json模块（高维数据的存储与读取）

本文主要是介绍json模块（高维数据的存储与读取），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

json模块是 Python 标准库中的一个模块，用于处理 JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。模块提供了在 Python 中进行 JSON 编码（序列化）和解码（反序列化）的功能。json

以下是 json模块的主要函数和用法：

1.json.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）：

将 Python 对象 obj转换为 JSON 格式的字符串。

这些参数提供了在序列化过程中控制行为的灵活性，可以根据需要选择适当的参数值。

• obj：必需参数，要序列化为 JSON 字符串的 Python 对象。通常是字典、列表、元组等可序列化的对象。

• skipkeys（默认为 False）：如果设置为 True，在序列化字典对象时跳过非字符串键。如果字典包含非字符串键，则会引发 。默认情况下，这个参数是 False，表示不跳过非字符串键。TypeError

• ensure_ascii（默认为 True）：如果设置为 True，所有非 ASCII 字符将转义为 ASCII。如果设置为 False，则允许非 ASCII 字符原样输出。默认情况下，这个参数是 True。

• check_circular（默认为 True）：如果设置为 True，检查循环引用（例如，一个对象是另一个对象的属性，而后者又是前者的属性）。如果检测到循环引用，会引发 。如果设置为 False，将不会检查循环引用，但可能导致无限递归和堆栈溢出。默认情况下，这个参数是 True。ValueError

• allow_nan（默认为 True）：如果设置为 True，允许 JSON 中的 NaN、Infinity 和 -Infinity。如果设置为 False，将不允许这些特殊的浮点数值，而是引发 。默认情况下，这个参数是 True。ValueError

• cls：用于指定自定义的 JSON 编码器类。这个参数应该是一个 JSONEncoder 的子类。默认情况下，使用 类进行编码。json.JSONEncoder

• indent：用于指定缩进的空格数，使生成的 JSON 字符串更易读。默认情况下，不进行缩进，即不进行格式化。

• separators：用于指定不同部分之间的分隔符，应该是一个包含两个字符的元组，例如 。第一个字符用于分隔项之间的间隔，第二个字符用于分隔键值对之间的间隔。默认情况下，使用 和 作为分隔符。(',', ':'),:

• default：用于指定一个函数，用于将非序列化的对象转换为可序列化的类型。例如，可以指定一个函数来处理自定义对象的序列化。默认情况下，如果遇到无法序列化的对象类型，则引发 。TypeError

• sort_keys（默认为 False）：如果设置为 True，在输出 JSON 字符串时对键进行排序。默认情况下，这个参数是 False，表示不对键进行排序。

2.json.dump（obj， fp， *， skipkeys=False， ensure_ascii=True， check_circular=True， allow_nan=True， cls=None， indent=None， separors=None， default=None， sort_keys=False， **kw）：

• 将 Python 对象obj 序列化为 JSON 格式，并写入文件对象 fp。
• 参数与 dumps类似。

3.json.loads（s， *， encoding=None， cls=None， object_hook=None， parse_float=None， parse_int=None， parse_constant=None， object_pairs_hook=None， **kw）：

将 JSON 格式的字符串s 解码为 Python 对象。

• s：必需参数，要反序列化的 JSON 格式的字符串。

• encoding（可选）：指定 JSON 字符串的编码方式。默认情况下，json.loads() 将假设输入的 JSON 字符串是使用 UTF-8 编码的。如果 JSON 字符串使用其他编码方式，可以通过这个参数指定编码方式，例如 'utf-16'。

• cls（可选）：用于自定义 JSON 解码器的类。这个参数应该是一个 JSONDecoder 的子类。通过传递自定义的解码器类，可以实现更复杂的 JSON 数据解析逻辑。

• object_hook（可选）：用于在解码 JSON 字符串时，对解析出的字典对象进行自定义处理的回调函数。这个函数将在每个解析出的 JSON 对象转换为 Python 字典之后被调用，可以用于执行额外的处理操作，例如将字典转换为自定义对象。

• parse_float（可选）：用于指定 JSON 字符串中浮点数的解析方式的回调函数。默认情况下，json.loads() 将使用 Python 的 float() 函数解析浮点数。

• parse_int（可选）：用于指定 JSON 字符串中整数的解析方式的回调函数。默认情况下，json.loads() 将使用 Python 的 int() 函数解析整数。

• parse_constant（可选）：用于指定 JSON 字符串中特殊常量（如 null、true、false）的解析方式的回调函数。默认情况下，json.loads() 将使用 Python 的 None、True 和 False 来表示这些特殊常量。

• object_pairs_hook（可选）：用于在解码 JSON 字符串时，对解析出的字典对象进行自定义处理的回调函数。与 object_hook 不同的是，这个函数将在每个解析出的 JSON 对象转换为 Python 字典的键值对之后被调用。

4.json.load（fp， *， cls=None， object_hook=None， parse_float=None， parse_int=None， parse_constant=None， object_pairs_hook=None， **kw）：

• 从文件对象fp 中读取 JSON 数据并解码为 Python 对象fp。
• 参数与 loads类似。

示例：

import json# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(data, indent=2)
print(json_str)# 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
python_obj = json.loads(json_data)
print(python_obj)

• 在第一个部分中，json.dumps() 用于将 Python 字典 data 转换为格式化良好的 JSON 字符串，然后使用 print() 打印输出。
• 在第二个部分中，json.loads() 用于将 JSON 字符串 json_data 反序列化为 Python 对象，并将结果存储在变量 python_obj 中。然后同样使用 print() 打印输出这个 Python 对象。

这个代码演示了在将数据从 Python 对象转换为 JSON 字符串（序列化）和从 JSON 字符串转换回 Python 对象（反序列化）的基本操作。

import json# 定义一个 Python 字典对象
data = {'name': 'John','age': 30,'city': 'New York'
}# 将字典对象保存到 JSON 文件中
with open('data.json', 'w') as f:json.dump(data, f)# 从 JSON 文件中加载数据
with open('data.json', 'r') as f:loaded_data = json.load(f)print(loaded_data)  # 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

在这个例子中：

• 首先定义了一个简单的 Python 字典data ，其中包含了一些基本的用户信息。
• 然后，使用json.dump() 将这个字典对象保存到名为data.json 的文件中。通过传递文件对象和字典对象作为参数，json.dump() 将字典对象转换为 JSON 格式的字符串，并将其写入文件中。
• 接着，使用 json.load()从data.json 文件中加载数据。json.load() 从文件中读取 JSON 格式的数据，并将其转换为 Python 对象。
• 最后，打印加载的数据，验证它与原始字典对象相同。

这个例子展示了如何使用json.dump() 将 Python 对象保存到 JSON 文件中，以及如何使用json.load() 从 JSON 文件中加载数据并将其转换回 Python 对象。

这篇关于json模块（高维数据的存储与读取）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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