一、什么是JSON？
JSON(JavaScript Object Notation)它是一种轻量级的数据交换格式，具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。许多主流的编程语言都在用它来进行前后端的数据传输，大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。相对于XML来说，更加的轻量级，更方便解析 。是目前 web应用中常作服务器间传输和接收的数据格式 。
更多参考：https://baike.baidu.com/item/JSON/2462549?fr=aladdin
1.1 JSON支持数据格式
对象(字典)：使用花括号{}。
数组(列表)：使用方括号[]。
字符串类型：字符串必须要用双引号，不能用单引号)。
值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组，或子对象
注意：JSON本质上就是一个字符串，多个数据之间使用逗号分开。
二、python中JSON模块
在 python内置的JSON模块，主要用来处理 JSON (字符串或包含JSON 对象的文件) 。
2.1 python数据类型与JSON数据类型的映射关系
python中数据类型
JSON中数据类型
dict
{ }
list
[ ]
str
“string”
int 或 float
1234.56
True/False
true/false
None
null2.2 JSON模块常用方法
方法
功能
json.dumps()
将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads()
将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dump()
将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
json.load()
读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型
三、JSON系列化(编码)实例
3.1 dumps() 方法
#dump方式
dic = {'name':'jasn','age':18}
json.dump(dic, open('dic.json', 'w', encoding='utf-8'))
# dumps方式
# =======================================================================
# 将字典序列化为JSON格式文件
payroll = {'name': '金鞍少年', 'wage':8900, 'Absence':False,'onJob':True}
with open('payroll.json', 'w', encoding='utf-8')as f:
f.write(json.dumps(payroll))
# 将字典序列化为JSON字符串
print(json.dumps(payroll, ensure_ascii=False))
# {"name": "金鞍少年", "wage": 8900, "Absence": false, "onJob": true}3.2 dump()方法
json.dump主要用来json文件读写，和dumps不同的是，它参数多了一文件指针fp参数，将obj对象写入到文件
import json
#dump方式
# 将字典序列化为JSON格式文件
# =========================================================
dic = {'name': '金鞍少年', 'age': 18}
json.dump(dic, open('dic.json', 'w', encoding='utf-8'))3.3 ascii 字符码
import json
print(json.dumps('中国')) # "\u4e2d\u56fd"
输出的会是’中国’ 中的ascii 字符码，而不是真正的中文。这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False
import json
print(json.dumps('中国')) # "\u4e2d\u56fd"
print(json.dumps('中国', ensure_ascii=True)) # "\u4e2d\u56fd"
print(json.dumps('中国', ensure_ascii=False)) # "\u4e2d\u56fd"dumps和dump默认情况下这个参数的值是True，也就是说转换后的JSON字符串是只能存储ascii格式的，不能存储中文，如果想要存储成中文，那么可以将他设置为False。
3.4 dumps参数详解
dumps(obj,skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw)参数
用途
ensure_ascii
确定是否为ASCII编码
check_circular
循环类型检查，如果为True的话
skipkeys
如果为True的话，则只能是字典对象，否则会TypeError错误, 默认False
allow_nan
确定是否为允许的值
indent
会以美观的方式来打印，呈现，实现缩进
separators
对象分隔符，默认为,
encoding
编码方式,默认为utf-8
sort_keys
如果是字典对象，选择True的话，会按照键的ASCII码来排序
3.5 dump参数详解
dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw):
基本和dumps参数一致，只是多了一个只是多了一个fp参数
将“ obj”作为JSON格式的流序列化为“ fp”(a``.write()-支持类似文件的对象)
四、JSON反系列化(解码)实例
4.1 json.loads()方法
import json
data = {'name':'nanbei','age':18}
#将Python对象编码成json字符串
#print(json.dumps(data))
#将json字符串编码成Python对象
a = json.dumps(data)
print(json.loads(a))结果：
{'name': 'nanbei', 'age': 18}
4.2 json.load()方法
import json
data = {
'nanbei':'haha',
'a':[1,2,3,4],
'b':(1,2,3)
}
with open('json_test.txt','w+') as f:
json.dump(data,f)
with open('json_test.txt','r+') as f:
print(json.load(f))结果：
{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}
w+') as f:
json.dump(data,f)
with open('json_test.txt','r+') as f:
print(json.load(f))结果：
{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}
