json在python下的解析

json在python下的解析

http:///

这个事json的官方网站，上面有很多json工具的介绍，和json的原理性介绍。

dos下面simplejson的安装，先配置系统变量里面的path至C:/python27/，然后进入simplejson的目录，输入python.exe setup.py install这个命令，执行安装程序即可。

一、JSON的格式:

1,对象:

{name:"Peggy",email:"[e-mail]",homepage:"http://www."}

{ 属性 : 值 , 属性 : 值 , 属性 : 值 }，必须是大括号未外表，如果不是大括号，则把大括号外边的内容过滤掉。

 

2,数组是有顺序的值的集合。一个数组开始于"["，结束于"]"，值之间用","分隔。

[

{name:"Peggy",email:"[e-mail]",homepage:"http://www."}, {name:"Peggy",email:"[e-mail]",homepage:"http://www."},

{name:"Peggy",email:"[e-mail]",homepage:"http://www."}

]

3, 值可以是字符串、数字、true、false、null，也可以是对象或数组。这些结构都能嵌套。

 

4,json示例：

import json

# Converting Python to JSON

json_object = json.write( python_object )

# Converting JSON to Python

python_object = json.read( json_object )

 

5,simplejson 示例：

import simplejson

# Converting Python to JSON

json_object = simplejson.dumps( python_object )

# Converting JSON to Python

python_object = simplejson.loads( json_object )

 

二、python从web接口上查询信息

1，先看个例子

>>> import urllib

>>> url='http://a./page/api/saInterface/searchServerInfo.htm?serviceTag=729HH2X'

>>> page=urllib.urlopen(url)

>>> data=page.read()

>>> print data           //这个就是json的数据结构，str类型

{"total":1,"data":[{"outGuaranteeTime":"","assetsNum":"B50070100007003","cabinet":"H05","deviceModel":"PowerEdge 1950","hostname":"hzshterm1.alibaba.com","logicSite":"中文站","memoryInfo":{"amount":4,"size":8192},"ip":"172.16.20.163","isOnline":true,"useState":"使用中","serviceTag":"729HH2X","cpuInfo":{"amount":2,"masterFrequency":1995,"model":"Intel(R) Xeon(R) CPU           E5405  @ 2.00GHz","coreNum":8,"l2CacheSize":6144},"cabinetPositionNum":"","buyTime":"2009-06-29","manageIp":"172.31.58.223","idc":"杭州德胜机房","responsibilityPerson":"张之诚"}],"errorMsg":"","isSuccess":true}

>>> type(data)

<type 'str'>

 

2，有了json数据结构，我却不知道怎么把它解析出来，幸亏有了李建辉的指导。大概思路是：

首先，json基本上是key/value的，python中就叫字典。既然是字典，那就应该安照读字典的方式去读。

将上面的data转为字典类型，这里用json模块的read方法。

 

>>> import json

>>> ddata=json.read(data)

>>> ddata

{'isSuccess': True, 'errorMsg': '', 'total': 1, 'data': [{'isOnline': True, 'idc': '\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf', 'assetsNum': 'B50070100007003', 'responsibilityPerson': '\xe5\xbc\xa0\xe4\xb9\x8b\xe8\xaf\x9a', 'deviceModel': 'PowerEdge 1950', 'serviceTag': '729HH2X', 'ip': '172.16.20.163', 'hostname': 'hzshterm1.alibaba.com', 'manageIp': '172.31.58.223', 'cabinet': 'H05', 'buyTime': '2009-06-29', 'useState': '\xe4\xbd\xbf\xe7\x94\xa8\xe4\xb8\xad', 'memoryInfo': {'amount': 4, 'size': 8192}, 'cpuInfo': {'coreNum': 8, 'l2CacheSize': 6144, 'amount': 2, 'model': 'Intel(R) Xeon(R) CPU           E5405  @ 2.00GHz', 'masterFrequency': 1995}, 'cabinetPositionNum': '', 'outGuaranteeTime': '', 'logicSite': '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87\xe7\xab\x99'}]}

>>> 

看看ddata已经是dict类型了

>>> type(ddata)

<type 'dict'>

 

其次，我们以读字典中key 为”data”对应的键值

>>> ddata['data']    //查看字典的方法！

[{'isOnline': True, 'idc': '\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf', 'assetsNum': 'B50070100007003', 'responsibilityPerson': '\xe5\xbc\xa0\xe4\xb9\x8b\xe8\xaf\x9a', 'deviceModel': 'PowerEdge 1950', 'serviceTag': '729HH2X', 'ip': '172.16.20.163', 'hostname': 'hzshterm1.alibaba.com', 'manageIp': '172.31.58.223', 'cabinet': 'H05', 'buyTime': '2009-06-29', 'useState': '\xe4\xbd\xbf\xe7\x94\xa8\xe4\xb8\xad', 'memoryInfo': {'amount': 4, 'size': 8192}, 'cpuInfo': {'coreNum': 8, 'l2CacheSize': 6144, 'amount': 2, 'model': 'Intel(R) Xeon(R) CPU           E5405  @ 2.00GHz', 'masterFrequency': 1995}, 'cabinetPositionNum': '', 'outGuaranteeTime': '', 'logicSite': '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87\xe7\xab\x99'}]

 

>>>type(ddata[‘data’])

<type 'list'>

 

发现ddata[‘data’]是一个列表，列表就要用序号来查询

>>> ddata['data'][0]         //查看列表的方法！

{'isOnline': True, 'idc': '\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf', 'assetsNum': 'B50070100007003', 'responsibilityPerson': '\xe5\xbc\xa0\xe4\xb9\x8b\xe8\xaf\x9a', 'deviceModel': 'PowerEdge 1950', 'serviceTag': '729HH2X', 'ip': '172.16.20.163', 'hostname': 'hzshterm1.alibaba.com', 'manageIp': '172.31.58.223', 'cabinet': 'H05', 'buyTime': '2009-06-29', 'useState': '\xe4\xbd\xbf\xe7\x94\xa8\xe4\xb8\xad', 'memoryInfo': {'amount': 4, 'size': 8192}, 'cpuInfo': {'coreNum': 8, 'l2CacheSize': 6144, 'amount': 2, 'model': 'Intel(R) Xeon(R) CPU           E5405  @ 2.00GHz', 'masterFrequency': 1995}, 'cabinetPositionNum': '', 'outGuaranteeTime': '', 'logicSite': '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87\xe7\xab\x99'}

>>> 

 

呵呵，ddata[‘data’]列表的0号元素是个字典。。

好，那我们查查key为idc的键值是多少

>>> ddata['data'][0]['idc']          //查看字典的方法！

'\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf'

>>> print ddata['data'][0]['idc']   //呵呵，为什么print搞出来的是汉字呢？

杭州德胜机房

 

看到这里终于明白怎么解析json数据结构了。。。

那就是”一层一层往下剥”

json是很方便的web数据格式，特别是用在ajax的数据处理上。许多Python的框架都是使用 simplejson 包来进行处理。不过最近发现我有这样的一个需求，比如我想把一个Python的数据结构转为javascript数据结构，也就是将python的数据结构转为json格式，然后用在模板中使用。如，我有一个模板，其中有javascript代码： 

<html> 
<head> 
<title>Title</title> 
<script type="text/javascript"> 
s = {{=data}} 
</script> 
</head> 
<body></body> 
</html> 

上面的data我可以这样处理： 

def index(): 
    data = {'name':'limodou'}; 
    return dict(data=simplejson.dumps(data)) 

这样，通过simplejson.dumps可以将一个python的数据结构转为json格式，结果为： 

{"name": "limodou"} 

那么，它可以正确处理基本的数据类型。使用它，要求你传入的数据应该是基本的。但是这里可能有问题： 

如何处理非基本类型数据。比如从数据库中读出的日期，一般都是datetime类型，它不是基本类型，直接传入simplejson会报错 
如果我不希望是"limodou"，而是limodou能不能呢？为什么会有这个需求，因为在我生成的js代码中，有些可能是函数名，或执行语句，因此不是字符串，不希望自动加引号 
对于第一个问题，simplejson的主页和代码中都有例子，方法就是从JSONEncoder中派生子类，然后覆盖default方法，对于特殊的类型进行处理就可以了。 

对于第二个，simplejson好象没有什么支持，于是我做了扩展： 

import simplejson as sj 

class ComplexEncoder(sj.JSONEncoder): 
    def __init__(self, classes=[], **kwargs): 
        sj.JSONEncoder.__init__(self, **kwargs) 
        if not isinstance(classes, (tuple, list)): 
            self.classes = [classes] 
        else: 
            self.classes = list(classes) 
        
    def _iterencode_default(self, o, markers=None): 
        for _cls in self.classes: 
            if isinstance(o, _cls): 
                return o() 
        newobj = self.default(o) 
        return self._iterencode(newobj, markers) 
    
class R: 
    def __init__(self, obj): 
        self.obj = obj 
        
    def __call__(self): 
        return self.obj 

def dumps(obj, classes=R): 
    return sj.dumps(obj, cls=ComplexEncoder, classes=classes) 

我定义了一个自已的Encoder类，然后覆盖了__init__()方法和_iterencode_default()方法。这样允许对特殊类调用类的转换方法，这样ComplexEncoder就不会对特殊类进行特殊处理了，其结果为特殊类的输出。举例： 

>>> print dumps({'a':'dddddd', 'b':R('sssssss')}) 
{"a": "dddddd", "b": sssssss} 

可以看出sssssss前后就没有双引号了。 
《转载嘿～》