python开发_json_一种轻量级的数据交换格式
以下是我做的对于python中json模块的demo
运行效果：
Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换 格式。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 在python中，json模块提供的dumps()方法可以对简单的数据进行编码： import json obj = [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy',(88, 42, 'hongten'), {'name' : 'hongten'}] encodedjson = json.dumps(obj) print(repr(obj)) print(encodedjson) #输出： #[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}] #[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", [88, 42, "hongten"], {"name": "hongten"}] objA = [True, False, None] encodedjsonA = json.dumps(objA) print(repr(objA)) print(encodedjsonA) #输出： #[True, False, None] #[true, false, null] 在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转换过程，具体的转换 如下： python --> json dict object list,tuple array str,unicode string int,long,float number True true False false None null json转换为python数据类型： import json testB = 'hongten' dump_test = json.dumps(testB) print(testB) print(dump_test) load_test = json.loads(dump_test) print(load_test) #输出: #hongten #"hongten" #hongten 而json转换为python类型的时候，调用的是json.loads()方法，按照如下规则转换的： json --> python object dict array list string str number(int) int number(real) float true True false False null None 排序功能使得存储的数据更加有利于观察，也使得对json输出的对象进行比较： import json data1 = {'b':789,'c':456,'a':123} data2 = {'a':123,'b':789,'c':456} d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True) d2 = json.dumps(data2) d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True) print(d1) print(d2) print(d3) print(d1==d2) print(d1==d3) #输出： #{"a": 123, "b": 789, "c": 456} #{"a": 123, "c": 456, "b": 789} #{"a": 123, "b": 789, "c": 456} #False #True indent参数是缩进的意思： import json testA = {'name' : 'hongten', 'age' : '20', 'gender' : 'M'} test_dump = json.dumps(testA, sort_keys = True, indent = 4) print(test_dump) #输出： #{ # "age": "20", # "gender": "M", # "name": "hongten" #} ################################################## [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}] [["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", [88, 42, "hongten"], {"name": "hongten"}] [True, False, None] [true, false, null] hongten "hongten" hongten {"a": 123, "b": 789, "c": 456} {"b": 789, "c": 456, "a": 123} {"a": 123, "b": 789, "c": 456} False True { "age": "20", "gender": "M", "name": "hongten" } >>>
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代码部分：
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1 #python json 2 3 #Author : Hongten 4 #Mailto : hongtenzone@foxmail.com 5 #Blog : http://www.cnblogs.com/hongten 6 #QQ : 648719819 7 #Version : 1.0 8 #Create : 2013-08-29 9 10 import json 11 12 __doc__ = ''' 13 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换 14 格式。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。 15 16 在python中，json模块提供的dumps()方法可以对简单的数据进行编码： 17 import json 18 19 obj = [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy',(88, 42, 'hongten'), {'name' : 'hongten'}] 20 encodedjson = json.dumps(obj) 21 print(repr(obj)) 22 print(encodedjson) 23 24 #输出： 25 #[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}] 26 #[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", [88, 42, "hongten"], {"name": "hongten"}] 27 28 objA = [True, False, None] 29 encodedjsonA = json.dumps(objA) 30 print(repr(objA)) 31 print(encodedjsonA) 32 33 #输出： 34 #[True, False, None] 35 #[true, false, null] 36 37 在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转换过程，具体的转换 38 如下： 39 40 python --> json 41 dict object 42 list,tuple array 43 str,unicode string 44 int,long,float number 45 True true 46 False false 47 None null 48 49 json转换为python数据类型： 50 import json 51 testB = 'hongten' 52 dump_test = json.dumps(testB) 53 print(testB) 54 print(dump_test) 55 load_test = json.loads(dump_test) 56 print(load_test) 57 58 #输出: 59 #hongten 60 #"hongten" 61 #hongten 62 63 而json转换为python类型的时候，调用的是json.loads()方法，按照如下规则转换的： 64 65 json --> python 66 object dict 67 array list 68 string str 69 number(int) int 70 number(real) float 71 true True 72 false False 73 null None 74 75 排序功能使得存储的数据更加有利于观察，也使得对json输出的对象进行比较： 76 import json 77 data1 = {'b':789,'c':456,'a':123} 78 data2 = {'a':123,'b':789,'c':456} 79 d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True) 80 d2 = json.dumps(data2) 81 d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True) 82 print(d1) 83 print(d2) 84 print(d3) 85 print(d1==d2) 86 print(d1==d3) 87 88 #输出： 89 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456} 90 #{"a": 123, "c": 456, "b": 789} 91 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456} 92 #False 93 #True 94 95 indent参数是缩进的意思： 96 import json 97 testA = {'name' : 'hongten', 98 'age' : '20', 99 'gender' : 'M'} 100 test_dump = json.dumps(testA, sort_keys = True, indent = 4) 101 print(test_dump) 102 103 #输出： 104 #{ 105 # "age": "20", 106 # "gender": "M", 107 # "name": "hongten" 108 #} 109 110 111 ''' 112 113 print(__doc__) 114 print('#' * 50) 115 #使用json.dumps()方法对简单数据进行编码 116 obj = [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy',(88, 42, 'hongten'), {'name' : 'hongten'}] 117 encodedjson = json.dumps(obj) 118 print(repr(obj)) 119 print(encodedjson) 120 121 #[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}] 122 #[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", [88, 42, "hongten"], {"name": "hongten"}] 123 124 125 objA = [True, False, None] 126 encodedjsonA = json.dumps(objA) 127 print(repr(objA)) 128 print(encodedjsonA) 129 130 #[True, False, None] 131 #[true, false, null] 132 133 #测试json转换为python类型 134 testB = 'hongten' 135 dump_test = json.dumps(testB) 136 print(testB) 137 print(dump_test) 138 load_test = json.loads(dump_test) 139 print(load_test) 140 141 #输出: 142 #hongten 143 #"hongten" 144 #hongten 145 146 147 #排序测试 148 data1 = {'b':789,'c':456,'a':123} 149 data2 = {'a':123,'b':789,'c':456} 150 d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True) 151 d2 = json.dumps(data2) 152 d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True) 153 print(d1) 154 print(d2) 155 print(d3) 156 print(d1==d2) 157 print(d1==d3) 158 159 #输出： 160 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456} 161 #{"a": 123, "c": 456, "b": 789} 162 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456} 163 #False 164 #True 165 166 #测试缩进 167 testA = {'name' : 'hongten', 168 'age' : '20', 169 'gender' : 'M'} 170 test_dump = json.dumps(testA, sort_keys = True, indent = 4) 171 print(test_dump) 172 #输出： 173 #{ 174 # "age": "20", 175 # "gender": "M", 176 # "name": "hongten" 177 #}
参考资料：
http://www.cnblogs.com/coser/archive/2011/12/14/2287739.html
