Python读写JSON文件的操作详解

2022-04-12 13:41:16 作者：Mr数据杨

JSON数据类型最常用的应用场景就是API或将数据保存到 .json稳当数据中。使用Python处理这些数据会变得非常简单，本文将详细讲解Python如何读写JSON文件的，需要的可以参考一下

JSON

JSON 起源

JSON 全称 JavaScript Object Notation 。是处理对象文字语法的 JavaScript 编程语言的一个子集。JSON 早已成为与语言无关的语言，并作为自己的标准存在。

JSON 样例

{
	 "data":[
	  {
	    "id": "1",
	    "name": "A同学",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "2",
	    "name": "B同学",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "3",
	    "name": "C同学",
	    "state": "0",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  }
	]
}

Python 原生支持 JSON

Python 带有一个内置包 json，用于对 JSON 数据进行编码和解码。

引用方式。

import json

JSON 编码的过程通常称为序列化。该术语是指将数据转换为一系列字节通过网络存储或传输。反序列化是解码以 JSON 标准存储或交付的数据的交互过程。

序列化 JSON

直观的转换将简单的 Python 对象转换为 JSON。

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

简单的序列化示例

创建一个简单的数据。

data =   {
	 "data":[
	  {
	    "id": "1",
	    "name": "A同学",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "2",
	    "name": "B同学",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "3",
	    "name": "C同学",
	    "state": "0",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  }
	]
}

数据直接以文本方式保存。

with open("data_file.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

数据直接以字符串方式使用。

json_str = json.dumps(data)

JSON 反序列化

在 json 库中使用 load() 和 oads() 用于将 JSON 编码数据转换为 Python 对象。

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number（整数）	int
number（浮点数）	float
true	True
false	False
null	None

简单的反序列化示例

读取写入json文件的数据。

with open("data_file.json", "r") as read_file:
    data = json.load(read_file)

字符串数据。

json_string = """
{
	 "data":[
	  {
	    "id": "1",
	    "name": "A同学",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "2",
	    "name": "B同学",
	    "state": "1",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  },
	  {
	    "id": "3",
	    "name": "C同学",
	    "state": "0",
	    "createTime": "2020-01-21"
	  }
	]
}
"""
data = json.loads(json_string)

应用案例

通过互联网的数据抓取解析文本信息。

# 秦皇岛煤炭网微博
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
url = "http://news.cqcoal.com/manage/newsaction.do?method:webListPageNewsArchivesByTypeid"
post_param = {'pageNum':'1','pageSize':'20','jsonStr':'{"typeid":"238"}'}
return_data = requests.post(url,data =post_param)
return_data = return_data.content.decode("utf-8")

import json
for i in json.loads(return_data)["rows"]:
    title = i["title"]
    url = "http://news.cqcoal.com/blank/nc.jsp?mid="+str(i["id"])
    timeStamp=int(i["pubdate"])
    dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp)
    date = dateArray.strftime("%Y-%m-%d")
    print(title,url,date)

编码和解码

自定义数据。

import json

# 基础的数字字典
py_object = {"c": 0, "b": 0, "a": 0}

# JSON 编码
json_string = json.dumps(py_object)
print(json_string)
print(type(json_string))

{"c": 0, "b": 0, "a": 0}
<class 'str'>


# JSON 解码
py_obj = json.loads(json_string)

print(py_obj)
print(type(py_obj))

{'c': 0, 'b': 0, 'a': 0}
<class 'dict'>

如果遇到 TypeError: Object of type SampleClass is not JSON serializable 的错误就需要自定义编码和解码了。

import json

class Student:
	def __init__(self, name, roll_no, address):
		self.name = name
		self.roll_no = roll_no
		self.address = address

	def to_json(self):
		'''
		将此类的实例转换为 json
		'''
		return json.dumps(self, indent = 4, default=lambda o: o.__dict__)

class Address:
	def __init__(self, city, street, pin):
		self.city = city
		self.street = street
		self.pin = pin
		
address = Address("Bulandshahr", "Adarsh Nagar", "203001")
student = Student("Raju", 53, address)

# 编码
student_json = student.to_json()
print(student_json)
print(type(student_json))

{
    "name": "Raju",
    "roll_no": 53,
    "address": {
        "city": "Bulandshahr",
        "street": "Adarsh Nagar",
        "pin": "203001"
    }
}
<class 'str'>

# 解码
student = json.loads(student_json)
print(student)
print(type(student))

{'name': 'Raju', 'roll_no': 53, 'address': {'city': 'Bulandshahr', 'street': 'Adarsh Nagar', 'pin': '203001'}}
<class 'dict'>

以上就是Python读写JSON文件的操作详解的详细内容，更多关于Python读写JSON的资料请关注脚本之家其它相关文章！