python如何解析JSON？ JSON模块详解！

小编最近在整理网站的JSON教程的时候，发现JSON教程中python解析JSON的相关内容比较老旧，翻阅了python教程发现python教程也比较老旧，在python2.6版本中JSON模块已经变成了python内置模块了，而两本手册介绍的还是demjson模块的方法。所以今天小编整理了一遍python内置的JSON模块的使用方法介绍，希望能给各位小伙伴带来一点帮助。

简介

JSON模块是python内置的用来进行python对象序列化和反序列化的模块。

序列化，指将python对象转换为json格式的数据流，反序列化则是将json格式的数据流转换为python对象。

该模块中常用的方法有以下四个：

json.dump 将Python对象序列化为Json格式的数据流并写入文件类型的对象中

json.dumps 将Python对象序列化为Json格式的字符串

json.load 从文件类型的对象中读取Json格式的数据并反序列化成Python对象

json.loads 将包含Json格式数据的字符串反序列化成Python对象

两个dump函数是将python对象转换为json，可以理解为编码（类似demjson的encode函数），两个load函数是将json转换为python对象，可以理解为JSON解析（类似demjson的code函数）。因为两个dump和两个load的功能相似，所以小编只介绍其中一个（介绍JSON格式数据的字符串的编码与解析，也就是dumps和loads函数）。

json.dumps()

dumps可以传递的参数如下：

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)

在日常使用中，更多的情况我们只传递必须的obj参数（这是一个对象），其他参数为可选参数，下表是该函数的所有参数的作用：

参数	作用
`obj`（必选项）	要序列化的python对象
`skipkeys=False`	是否跳过要序列化的对象中字典元素的key不是基本类型的数据；如果为 `True`，则跳过，如果为 `False`，将抛出 `TypeError`异常。
`ensure_ascii=True`	是否将要序列化的对象中的字符串中的非ascii字符进行转义。如果该参数为`True`，则将字符串中的非ascii字符转义成unicode字符串，否则，将不会进行转义。
`check_circular=True`	是否进行容器类型的循环引用检查。如果该参数设置为`False`，则不进行检查，但是可能会引发 `OverflowError`或更严重的情况。如果该参数设置为`True`，则将进行容器类型的循环引用检查，并在发现循环引用时抛出异常。
`allow_nan=True`	是否允许序列化超出范围的`float` 类型的值（如`float('inf')` 、`float('-inf')` 、`float('nan')` ）。如果该参数设置为`True`，则上面列出的那些值将依次使用JavaScript中等价的值（ `Infinity`、`-Infinity`、 `NaN`）来进行替代；如果该参数设置为`False`，并且要序列化的对象中出现了那些超出范围的值，则将引发`ValueError`异常。
`indent=None`	是否在数组元素和对象成员前增加缩进以便使格式更加美观。如果该参数设置为大于等于1的整数，则添加换行符和对应数量的空格表示缩进，如果设置为`0`，则表示只添加换行符，如果设置为 `None`，则表示无缩进。
`separators=None`	设置Json中各项之间、对象的键和值之间的分隔符；该参数必须是一个2元组，元组第一个元素表示Json数据中各项之间的分隔符，元组的第二个元素表示Json对象的键和值之间的分隔符。默认的分隔符为（’,’, ‘:’）
`default=None`	指定一个函数，用来将不可进行序列化的Python对象转化为可序列化的Python对象。
`cls=None`	指定一个定制的`JSONEncoder` 的子类（例如，重写了`.default()` 方法用来序列化附加的类型），指定该参数时请使用`cls` 关键字参数。如果未指定该参数，则将使用默认的`JSONEncoder` 。
`sort_keys=False`	是否要将对象中字典元素按照key进行排序。默认为`False`，即不进行排序，若指定为 `True`，则会进行排序。

举个简单的例子（以下是小编在某篇文章中的例子，里面就用到了json.dumps方法）：

from flask import Flask
import json

app = Flask(__name__)


@app.route('/hello')  # 规定url，当请求的url为/hello时执行注解下的函数
def hello_world():
    data = {
        'no': 1,
        'name': 'W3CSchool',
        'url': 'http://www.w3cschool.cn'
    }
    # 在python中，与json对应的数据格式是字典，所以我们这边创建一个字典用来存储数据与返回
    print(type(data))
    # 打印，确定数据类型是字典

    json_str = json.dumps(data)
    # 使用dumps将字典类型转换为字符串，这样才能通过http协议返回
    # json在传输时是以字符串进行传输的
    return json_str  # 使用flask，可以直接用return返回这个字符串，即可将json返回


if __name__ == '__main__':
    app.run() # 运行这个flask项目

python对象转化为JSON字符串的时候遵循以下转换规则：

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

json.loads()

loads可以传递的参数如下：

json.loads(s,encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None)

在日常使用中，更多的情况我们只传递必须的s参数（这是一个字符串），其他参数为可选参数，下表是该函数的所有参数的作用：

参数	作用
`s`（必选项）	要反序列化的JSON字符串
encoding=None	该参数已弃用，将会被忽略
cls=None	指定一个定制的`JsonDecoder` 子类，以便实现特定的反序列化需求；
object_hook=None	接受一个可调用对象，用于处理解码后生成的Python对象中`dict`类型的值。注意，这个处理过程是递归进行的，即返回的Python对象内部所有的字典结构都将被这个方法处理
`parse_float=None`	用于处理解码后的Python对象中的`float`类型的值。
`parse_int=None`	接受一个可调用对象，用于处理解码后的Python对象中的`int` 类型的值。
`parse_constant=None`	接受一个可调用对象，用于解码时对 `Infinity`、 `-Infinity`、 `NaN`或其他非法的Json数值的处理。
`object_parse_hook=None`	如果指定了该参数并且设置为一个可调用对象，那么Json对象将被解码成一个元素为二元组的列表，二元组的两个元素分别为Json对象中的键值对的键和值，并且列表中元素的顺序与Json对象中键值对的顺序一致。

举个简单的例子（以下是小编在某篇文章中的例子，里面就用到了json.loads方法，而且刚好和上一篇文章是姊妹篇，不过虽然是姊妹篇，但并不是同一个项目，也就是说JSON数据不是找上一个项目请求的）：

import requests
import json

response = requests.get('http://www.kuaidi100.com/query?type=ems&postid=111111111111')
# 使用request请求一个json，这里的快递单号是小编随便编写的
print(response)
print(type(response))
# 打印后发现这是一个对象
response = response.text
# 使用requests的的text方法取出响应的文本
print(response)
print(type(response))
# 打印后发现是个字符串（JSON在传输的时候是以字符串进行传输的）
response = json.loads(response)
# 使用JSON模块的loads方法，可以将这个字符串进行编码，
print(response)
print(type(response))
# 打印结果，发现是字典（JSON对应JavaScript的对象，对应python的字典，对应java的map）
response = json.dumps(response)
# 使用JSON的的dumps方法，可以把字典转化为字符串（JSON的传输是以字符串传输的，）
print(response)
print(type(response))

与序列化的过程类似，JSON转化为python对象也遵循一定的规则：

Json	Python
object	dict
array	list
string	str
number（int）	int
number（real）	float
true	True
false	False
null	None

小结

以上就是JSON模块的详细介绍了，其他语言的JSON编码与解析小编也会在后续的文章中继续更新，希望小伙伴们持续关注W3Cschool。