1、什么是JSON：

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。第一次接触到它是在进行服务器端接口测试的时候。现在很多服务器返回的结果都是json格式。主要是由于它比较容易解析和生成。JSON格式的数据本质上一种被格式化了的字符串。

2、Python处理JSON

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。

2.1、编码

json.dumps()把一个Python对象编，码转换成Json字符串。
举个例子：

>>> import json
>>> python_obj = [[1,2,3],123,123.123,'abc',{'key1':(1,2,3),'key2':(4,5,6)},True,False,None] >>> json_str=json.dumps(python_obj) >>> print json_str [[1, 2, 3], 123, 123.123, "abc", {"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}, true, false, null]

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通过输出的结果可以看出，简单类型的python对象通过encode之后跟其原始的repr()输出结果非常相似，但是有些数据类型进行了改变，例如上例中的元组则转换为了列表，True变成了true，Flase变成了false，None变成了null。也就是说在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转化过程。具体的转化对照如下：

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": [ 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 ] }

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sort_keys=True时，压缩过后的json字符串中字典是被排过序的。再加上indent的参数进行适当的缩进，打印此来的json字符串很漂亮。

2.2、解码

json.loads()把Json格式字符串解码，转换成Python对象。
还是举个例子，将上例中编码的json字符串再解码成Python对象：

>>> print json.loads(json_str)
[[1, 2, 3], 123, 123.123, u'abc', {u'key2': [4, 5, 6], u'key1': [1, 2, 3]}, True, False, None]

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loads方法返回了原始的对象，但是仍然发生了一些数据类型的转化。比如，上例中‘abc’转化为了unicode类型。从json到python的类型转化对照如下：

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如何使用 Python 语言来编码和解码 JSON 对象。

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。

JSON 函数

使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。

json.dumps

json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

语法

json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)

实例

以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：

#!/usr/bin/python
import jsondata = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ] json = json.dumps(data) print json

以上代码执行结果为：

[{"a": 1, "c": 3, "b": 2, "e": 5, "d": 4}]

使用参数让 JSON 数据格式化输出：

>>> import json
>>> print json.dumps({'a': 'Runoob', 'b': 7}, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': ')) { "a": "Runoob", "b": 7 }

python 原始类型向 json 类型的转化对照表：

json.loads

json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

语法

json.loads(s[, encoding[, cls[, object_hook[, parse_float[, parse_int[, parse_constant[, object_pairs_hook[, **kw]]]]]]]])

实例

以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：

#!/usr/bin/python
import jsonjsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text = json.loads(jsonData) print text

以上代码执行结果为：

{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}

json 类型转换到 python 的类型对照表：

使用第三方库：Demjson

Demjson 是 python 的第三方模块库，可用于编码和解码 JSON 数据，包含了 JSONLint 的格式化及校验功能。

Github 地址：https://github.com/dmeranda/demjson

官方地址：http://deron.meranda.us/python/demjson/

环境配置

在使用 Demjson 编码或解码 JSON 数据前，我们需要先安装 Demjson 模块。本教程我们会下载 Demjson 并安装：

$ tar -xvzf demjson-2.2.3.tar.gz $ cd demjson-2.2.3 $ python setup.py install

更多安装介绍查看：http://deron.meranda.us/python/demjson/install

JSON 函数

encode

Python encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。

语法

demjson.encode(self, obj, nest_level=0)

实例

以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：

#!/usr/bin/python
import demjsondata = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ] json = demjson.encode(data) print json

以上代码执行结果为：

[{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}]

decode

Python 可以使用 demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

语法

demjson.decode(self, txt)

实例

以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：

#!/usr/bin/python
import demjsonjson = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}'; text = demjson.decode(json) print text

以上代码执行结果为：

{u'a': 1, u'c': 3, u'b': 2, u'e': 5, u'd': 4}