python for json数组赋值 python读json的数组

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mob6454cc6441b6 2023-05-29 16:26:58

文章标签 python for json数组赋值 json python 序列化 文章分类 Python 后端开发

在python中，有专门处理json格式的模块：json 和 pickle 模块

概述
dumps 用法示例
格式化保存
loads 和 load
python 对象（obj）与json对象的对应关系

概述

JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是python里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是python里面的列表。

在python中，有专门处理json格式的模块：json 和 pickle 模块

Json 模块提供了四个方法： dumps、dump、loads、load
pickle 模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load

区别：

pickle 只可以在python之间进行交互
json 可以实现python与不同开发语言的交互
pickle 可以序列化python中的任何数据类型
json 只能序列化python中的常规数据类型（列表等）
pickle 序列化后的对象不可读
json 序列化后的对象是可读的

dumps 用法示例

>>> import json
>>> json.dumps([])    # dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
'[]'
>>> json.dumps(1)    # 数字
'1'
>>> json.dumps('1')   # 字符串
'"1"'
>>> dict = {"name":"Tom", "age":23}  
>>> json.dumps(dict)     # 字典
'{"name": "Tom", "age": 23}'

格式化保存

a = {"name":"Tom", "age":23}
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格
    f.write(json.dumps(a, indent=4))
    # json.dump(a,f,indent=4)   # 和上面的效果一样

python for json数组赋值 python读json的数组_python for json数组赋值

loads 和 load

import json
with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    aa = json.loads(f.read())
    f.seek(0)
    bb = json.load(f)    # 与 json.loads(f.read())
print(aa)
print(bb)

# 输出：
{'name': 'Tom', 'age': 23}
{'name': 'Tom', 'age': 23}