一、序列化的一些简单概念 - 我们平常使用的python对象所进行的操作是在内存中，当程序关闭就会被清空，所以我们需要用一种合适的方法将这些数据保存下来。
- 为了将我们的数据进行永久存储，需要引入序列化（pickling/serialization）的概念。
- 序列化的定义：将复杂的python数据结果转换成一个二进制数据集合（数据流）。反序列化：从数据流（字符串形式）重新构造复杂的python数据结构。
- 序列化的好处：我们可以通过网络或本地存储介质讲这些数据流保存或传输。
- 序列化的方法：引入
json、pickling、marshal、shelve，其中最常用的是json。
二、JSON标准库 2.1 基本用法 - json模块的序列化和反序列化方法分别是dumps和loads，
json.dumps()和json.dump()将一个python对象转换成json串，json.loads()和json.load()将一个json串还原成python对象。 - json.dump()和json.dumps()的区别
json.dump()处理的是文件对象，而json.dumps()处理的是字符串对象。 - json.load()和json.loads()的区别
json.load()处理的是文件对象，而json.loads()处理的是字符串对象。
2.2 json.dumps() 将python的数据类型转换成json字串 语法格式：json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw) >>> import json>>> json.dumps([])'[]'>>> json.dumps('string')''string''>>> json.dumps(1) '1'>>> json.dumps({'name':'tyson','age':23})'{'age': 23, 'name': 'tyson'}'使用参数能让JSON字串格式化输出： >>> print json.dumps({'a': 'Runoob', 'b': 7}, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')){ 'a': 'Runoob', 'b': 7}
较重要的参数：
sort_keys：是否排序
indent：定义缩进大小
separators：是一个元组，定义分隔符的类型
skipkeys:是否允许JSON字串编码字典对象时，字典的key不是字符串类型（默认是不允许） a = ['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}]s = json.dumps(a, sort_keys=True, indent=4, separators=('!', '?')) #分隔符这里只是测试，一般保持默认逗号和分号即可print sresult:[ 'foo'! { 'bar'?[ 'baz'! null! 1.0! 2 ] }]try: data = {'a':1, 'b':2, (1,):3} json.dumps(data) except TypeError,e: print e #keys must be a stringprint json.dumps(data,skipkeys=True) #{'a': 1, 'b': 2}data = {'a':1, 'b':2, 1:3}print json.dumps(data) result:keys must be a string{'a': 1, 'b': 2}{'a': 1, '1': 3, 'b': 2}
python原始类型向json类型的转化对照表 | python | json |
|---|
| dict | object | | list,tuple | array | | str,unicode | string | | int,long,float | number | | True | true | | False | false | | None | null |
2.3 json.loads() 将json字串转换成python的数据类型。也就是反序列化。
语法格式：json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]]) json.loads('{'a':'Runoob','b':7}') {u'a': u'Runoob', u'b': 7}json字串转换成python对象类型对照表 | JSON | Python |
|---|
| object | dict | | array | list | | string | unicode | | number(int) | int | | number(real) | float | | true | True | | false | False | | null | |
2.4 json.dump() 将序列化之后形成的JSON字串保存到文件。
语法格式：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): #encoding:UTF-8import jsona={'name':'tyson','age':21,'sex':'boy'}#第一种方法将JSON字串写入文件中#该方法不需要closewith open('json.txt','a') as f: f.write(json.dumps(a,indent=4))#第二种方法将JSON字串写入文件中f=open('json.txt','a')json.dump(a,f,indent=4)f.close()#json.txt{ 'age': 21, 'name': 'tyson', 'sex': 'boy'}{ 'age': 21, 'name': 'tyson', 'sex': 'boy'}
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2.5 json.load() 从文件接受JSON字串，并反序列化成为Python的数据类型。
语法格式：load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw) #encoding:UTF-8import jsona={'name':'tyson','age':21,'sex':'boy'}#第一种方法将JSON字串写入文件中#该方法不需要closewith open('json','a') as f: f.write(json.dumps(a))#第一种方法将文件中的JSON字串转反序列化成Python的数据类型with open('json','r') as f: print json.loads(f.read())#json{'age': 21, 'name': 'tyson', 'sex': 'boy'}
三、类的序列化 python的JSON想办法能将各种数据对象都转换为JSON，其中可选参数default就是用来提供给用户自行定义转换函数的 class student(object): def __init__(self,name,sex,age): self.name=name self.sex=sex self.age=agetyson=student('tyson','boy',21)print json.dumps(tyson,default=lambda obj:obj.__dict__)#python的JSON想办法能将各种数据对象都转换为JSON，其中可选参数default就是用来提供给用户自行定义转换函数的#所以上面的方法与下面这个是等同的def stuclass2json(classObject): return{ 'name':classObject.name, 'sex': classObject.sex, 'age':classObject.age }print json.dumps(tyson,default=stuclass2json)
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四、多个JSON字串同时解析 一般不会遇到这种情况，待添加
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