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title: json 编码和解码器
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description: python 内置标准库 json 编码和解码器
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keywords:
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- Python
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- json
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tags:
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- Python/标准库
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author: 7Wate
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date: 2023-10-20
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## JSON 是什么
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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。
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### 基本数据类型
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JSON 支持以下数据类型：
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- 数字（整数或浮点数）
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- 字符串（在双引号中）
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- 布尔值（true 或 false）
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- 数组（在方括号中）
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- 对象（在大括号中）
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- null
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一个简单的 JSON 对象示例：
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```json
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{
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"name": "John",
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"age": 30,
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"is_student": false,
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"cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"],
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"pets": null
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}
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```
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### JSON 使用场景
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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。
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### JSON 与 XML 的比较
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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。
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## Python 对 JSON 的支持
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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。
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### Json 模块的主要函数和对象
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`json` 模块的主要函数包括：
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- `json.dumps()`：将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
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- `json.loads()`：将 JSON 字符串解码为 Python 对象。
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- `json.dump()`：将 Python 对象编码成 JSON 字符串并写入文件。
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- `json.load()`：读取文件中的 JSON 字符串并解码为 Python 对象。
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`json` 模块的主要对象包括：
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- `json.JSONEncoder`：用于自定义编码。
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- `json.JSONDecoder`：用于自定义解码。
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## JSON 编码
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将 Python 对象转换为 JSON 格式。
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### json.dumps() 函数
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**将 Python 对象编码成 JSON 字符串。**
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`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：
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```python
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import json
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person = {
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"name": "John",
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"age": 30,
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"is_student": False,
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"cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"],
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"pets": None
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}
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person_json = json.dumps(person)
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print(person_json)
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```
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### json.dump() 函数
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**将 Python 对象编码成 JSON 字符串并写入文件。**
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`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：
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```python
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import json
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person = {
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"name": "John",
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"age": 30,
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"is_student": False,
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"cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"],
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"pets": None
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}
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with open('person.json', 'w') as f:
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json.dump(person, f)
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```
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## JSON 解码
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将 JSON 格式转换为 Python 对象。
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### json.loads() 函数
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**将 JSON 字符串解码为 Python 对象。**
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`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：
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```python
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import json
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person_json = '{"name": "John", "age": 30, "is_student": false, "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"], "pets": null}'
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person = json.loads(person_json)
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print(person)
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```
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### json.load() 函数
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**读取文件中的 JSON 字符串并解码为 Python 对象。**
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`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：
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```python
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import json
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with open('person.json', 'r') as f:
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person = json.load(f)
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print(person)
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```
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## 自定义 JSON 编码和解码
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### json.JSONEncoder 类进行自定义编码
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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：
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```python
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import json
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from datetime import datetime
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class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
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def default(self, o):
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if isinstance(o, datetime):
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return o.isoformat()
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return super().default(o)
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now = datetime.now()
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json.dumps(now, cls=DateTimeEncoder)
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```
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### json.JSONDecoder 类进行自定义解码
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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：
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```python
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import json
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from datetime import datetime
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class DateTimeDecoder(json.JSONDecoder):
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def object_hook(self, dict_):
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for key, value in dict_.items():
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try:
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dict_[key] = datetime.strptime(value, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S")
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except (TypeError, ValueError):
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pass
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return dict_
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json_string = '{"name": "John", "birthday": "2000-01-01T00:00:00"}'
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json.loads(json_string, cls=DateTimeDecoder)
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```
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## 处理复杂的 JSON 数据
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### 使用嵌套的数据结构处理复杂的 JSON 数据
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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。
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### 如何处理 JSON 数据中的日期和时间
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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。
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### 如何处理 JSON 数据中的自定义对象
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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。
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## 错误和异常处理
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在使用 `json` 模块时，你可能会遇到以下几种错误和异常：
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- `json.JSONDecodeError`：在解码 JSON 数据时发生的错误。
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- `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。
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### 处理错误和异常
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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：
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```python
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import json
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try:
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person_json = '{"name": "John", "age": 30, "is_student": false, "cars": ["Ford", "BMW", "Fiat"], "pets": null,'
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person = json.loads(person_json)
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except json.JSONDecodeError as e:
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print(f"Invalid JSON: {e}")
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||
except TypeError as e:
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||
print(f"Type Error: {e}")
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```
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