From 8674f58e9e48d5a095d26c2ac35a7673de4faf5c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: zhouzhongping <zhouzhongping@7wate.com>
Date: Fri, 20 Oct 2023 17:17:28 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?python:=20json=20=E7=BC=96=E7=A0=81=E5=92=8C?=
 =?UTF-8?q?=E8=A7=A3=E7=A0=81=E5=99=A8?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 .../拓展模块/数据处理/json 编码和解码器.md    | 224 ++++++++++++++++++
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index 00000000..d3a5f05a
--- /dev/null
+++ b/wiki/programming-language/Python/进阶/拓展模块/数据处理/json 编码和解码器.md	
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+title: json 编码和解码器
+description: python 内置标准库 json 编码和解码器
+keywords:
+  - Python
+  - json
+tags:
+  - Python
+  - json
+sidebar_position: 2
+author: 7Wate
+date: 2023-10-20
+---
+
+## JSON 是什么
+
+JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它基于 JavaScript 的一个子集。数据格式简洁和明了，具有易于读写的特性，常用于数据的存储和网络数据的交换。
+
+### 基本数据类型
+
+JSON 支持以下数据类型：
+
+- 数字（整数或浮点数）
+- 字符串（在双引号中）
+- 布尔值（true 或 false）
+- 数组（在方括号中）
+- 对象（在大括号中）
+- null
+
+一个简单的 JSON 对象示例：
+
+```json
+{
+    "name": "John",
+    "age": 30,
+    "is_student": false,
+    "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"],
+    "pets": null
+}
+```
+
+### JSON 使用场景
+
+JSON 的主要用途是在服务器和 web 应用之间传输数据。由于其简洁明了的特性，JSON 也被广泛用于配置文件、数据存储等场景。
+
+### JSON 与 XML 的比较
+
+JSON 和 XML 都是数据存储和传输的格式。与 XML 相比，JSON 更小、更快、更易解析。JSON 是语言无关的，它支持的数据结构在所有现代编程语言中都有对应的类型。而 XML 则更多地被用于文档的存储和传输。
+
+## Python 对 JSON 的支持
+
+Python 标准库中的 `json` 模块提供了 JSON 数据的编码和解码功能。它可以将 Python 对象转换为 JSON 字符串，也可以将 JSON 字符串解码为 Python 对象。
+
+### json 模块的主要函数和对象
+
+`json` 模块的主要函数包括：
+
+- `json.dumps()`：将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
+- `json.loads()`：将 JSON 字符串解码为 Python 对象。
+- `json.dump()`：将 Python 对象编码成 JSON 字符串并写入文件。
+- `json.load()`：读取文件中的 JSON 字符串并解码为 Python 对象。
+
+`json` 模块的主要对象包括：
+
+- `json.JSONEncoder`：用于自定义编码。
+- `json.JSONDecoder`：用于自定义解码。
+
+## JSON 编码
+
+将 Python 对象转换为 JSON 格式。
+
+### json.dumps() 函数
+
+**将 Python 对象编码成 JSON 字符串。**
+
+`json.dumps()` 函数接受一个 Python 对象，并返回一个 JSON 格式的字符串。例如：
+
+```python
+import json
+
+person = {
+    "name": "John",
+    "age": 30,
+    "is_student": False,
+    "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"],
+    "pets": None
+}
+
+person_json = json.dumps(person)
+print(person_json)
+```
+
+### json.dump() 函数
+
+**将 Python 对象编码成 JSON 字符串并写入文件。**
+
+`json.dump()` 函数与 `json.dumps()` 功能相同，但它不返回结果，而是直接将 JSON 字符串写入一个文件对象。例如：
+
+```python
+import json
+
+person = {
+    "name": "John",
+    "age": 30,
+    "is_student": False,
+    "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"],
+    "pets": None
+}
+
+with open('person.json', 'w') as f:
+    json.dump(person, f)
+```
+
+## JSON 解码
+
+将 JSON 格式转换为 Python 对象。
+
+### json.loads() 函数
+
+**将 JSON 字符串解码为 Python 对象。**
+
+`json.loads()` 函数接受一个 JSON 格式的字符串，并返回一个 Python 对象。例如：
+
+```python
+import json
+
+person_json = '{"name": "John", "age": 30, "is_student": false, "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"], "pets": null}'
+
+person = json.loads(person_json)
+print(person)
+```
+
+### json.load() 函数
+
+**读取文件中的 JSON 字符串并解码为 Python 对象。**
+
+`json.load()` 函数与 `json.loads()` 功能相同，但它读取一个文件对象中的 JSON 字符串，而不是直接解码字符串。例如：
+
+```python
+import json
+
+with open('person.json', 'r') as f:
+    person = json.load(f)
+print(person)
+```
+
+## 自定义  JSON  编码和解码
+
+### json.JSONEncoder 类进行自定义编码
+
+如果你想对默认行为进行更多的控制，例如改变日期时间的格式，你可以自定义 `json.JSONEncoder` 类。例如：
+
+```python
+import json
+from datetime import datetime
+
+class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
+    def default(self, o):
+        if isinstance(o, datetime):
+            return o.isoformat()
+
+        return super().default(o)
+
+now = datetime.now()
+json.dumps(now, cls=DateTimeEncoder)
+```
+
+### json.JSONDecoder 类进行自定义解码
+
+同样，你可以自定义 `json.JSONDecoder` 类来对 JSON 字符串进行特殊的解码。例如，你可以解析特定的日期时间格式：
+
+```python
+import json
+from datetime import datetime
+
+class DateTimeDecoder(json.JSONDecoder):
+    def object_hook(self, dict_):
+        for key, value in dict_.items():
+            try:
+                dict_[key] = datetime.strptime(value, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
+            except (TypeError, ValueError):
+                pass
+        return dict_
+
+json_string = '{"name": "John", "birthday": "2000-01-01T00:00:00"}'
+json.loads(json_string, cls=DateTimeDecoder)
+```
+
+## 处理复杂的 JSON 数据
+
+### 使用嵌套的数据结构处理复杂的 JSON 数据
+
+JSON 可以表示复杂的嵌套数据结构，包括嵌套的对象和数组。你可以使用 Python 的字典、列表、元组等数据结构来处理这些复杂的 JSON 数据。
+
+### 如何处理 JSON 数据中的日期和时间
+
+JSON 格式本身并不支持日期和时间类型，一般以字符串形式表示。你可以在编码和解码时使用自定义的 `json.JSONEncoder` 和 `json.JSONDecoder` 类来处理日期和时间。
+
+### 如何处理 JSON 数据中的自定义对象
+
+你可以重写 `json.JSONEncoder` 的 `default()` 方法和 `json.JSONDecoder` 的 `object_hook()` 方法来处理自定义对象。
+
+## 错误和异常处理
+
+在使用 `json` 模块时，你可能会遇到以下几种错误和异常：
+
+- `json.JSONDecodeError`：在解码 JSON 数据时发生的错误。
+- `TypeError`：当你试图将不可序列化的对象（如函数）编码为 JSON 时，`json.dumps()` 和 `json.dump()` 会抛出这个错误。
+
+### 处理错误和异常
+
+你可以使用 Python 的异常处理机制来处理这些错误和异常，例如：
+
+```python
+import json
+
+try:
+    person_json = '{"name": "John", "age": 30, "is_student": false, "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"], "pets": null,'
+    person = json.loads(person_json)
+except json.JSONDecodeError as e:
+    print(f"Invalid JSON: {e}")
+except TypeError as e:
+    print(f"Type Error: {e}")
+```