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2023-11-12 20:39:51 +08:00

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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：

{
    "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：

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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}")

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