掌握Json模块的应用。
一、Json模块简介
Json模块是Python标准库的一部分，它提供了一系列函数和类，用于处理JSON数据。这些函数和类能够方便地将Python对象（如字典、列表等）转换为JSON格式的字符串，以及将JSON格式的字符串解析为Python对象。Json模块的使用非常简单，只需要导入模块后，调用相应的函数即可完成数据的序列化和反序列化操作。
二、Json模块的核心功能
Json模块的核心功能主要包括以下几个方面：
- 序列化：将Python对象转换为JSON格式的字符串。Json模块提供了json.dumps()函数和json.dump()函数来实现这一功能。json.dumps()函数是在内存中操作，将Python对象转换为JSON字符串；而json.dump()函数则是将Python对象序列化后写入到文件中。
- 反序列化：将JSON格式的字符串解析为Python对象。Json模块提供了json.loads()函数和json.load()函数来实现这一功能。json.loads()函数是在内存中操作，将JSON字符串解析为Python对象；而json.load()函数则是从文件中读取JSON数据并解析为Python对象。
- 处理复杂数据类型：除了基本的字典和列表之外，JSON还支持一些其他的数据类型，如字符串、数字、布尔值、null（在Python中表示为None）等。但是，JSON不支持Python中的元组、集合或自定义类等复杂类型。如果需要处理这些类型，可以在使用json.dumps()或json.dump()之前将它们转换为列表或字典，并在使用json.loads()或json.load()之后进行转换。
- 自定义序列化和反序列化：Json模块还提供了自定义序列化和反序列化的功能。通过default参数和object_hook参数，可以实现自定义类的序列化和反序列化，使得Json模块更加灵活，可以适应各种数据结构。
三、Json模块的主要函数和类
Json模块包含多个函数和类，以下是一些常用的函数和类的详细介绍：
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)
该函数将Python对象序列化为JSON格式的字符串。
其中，obj是要序列化的Python对象；indent参数用于指定缩进空格数，可以美化输出的JSON字符串；separators参数用于指定分隔符，可以自定义键值对之间的分隔符和项之间的分隔符；default参数用于指定自定义序列化函数，用于处理无法直接序列化的对象；sort_keys参数用于指定是否对字典的键进行排序。
import json
data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print(json_string)输出：
{
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}json.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)
该函数将Python对象序列化为JSON格式并写入文件中。其中，obj是要序列化的Python对象；fp是一个文件对象，用于写入序列化后的JSON数据；其他参数与json.dumps()函数相同。
import json
data = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "London"}
with open("data.json", "w") as file:
json.dump(data, file, indent=4)这样，data字典就会被序列化为JSON格式，并写入到data.json文件中。
json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, kw)
该函数将JSON格式的字符串解析为Python对象。其中，s是要解析的JSON字符串；object_hook参数用于指定自定义反序列化函数，用于处理无法直接反序列化的对象。
import json
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_string)
print(data)输出：
{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, kw)
该函数从文件中读取JSON数据并解析为Python对象。其中，fp是一个文件对象，用于读取JSON数据；其他参数与json.loads()函数相同。
import json
with open("data.json", "r") as file:
data = json.load(file)
print(data)这样，data.json文件中的JSON数据就会被解析为Python对象，并存储在data变量中。
JSONDecodeError
这是一个异常类，当解析JSON字符串时发生错误时，会抛出此异常。可以通过捕获此异常来处理解析错误。
import json
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York",}' # 注意这里多了一个逗号，是无效的JSON字符串
try:
data = json.loads(json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"Error decoding JSON: {e}")输出：
Error decoding JSON: Expecting value: line 1 column 41 (char 40)
四、Json模块的高级应用
除了上述基本功能外，Json模块还支持一些高级应用，如自定义序列化和反序列化、处理异常等。以下是一些高级应用的示例：
自定义序列化
如果有一个自定义的类，需要将其实例序列化为JSON字符串，可以通过实现自定义序列化函数来实现。
import json
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def to_json(self):
return {"name": self.name, "age": self.age}
def person_encoder(obj):
if isinstance(obj, Person):
return obj.to_json()
raise TypeError("Object of type 'Person' is not JSON serializable")
person = Person("Emma", 28)
json_string = json.dumps(person, default=person_encoder, indent=4)
print(json_string)输出：
{
"name": "Emma",
"age": 28
}
在这个例子中，我们定义了一个Person类，并实现了一个to_json()方法，用于将Person实例转换为字典。
然后，我们定义了一个person_encoder()函数，该函数检查对象是否为Person类的实例，如果是，则调用to_json()方法将其转换为字典；否则，抛出TypeError异常。最后，我们使用json.dumps()函数将Person实例序列化为JSON字符串，并指定default参数为person_encoder()函数。
自定义反序列化
同样地，如果有一个自定义的类，需要将其从JSON字符串中反序列化为实例，可以通过实现自定义反序列化函数来实现。
import json
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def person_decoder(obj):
if "name" in obj and "age" in obj:
return Person(name=obj["name"], age=obj["age"])
return obj
json_string = '{"name": "Emma", "age": 28}'
person = json.loads(json_string, object_hook=person_decoder)
print(person.__dict__)输出：
{'name': 'Emma', 'age': 28}
在这个例子中，我们定义了一个Person类，并定义了一个person_decoder函数用于自定义反序列化。该函数检查传入的字典是否包含name和age键，如果包含，则创建并返回一个Person实例；否则，直接返回原字典。
在调用json.loads()函数时，我们通过object_hook参数指定了person_decoder函数，这样JSON字符串中的对象就会被解析为Person实例。
处理循环引用
在序列化过程中，如果对象之间存在循环引用（例如，一个对象包含另一个对象的引用，而另一个对象又包含回第一个对象的引用），则默认情况下json.dumps()会抛出TypeError异常。为了处理循环引用，可以使用default参数自定义序列化函数，并在函数中检测循环引用。
然而，更简单的方法是使用json模块的JSONEncoder类，并覆盖其default方法。同时，可以利用一个WeakKeyDictionary来跟踪已经序列化的对象，从而避免循环引用。
以下是一个处理循环引用的示例：
import json
from collections.abc import Mapping
from weakref import WeakKeyDictionary
class JSONEncoderWithCircularRef(json.JSONEncoder):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self._visited = WeakKeyDictionary()
def default(self, obj):
if id(obj) in self._visited:
return "<circular reference detected>"
self._visited[obj] = None
if isinstance(obj, Mapping):
return dict(obj) # 或者进行其他处理
# 可以在这里添加对其他类型的处理
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
# 示例对象，包含循环引用
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.next = None
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = node2
node2.next = node1 # 循环引用
# 序列化包含循环引用的对象
json_string = json.dumps(node1, cls=JSONEncoderWithCircularRef, indent=4)
print(json_string)注意，上面的代码示例中，我们并没有为Node类提供完整的序列化逻辑（例如，如何将Node对象转换为字典）。
在实际应用中，你可能需要根据你的Node类的结构来实现更具体的序列化逻辑。同时，上面的代码只是简单地返回了一个字符串"<circular reference detected>"来表示循环引用，你也可以根据需要进行更复杂的处理。
此外，虽然WeakKeyDictionary可以用来跟踪已经访问过的对象以避免循环引用，但请注意，它不会阻止对象被垃圾回收。
因此，如果你的对象图非常大且复杂，并且你希望在序列化后释放内存，那么你可能需要采用其他策略来管理你的对象图。
总结
json模块是Python中处理JSON数据的强大工具。通过合理使用其提供的函数和类，你可以轻松地在Python对象和JSON数据之间进行转换。同时，通过自定义序列化和反序列化函数，你还可以扩展json模块的功能以处理更复杂的对象类型。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43856625/article/details/143504429
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