Python数据分析 只要1分钟 教你玩转JSON 全程干货
Json 简介：
Json，全名 JavaScript Object Notation,JSON(JavaScript Object Notation(记号、标记))是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript（Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999）的一个子集。 (文末有惊喜)
JSON采用完全独立 于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。JSON易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。常用于 http 请求中，接口
数据类型
用Python处理json也很简单，Python自带有json模块。可以对python对象与json字符串进行相互转换。
python的常见内置数据类型有dict,tuple等，而在json中，数据类型有object，array等，在相互转换中，类型是一一对应的。在下表中的python数据类型才可以被转为json，集合set、字节byte不能转为json。
Python数据类型 | JSON数据类型 | 说明 |
dict | object | 都用花括号{}表示 |
list,tuple | array | JSON用中括号[]表示 |
str | string | JSON用双引号""表示 |
int,float | number | |
True | true | |
False | false | |
None | null |
json模块的主要4个函数。
方法 | 解释 |
json.dumps | 解析python对象为json字符串 |
json.dump | 解析python对象，输出到json文件 |
json.loads | 解析json字符串为python对象 |
json.load | 输入json文件，解析为python对象 |
json.dumps
json.dumps方法提供了很多好用的参数可供选择，比较常用的有sort_keys（对dict对象进行排序，我们知道默认dict是无序存放的），skipkeys（对于键不是基本类型Python字典键值对将被过滤），indent（格式化输出用的）等参数。还是举个例子：
>> python_obj2={"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}
>>> json_str2=json.dumps(python_obj2)
>>> json_str2=json.dumps(python_obj2,sort_keys=True,indent=2)
>>> print json_str2
{
"key1": [
>> python_obj2={"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}
>>> json_str2=json.dumps(python_obj2)
>>> json_str2=json.dumps(python_obj2,sort_keys=True,indent=2)
>>> print json_str2
{
"key1": [
1,
2,
3
],
"key2": [
4,
5,
6
]
}
>>> json_str2=json.dumps(python_obj2,sort_keys=False,indent=2)
>>> print json_str2
{
"key2": [
4,
5,
6
],
"key1": [
1,
2,
3
]
}在python中解析python对象为json字符串，使用json.dumps方法。其中indent参数表示缩进，可以优化json输出格式。
yimport json
# 创建python list对象
obj = [{'a': 1, 'b': {'aa': 11, 'bb': 22}}, {'b': (False,True,None)}]
# 解析python对象，设置缩进
print(json.dumps(obj,indent=4))[
{
"a": 1,
"b": {
"aa": 11,
"bb": 22
}
},
{
"b": [
false,
true,
null
]
}
]注意点：
- python字符的单引号被转为双引号
- 关键字False,True,None对应被转为false,true,null
- 元组被转为数组
- 解析后的json本质是字符串
在实际的项目开发中，使用到的python对象可能不止内置的对象，还有可能使用如numpy，pandas，datetime等高频使用的库。如下，将numpy的int32类型的1转为json，发现报错TypeError: Object of type int32 is not JSON serializable，这种类型的报错在python对象转json过程中是非常常见的，报错解释是输入的类型不能序列化。
# 解析python对象，会报错
json.dumps(np.int32(1))Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
File "C:\Anaconda3\lib\json\__init__.py", line 231, in dumps
return _default_encoder.encode(obj)
File "C:\Anaconda3\lib\json\encoder.py", line 199, in encode
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
File "C:\Anaconda3\lib\json\encoder.py", line 257, in iterencode
return _iterencode(o, 0)
File "C:\Anaconda3\lib\json\encoder.py", line 179, in default
raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} '
TypeError: Object of type int32 is not JSON serializable
该类问题的解决办法有两种，一是在数据源处做类型强制转换，如可以用内置的int方法把numpy的int32转为int。
# 解析python对象，强制类型转换
json.dumps(int(np.int32(1)))
'1'另外一种方法更为灵活（推荐），设置json.dumps参数cls，cls参数输入为类，可以重写jsoneEncoder类中的default方法。
# 自定义类
class MyEncoder(json.JSONEncoder):
"""
重写json模块JSONEncoder类中的default方法
"""
def default(self, obj):
# np整数转为内置int
if isinstance(obj, np.integer):
return int(obj)
else:
return super(JetEncoder, self).default(obj)# 解析python对象，设置cls参数
json.dumps(np.int32(1),cls=MyEncoder)
'1'第二种方法灵活性更好，可以根据项目情况自定义需要转换的类型，当有多个地方需要转换时，通用性更好。
json.dump
json.dump用于保存python对象为json文件。obj.json文件中会保存解析obj后的json字符串。
# python list对象
print(obj)
[{'a': 1, 'b': {'aa': 11, 'bb': 22}}, {'b': (False, True, None)}]
# 解析python对象并输出到json文件
with open('obj.json','w') as f:
json.dump(obj,f)json.loads
json.loads用于加载json字符串，然后解析成python对象。
json_str='{"a":1,"b":{"aa":11,"bb":22}}'
# 解析json字符串为python对象
json.loads(json_str)
{'a': 1, 'b': {'aa': 11, 'bb': 22}}json.load
json.load用于加载json文件，然后解析成python对象。
# 解析python对象，输出到json文件
with open('obj.json','r') as f:
print(json.load(f))
[{'a': 1, 'b': {'aa': 11, 'bb': 22}}, {'b': [False, True, None]}]需要下面的资料的，还有更多课件资源的，请私信我“666”领取！！！
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