深入解析Python编程中JSON模块的使用

JSON编码支持的基本数据类型为 None ， bool ， int ， float 和 str ， 以及包含这些类型数据的lists，tuples和dictionaries。 对于dictionaries，keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。 为了遵循JSON规范，你应该只编码Python的lists和dictionaries。 而且，在web应用程序中，顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。

JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的，除了一些小的差异之外。 比如，True会被映射为true，False被映射为false，而None会被映射为null。 下面是一个例子，演示了编码后的字符串效果：

    >>> json.dumps(False)
    'false'
    >>> d = {'a': True,
    ...   'b': 'Hello',
    ...   'c': None}
    >>> json.dumps(d)
    '{"b": "Hello", "c": null, "a": true}'
    >>>

如果你试着去检查JSON解码后的数据，你通常很难通过简单的打印来确定它的结构， 特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。 为了解决这个问题，可以考虑使用pprint模块的 pprint() 函数来代替普通的 print() 函数。 它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。 下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子：

    >>> from urllib.request import urlopen
    >>> import json
    >>> u = urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp;=5')
    >>> resp = json.loads(u.read().decode('utf-8'))
    >>> from pprint import pprint
    >>> pprint(resp)
    {'completed_in': 0.074,
    'max_id': 264043230692245504,
    'max_id_str': '264043230692245504',
    'next_page': '?page=2&max;_id=264043230692245504&q;=python&rpp;=5',
    'page': 1,
    'query': 'python',
    'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q;=python',
    'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000',
          'from_user': ...
          },
          {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000',
          'from_user': ...
          },
          {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000',
          'from_user': ...
          },
          {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000',
          'from_user': ...
          }
          {'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000',
          'from_user': ...
          }],
    'results_per_page': 5,
    'since_id': 0,
    'since_id_str': '0'}
    >>>

一般来讲，JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。 如果你想要创建其他类型的对象，可以给 json.loads() 传递object_pairs_hook或object_hook参数。 例如，下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子：

    >>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}'
    >>> from collections import OrderedDict
    >>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)
    >>> data
    OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)])
    >>>

下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子：

    >>> class JSONObject:
    ...   def __init__(self, d):
    ...     self.__dict__ = d
    ...
    >>>
    >>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject)
    >>> data.name
    'ACME'
    >>> data.shares
    50
    >>> data.price
    490.1
    >>>

最后一个例子中，JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 init() 。 然后，你就可以随心所欲的使用它了，比如作为一个实例字典来直接使用它。

在编码JSON的时候，还有一些选项很有用。 如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出，可以使用 json.dumps() 的indent参数。 它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如：

    >>> print(json.dumps(data))
    {"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100}
    >>> print(json.dumps(data, indent=4))
    {
      "price": 542.23,
      "name": "ACME",
      "shares": 100
    }
    >>>

对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如：

    >>> class Point:
    ...   def __init__(self, x, y):
    ...     self.x = x
    ...     self.y = y
    ...
    >>> p = Point(2, 3)
    >>> json.dumps(p)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps
        return _default_encoder.encode(obj)
      File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode
        chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
      File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode
        return _iterencode(o, 0)
      File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default
        raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
    TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable
    >>>

如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个可序列化的字典。例如：

    def serialize_instance(obj):
      d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }
      d.update(vars(obj))
      return d

如果你想反过来获取这个实例，可以这样做：

    # Dictionary mapping names to known classes
    classes = {
      'Point' : Point
    }

    def unserialize_object(d):
      clsname = d.pop('__classname__', None)
      if clsname:
        cls = classes[clsname]
        obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__
        for key, value in d.items():
          setattr(obj, key, value)
          return obj
      else:
        return d

下面是如何使用这些函数的例子：

    >>> p = Point(2,3)
    >>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance)
    >>> s
    '{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}'
    >>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object)
    >>> a
    <__main__.Point object at 0x1017577d0>
    >>> a.x
    2
    >>> a.y
    3
    >>>

json 模块还有很多其他选项来控制更低级别的数字、特殊值如NaN等的解析。 可以参考官方文档获取更多细节。