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利用Python搞定json数据<建议收藏>

原创

import json

方法	作用
json.dumps()	将python对象编码成Json字符串：字典到json
json.loads()	将Json字符串解码成python对象： json到字典
json.dump()	将python中的对象转化成json储存到文件中
json.load()	将文件中的json的格式转化成python对象提取出来

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str, unicode	string
int, long, float	number
True	true
False	false
None	null

json.dumps(obj,   # 待转化的对象
           skipkeys=False,  # 默认值是False，若dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
           ensure_ascii=True,  # 默认是ASCII码，若设置成False，则可以输出中文
           check_circular=True,  # 若为False，跳过对容器类型的循环引用检查
           allow_nan=True,  # 若allow_nan为假，则ValueError将序列化超出范围的浮点值(nan、inf、-inf)，严格遵守JSON规范，而不是使用JavaScript等价值(nan、Infinity、-Infinity)
           cls=None, 
           indent=None, # 参数根据格式缩进显示，表示缩进几个空格
           separators=None,   # 指定分隔符；包含不同dict项之间的分隔符和key与value之间的分隔符；同时去掉`: `
           encoding="utf-8",  # 编码
           default=None, # 默认是一个函数，应该返回可序列化的obj版本或者引发类型错误；默认值是只引发类型错误
           sort_keys=False,  # 若为False，则字典的键不排序；设置成True，按照字典排序（a到z） 
           **kw)

information1 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'address': 'shenzhen'
# 字典转成json数据
information2 = json.dumps(information1)
print(type(information1))
print(type(information2))
print(information2)

# 字典转成json数据
information3 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)

>>> import json
>>> print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4))  # python中的键是字符串，用单引号
# 结果显示
    "4": 5,  # 变成双引号
    "6": 7
}

information4 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'skills': 'python',
    'english': 'CET6',
    'major': '会计',
    'address': '深圳'
information5 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False)   # 不缩进
information6 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2)  # 缩进2个空格  
information7 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=5)  # 缩进5个空格
print(information5)
print(information6)
print(information7)

information4 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'skills': 'python',
    'english': 'CET6',
    'major': '会计',
    'address': '深圳'
information8 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2)  # 
information9 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2,sort_keys=True)  #  键的排序设置成True 
print(information8)
print(information9)

information1 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'address': 'shenzhen'
information2 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)
information10 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False,separators=('+','@'))  # 改变分隔符
print(information2)  # 默认连接符
print(information10)

information = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'skills': 'python',
    'english': 'CET6',
    'major': '会计',
    'address': '深圳'
}

# 使用json.dump；json数据一定是双引号
with open("information_1_to_json.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # json.dump(dic_, f) # 全部写入一行数据，不换行
    json.dump(information,   # 待写入数据
              f, # File对象
              sort_keys=True,  # 键的排序
              ensure_ascii=False)  # 显示中文

with open("information_2_to_json.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    json.dump(information, 
              indent=2,  # 空格缩进符，写入多行
              sort_keys=True, 
              ensure_ascii=False)

JSON	Python
object	dict
array	list
string	unicode
number (int)	int, long
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

information1 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'address': 'shenzhen'
# 字典转成json数据
information3 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)
information11 = json.loads(information3)  # json转成字典数据
print(information11)

# 使用json.load
with open("information_to_json.json",encoding="utf-8") as f:
    json_to_dict = json.load(f)  # json转成字典
print(json_to_dict)

import demjson   # 导入包

pandas.read_json(
  path_or_buf=None,  # json文件路径
  orient=None,  # 重点参数，取值为："split"、"records"、"index"、"columns"、"values"
  typ='frame',   # 要恢复的对象类型（系列或框架），默认’框架’.
  dtype=None, # boolean或dict，默认为True
  convert_axes=None, 
  convert_dates=True, 
  keep_default_dates=True, 
  numpy=False, 
  precise_float=False, 
  date_unit=None, 
  encoding=None, 
  lines=False,  # 布尔值，默认为False，每行读取该文件作为json对象
  chunksize=None,
  compression='infer',

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一文搞定Python处理json数据

json数据简介

什么是json数据

json数据类型

两点规定

常用json数据转化网站

json数据和Python类型的转化

json包

json.dumps

json.dump

json.loads

json.load

python其他类型数据转成json数据

Demjson

安装demjson

使用demjson

pandas处理json数据

read_json