什么是JSON？

  JSON是一种数据交换的标准格式，它受到JavaScript的启发。通常，JSON采用字符串或文本格式。json代表javascript对象表示法。

  json:json的语法是作为键和值对编写的

{
        "Key":  "Value",
        "Key":  "Value",
} 

  JSON与Python字典非常相似。python支持JSON，它有一个内置的库作为JSON

SON库的Python

  是元帅和泡菜是在外部maintain modules of version of JSON的Python库。相关业务的性能和解码JSON编码的Python类You need to json图书馆和第一进出口文件在你的.py for that，

import json

  Following methods are available in the JSON module

Python到JSON（编码）

  默认情况下，JSON Library of Python执行以下Python对象转换为JSON对象

  将Python数据转换为JSON称为编码操作。编码是在JSON库方法的帮助下完成的 – dumps（）
  dumps（）方法将python的字典对象转换为JSON字符串数据格式。

现在让我们用Python执行我们的第一个编码示例。

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice","Bob"),
  "pets": ['Dog'],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  ]
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

输出：

{“person”：{“name”：“Kenn”，“sex”：“male”，“age”：28}}）

  让我们使用相同的函数dump（）创建字典的JSON文件

# here we create new data_file.json file with write mode using file i/o operation 
with open('json_file.json', "w") as file_write:
# write json data into file
json.dump(person_data, file_write)

输出：

  无需显示…在您的系统中创建了json_file.json，您可以检查该文件。

JSON到Python（解码）

  JSON字符串解码是在Python的JSON库的内置方法load（）和load（）的帮助下完成的。这里的转换表显示了Python对象的JSON对象示例，这些对象有助于在Python中执行JSON字符串解码。

  让我们看看在json.loads（）函数的帮助下在Python中解码的基本示例

import json  # json library imported
# json data string
person_data = '{  "person":  { "name":  "Kenn",  "sex":  "male",  "age":  28}}'
# Decoding or converting JSON format in dictionary using loads()
dict_obj = json.loads(person_data)
print(dict_obj)
# check type of dict_obj
print("Type of dict_obj", type(dict_obj))
# get human object details
print("Person......",  dict_obj.get('person'))

输出：

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Type of dict_obj <class 'dict'>
Person...... {'name': 'John', 'sex': 'male'}

解码JSON文件或解析Python中的JSON文件

  注意：解码JSON文件是文件输入/输出（I / O）相关的操作。JSON文件必须存在于您指定的程序中指定位置的系统上。

例：

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
with open('X:/json_file.json') as file_object:
        # store file data in object
        data = json.load(file_object)
print(data)

  这里的数据是Python的字典对象。

输出：

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}

Python中的紧凑编码

  当您需要减小JSON文件的大小时，可以在Python中使用紧凑编码。

例:

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = ['a', 'b', 'c',{'4': 5, '6': 7}]
# separator used for compact representation of JSON.
# Use of ',' to identify list items
# Use of ':' to identify key and value in dictionary
compact_obj = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact_obj)

输出：

'["a", "b", "c", {"4": 5, "6": 7}]'

Here output of JSON is represented in a single line which is the most compact representation by
 removing the space character from compact_obj

格式化JSON代码（漂亮打印）

  目的是为人类理解编写格式良好的代码。借助漂亮的打印功能，任何人都可以轻松理解代码。
例:

import json
dic = { 'a': 4, 'b': 5 }
''' To format the code use of indent and 4 shows number of space and use of separator is not 
necessary but standard way to write code of particular function. '''
formatted_obj = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(formatted_obj)

输出：

{
   "a" : 4,
   "b" : 5
}

为了更好地理解这一点，将缩进更改为40并观察输出 –

订购JSON代码：

  dumps中的sort_keys属性函数的参数将按升序对JSON中的键进行排序。sort_keys参数是一个布尔属性。当它是真正的排序时，否则不允许

例:

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": [ 'Dog' ],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
    ],
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

输出：

{
    "age": 45,
    "cars": [ {
        "model": "Audi A1", 
        "mpg": 15.1
    },
    {
        "model": "Zeep Compass", 
        "mpg": 18.1
    }
    ],
    "children": [ "Alice",
          "Bob"
    ],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ 
        "Dog"
    ]
}

您可能会看到钥匙的年龄，汽车，儿童等按升序排列。

Python的复杂对象编码

Complex对象有两个不同的部分

1. 真实的部分
2. 想象中的一部分

  在执行复杂对象的编码之前，需要检查变量是否复杂。您需要创建一个函数，该函数使用实例方法检查存储在变量中的值。

  让我们为check对象创建特定的函数是复杂的还是有资格进行编码。

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
    # check using isinstance method
    if isinstance(object, complex):
        return [object.real, object.imag]
    # raised error using exception handling if object is not complex
    raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")


# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

输出：

'[4.0, 5.0]'

Python中的复杂JSON对象解码

  要在JSON中解码复杂对象，请使用object_hook参数，该参数检查JSON字符串是否包含复杂对象。

例:

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct['real'], objct['img'])
    return objct
  
  # use of json loads method with object_hook for check object complex or not
  complex_object =json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook = is_complex)
  #here we not passed complex object so it's convert into dictionary
  simple_object =json.loads('{"real": 6, "img": 7}', object_hook = is_complex)
  print("Complex_object......",complex_object)
  print("Without_complex_object......",simple_object)

输出：

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {'real': 6, 'img': 7}

JSON序列化类JSONEncoder概述

  JSONEncoder类用于在执行编码时对任何Python对象进行序列化。它包含三种不同的编码方法

• default（o） – 在子类中实现并返回o对象的serialize 对象。
• encode（o） – 与json.dumps（）方法相同，返回Python数据结构的JSON字符串。
• iterencode（o） – 逐个表示字符串并编码对象o。

  借助JSONEncoder类的encode（）方法，我们还可以对任何Python对象进行编码。

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)
Output:

输出：

'{"colour": ["red", "yellow", "green"]}'

JSON反序列化类JSONDecoder概述

  JSONDecoder类用于在执行解码时对任何Python对象进行反序列化。它包含三种不同的解码方法

• default（o） – 在子类中实现并返回反序列化的对象o对象。
• decode（o） – 与json.loads（）方法相同，返回JSON字符串或数据的Python数据结构。
• raw_decode（o） – 逐个表示Python字典并解码对象o。

  借助JSONDecoder类的decode（）方法，我们还可以解码JSON字符串。

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = '{ "colour": ["red", "yellow"]}'
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

输出：

{'colour': ['red', 'yellow']}

从URL解码JSON数据：Real Life Example

我们将从指定的URL（https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json）获取CityBike NYC（自行车共享系统）的数据并转换为字典格式。

例：

注意： – 确保已在Python中安装了请求库，如果没有，则打开终端或CMD并键入

• （对于Python 3或更高版本）pip3安装请求

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict['stationBeanList'][0]) 

输出：

<class 'str'>
<class 'dict'>
{
    'id': 487,
    'stationName': 'E 20 St & FDR Drive',
    'availableDocks': 24,
    'totalDocks': 34,
    'latitude': 40.73314259,
    'longitude': -73.97573881,
    'statusValue': 'In Service',
    'statusKey': 1,
    'availableBikes': 9,
    'stAddress1': 'E 20 St & FDR Drive',
    'stAddress2': '',
    'city': '',
    'postalCode': '',
    'location': '', 
    'altitude': '', 
    'testStation': False, 
    'lastCommunicationTime': '2018-12-11 10:59:09 PM', 'landMark': ''
}

与Python中的JSON库相关的异常：

• 类json.JSONDecoderError处理与解码操作相关的异常。它是ValueError的子类。
• 异常 – json.JSONDecoderError（msg，doc）
• 异常参数是，
• • msg – 未格式化的错误消息
• • doc – 解析JSON文档
• • pos – 失败时的doc开始索引
• • lineno – line no shows对应pos
• • 冒号 – 列对应于pos

例：

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
        with open('json_file_name.json') as file_object:
                data = json.load(file_object)
except ValueError:
     print("Bad JSON file format,  Change JSON File")

Python中的无限和NaN数字

  JSON数据交换格式（RFC – Request For Comments）不允许无限值或Nan值，但Python-JSON库中没有限制执行无限和Nan值相关操作。如果JSON获得INFINITE和Nan数据类型，则将其转换为文字。

例：

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

输出：

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'> 

JSON字符串中的重复键

  RFC指定密钥名称在JSON对象中应该是唯一的，但它不是必需的。Python JSON库不会引发JSON中重复对象的异常。它忽略所有重复的键值对，并仅考虑它们中的最后一个键值对。

例：

import json
repeat_pair = '{"a":  1, "a":  2, "a":  3}'
json.loads(repeat_pair)

输出：

{'a': 3}

在Python中使用JSON的CLI（命令行界面）

  json.tool提供命令行界面来验证JSON漂亮的打印语法。我们来看一个CLI的例子

$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool

输出：

{
    "name": " Kings Authur "
}

Python中JSON的优点

• 容易在容器和值之间移回（JSON到Python和Python到JSON）
• 人类可读（漂亮打印）JSON对象
• 广泛用于数据处理。
• 单个文件中没有相同的数据结构。

Python中JSON的实现限制

• 在JSON范围的解串器和预测数字
• JSON字符串的最大长度和JSON数组以及对象的嵌套级别。

Cheat Code

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