怎么新建MySQL数据库

       本文给大家分享的是怎样使用python解析json对象，下面会给大家介绍JSON数据格式特点、常用处理json方法、系列化和反系列化等等内容，具有一定的参考借鉴价值。

       json处理模块的主要任务，是将一个JSON对象，转换成Python数据类型数据进行处理，或者反之，将Python数据类型数据，转换成JSON对象（字符串流），在不同的模块或者系统间传输。

       1. JSON数据格式特点

1. 对象表示为键值对
2. 数据由逗号分隔
3. 花括号保存对象
4. 方括号保存数组
   

{
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"张三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}

{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20},
 {'name': '张三', 'age': 30},
 {'name': '里斯', 'age': 17}]} 

       上面就是一个JSON格式数据。它开起来就像是在Python中的字典数据类型。我们可以通过json模块将它转换成字符串或者反过来将字符串转换成字典数据类型。

       JSON也支持各种数据类型，它的数据类型和Python各种数据类型之间的对比如下：

• object ―― dict
• array ―― list
• string ―― str
• number ―― int/float
• true/false ―― True/False
• null ―― None
  

       2. 常用方法总结

       在json模块中，用于处理json的主要是四个函数，分别是：

• loads()：从JSON字符串中读取数据并转换成Python数据类型
• load()：从JSON文件中读取数据并转换成Python数据类型
• dumps()：将Python数据类型数据转换成JSON字符串
• dump():将Python数据类型数据转换成JSON字符串写入到文件
  

       3. 系列化和反系列化

       从JSON数据转换到Python数据，叫反系列化（deserialization）

       从Python数据转换到JSON数据，叫系列化（serialization）

       3.1 系列化

       系列化:将Python数据转换成JSON字符串的方法。

       下面我们先来看一个简单的例子。

import json

data = {
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"张三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}
print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data)
print(type(json_str))

<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
<class 'str'> 

       上面的例子中，虽然看起来数据没有发生变化，但其实它们的数据类型已经发生了本质的改变：将字典数据类型的data，转换成了str类型，然后我们就可以将这个str类型的数据转换成流，在网络上进行传输或者写入到文件等。

import json

data = {
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"张三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}

print(type(data))
print(data)
json_str = json.dumps(data, separators=('>>','::'), indent=2)
print(json_str)

<class 'dict'>
{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20}, {'name': '张三', 'age': 30}, {'name': '里斯', 'age': 17}]}
{
 "students"::[
 {
 "name"::"\u5317\u5c71\u5566">>
 "age"::20
 }>>
 {
 "name"::"\u5f20\u4e09">>
 "age"::30
 }>>
 {
 "name"::"\u91cc\u65af">>
 "age"::17
 }
 ]
} 

       将data写入txt文件中

import json

data = {
 "students": [
 { "name":"北山啦" , "age":20 },
 { "name":"张三" , "age":30 },
 { "name":"里斯" , "age":17 }
 ]
}
with open("students.txt","w") as fp:
 json.dump(data, fp, ensure_ascii=False)
 print("finish")

finish

       这样就将data写入了students.txt，看看是不是已经将数据写进去了。

       3.2 反系列化

       从JSON数据转换到Python类型数据，叫反系列化。可以通过loads()/load()这两个方法来完成。

import json
with open("students.txt") as fp:
 data = json.load(fp)
 """取出字典key为students的数据，
 得到一个list，再从这个list中取第一个数据"""
 print(data['students'][0]) 

{'name': '北山啦', 'age': 20}

       parse_int参数

       默认值为None,如果指定了parse_int，用来对JSON int字符串进行解码,这可以用于为JSON整数使用另一种数据类型或解析器。

       parse_int参数，这里我们简单将其指定为float类型。

import json
with open("students.txt") as fp:
 data = json.load(fp, parse_int = float)
 print(data)

{'students': [{'name': '北山啦', 'age': 20.0}, {'name': '张三', 'age': 30.0}, {'name': '里斯', 'age': 17.0}]}

       可以看到，age原来是整数类型，通过parse_int已经被转换成了float类型。

       object_hook

       默认值为None,object_hook是一个可选函数，此功能可用于实现自定义解码器。指定一个函数，该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。

def fromJSON(dct): # 这里会对所有的字典数据类型都进行遍历
 if isinstance(dct, dict) and 'students' in dct:
 return dct['students']
 else:
 return Student(dct['name'], dct['age'])

import json

with open("students.txt") as fp:
 data = json.load(fp, object_hook=fromJSON)
 print(data)

[姓名: 北山啦, 年龄: 20, 姓名: 张三, 年龄: 30, 姓名: 里斯, 年龄: 17]

       总结

       关于python解析json对象的相关内容就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果还想要了解更多python解析json对象的知识，可以关注其他相关文章。

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