Python json 模块简介
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 picle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
一. dumps 和 dump:
dumps和dump 序列化方法
dumps只完成了序列化为str，
dump必须传文件描述符，将序列化的str保存到文件中
查看源码：
def 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): # Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``. # 序列号 “obj” 数据类型 转换为 JSON格式的字符串
def 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): """Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a ``.write()``-supporting file-like object). 我理解为两个动作，一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串，还有一个动作是将字符串写入到文件中，也就是说文件描述符fp是必须要的参数 """
示例代码：
>>> 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}'
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
保存的文件效果：
二. loads 和 load
loads和load 反序列化方法
loads 只完成了反序列化，
load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化
查看源码：
def loads(s, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): """Deserialize ``s`` (a ``str`` instance containing a JSON document) to a Python object. 将包含str类型的JSON文档反序列化为一个python对象"""
def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): """Deserialize ``fp`` (a ``.read()``-supporting file-like object containing a JSON document) to a Python object. 将一个包含JSON格式数据的可读文件饭序列化为一个python对象"""
实例：
>>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}') {'age': 23, 'name': 'Tom'}
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}
三. json 和 picle 模块
json模块和picle模块都有 dumps、dump、loads、load四种方法，而且用法一样。
不用的是json模块序列化出来的是通用格式，其它编程语言都认识，就是普通的字符串，
而picle模块序列化出来的只有python可以认识，其他编程语言不认识的，表现为乱码
不过picle可以序列化函数，但是其他文件想用该函数，在该文件中需要有该文件的定义（定义和参数必须相同，内容可以不同）
四. python对象（obj） 与json对象的对应关系
+-------------------+---------------+ | Python | JSON | +===================+===============+ | dict | object | +-------------------+---------------+ | list, tuple | array | +-------------------+---------------+ | str | string | +-------------------+---------------+ | int, float | number | +-------------------+---------------+ | True | true | +-------------------+---------------+ | False | false | +-------------------+---------------+ | None | null | +-------------------+---------------+
五. 总结
1. json序列化方法：
dumps：无文件操作 dump：序列化+写入文件
2. json反序列化方法：
loads：无文件操作 load： 读文件+反序列化
3. json模块序列化的数据 更通用
picle模块序列化的数据 仅python可用，但功能强大，可以序列号函数
4. json模块可以序列化和反序列化的 数据类型 见 python对象（obj） 与json对象的对应关系表
5. 格式化写入文件利用 indent = 4
Json 读写操作中含有中文时
Python读写 json 文件的简单实现
当要读写的内容有“中文”字符时， json.dump(data, f, ensure_ascii=False) 将 ensure_ascii 设为 False 并不凑效，这时需要用 yaml 的安全读写方法，yaml.safe_load， yaml.safe_dump, yaml.safe_loads， yaml.safe_dumps。
例如：
import yaml
yaml.safe_dump(data, f)
如果还是不成功
请用
1 import codecs
2 with codecs.open("file.json", 'a', 'utf-8') as f:
3 json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
对上面创建的含有中文的json文件：
import codecs
with codecs.open("地铁数据请求路径.json", "w", 'utf-8') as f:
json.dump(url_metro, f, ensure_ascii=False)
读取时，会出错：UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x81 in position 16: illegal multibyte sequence
解决：可以把 open 的方式变为 二进制，也就是 open(filename,’rb’)， 然后.read() 读取，再转换格式
1 f=open(r"F:\PycharmProjects\Dijkstra\地铁数据请求路径.json","rb")
2 s=f.read()
3 d=json.loads(s,encoding="utf-8")
