小编最近在整理网站的JSON教程的时候，发现JSON教程中python解析JSON的相关内容比较老旧，翻阅了python教程发现python教程也比较老旧，在python2.6版本中JSON模块已经变成了python内置模块了，而两本手册介绍的还是demjson模块的方法。所以今天小编整理了一遍python内置的JSON模块的使用方法介绍，希望能给各位小伙伴带来一点帮助。
简介
JSON模块是python内置的用来进行python对象序列化和反序列化的模块。
序列化，指将python对象转换为json格式的数据流，反序列化则是将json格式的数据流转换为python对象。
该模块中常用的方法有以下四个：
-
json.dump 将Python对象序列化为Json格式的数据流并写入文件类型的对象中
-
json.dumps 将Python对象序列化为Json格式的字符串
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json.load 从文件类型的对象中读取Json格式的数据并反序列化成Python对象
-
json.loads 将包含Json格式数据的字符串反序列化成Python对象
两个dump函数是将python对象转换为json，可以理解为编码（类似demjson的encode函数），两个load函数是将json转换为python对象，可以理解为JSON解析（类似demjson的code函数）。因为两个dump和两个load的功能相似，所以小编只介绍其中一个（介绍JSON格式数据的字符串的编码与解析，也就是dumps和loads函数）。
json.dumps()
dumps可以传递的参数如下：
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False)在日常使用中，更多的情况我们只传递必须的obj参数（这是一个对象），其他参数为可选参数，下表是该函数的所有参数的作用：
| 参数 | 作用 | |||
obj（必选项） |
要序列化的python对象 | |||
skipkeys=False |
是否跳过要序列化的对象中字典元素的key不是基本类型的数据； 如果为 True，则跳过，如果为 False，将抛出 TypeError异常。 |
|||
ensure_ascii=True |
是否将要序列化的对象中的字符串中的非ascii字符进行转义。 | |||
check_circular=True |
是否进行容器类型的循环引用检查。 | |||
allow_nan=True |
是否允许序列化超出范围的float 类型的值（如float('inf') 、float('-inf') 、float('nan') ）。
|
|||
indent=None |
是否在数组元素和对象成员前增加缩进以便使格式更加美观。 | |||
separators=None |
设置Json中各项之间、对象的键和值之间的分隔符； | |||
default=None |
指定一个函数，用来将不可进行序列化的Python对象转化为可序列化的Python对象。 | |||
cls=None |
指定一个定制的JSONEncoder 的子类（例如，重写了.default() 方法用来序列化附加的类型），指定该参数时请使用cls 关键字参数。如果未指定该参数，则将使用默认的JSONEncoder 。 |
|||
sort_keys=False |
是否要将对象中字典元素按照key进行排序。 | |||
举个简单的例子（以下是小编在某篇文章中的例子，里面就用到了json.dumps方法）：
from flask import Flask
import json
app = Flask(__name__)
@app.route('/hello') # 规定url，当请求的url为/hello时执行注解下的函数
def hello_world():
data = {
'no': 1,
'name': 'W3CSchool',
'url': 'http://www.w3cschool.cn'
}
# 在python中，与json对应的数据格式是字典，所以我们这边创建一个字典用来存储数据与返回
print(type(data))
# 打印，确定数据类型是字典
json_str = json.dumps(data)
# 使用dumps将字典类型转换为字符串，这样才能通过http协议返回
# json在传输时是以字符串进行传输的
return json_str # 使用flask，可以直接用return返回这个字符串，即可将json返回
if __name__ == '__main__':
app.run() # 运行这个flask项目python对象转化为JSON字符串的时候遵循以下转换规则：
| Python | Json |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
json.loads()
loads可以传递的参数如下：
json.loads(s,encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None)在日常使用中，更多的情况我们只传递必须的s参数（这是一个字符串），其他参数为可选参数，下表是该函数的所有参数的作用：
| 参数 | 作用 | |||
s（必选项） |
要反序列化的JSON字符串 | |||
| encoding=None | 该参数已弃用，将会被忽略 | |||
| cls=None | 指定一个定制的JsonDecoder 子类，以便实现特定的反序列化需求； |
|||
| object_hook=None | ||||
parse_float=None |
用于处理解码后的Python对象中的 |
|||
parse_int=None |
接受一个可调用对象，用于处理解码后的Python对象中的int 类型的值。 |
|||
parse_constant=None |
接受一个可调用对象，用于解码时对 Infinity、 -Infinity、 NaN或其他非法的Json数值的处理。 |
|||
object_parse_hook=None |
如果指定了该参数并且设置为一个可调用对象，那么Json对象将被解码成一个元素为二元组的列表，二元组的两个元素分别为Json对象中的键值对的键和值，并且列表中元素的顺序与Json对象中键值对的顺序一致。 | |||
举个简单的例子（以下是小编在某篇文章中的例子，里面就用到了json.loads方法，而且刚好和上一篇文章是姊妹篇，不过虽然是姊妹篇，但并不是同一个项目，也就是说JSON数据不是找上一个项目请求的）：
import requests
import json
response = requests.get('http://www.kuaidi100.com/query?type=ems&postid=111111111111')
# 使用request请求一个json，这里的快递单号是小编随便编写的
print(response)
print(type(response))
# 打印后发现这是一个对象
response = response.text
# 使用requests的的text方法取出响应的文本
print(response)
print(type(response))
# 打印后发现是个字符串（JSON在传输的时候是以字符串进行传输的）
response = json.loads(response)
# 使用JSON模块的loads方法，可以将这个字符串进行编码，
print(response)
print(type(response))
# 打印结果，发现是字典（JSON对应JavaScript的对象，对应python的字典，对应java的map）
response = json.dumps(response)
# 使用JSON的的dumps方法，可以把字典转化为字符串（JSON的传输是以字符串传输的，）
print(response)
print(type(response))与序列化的过程类似，JSON转化为python对象也遵循一定的规则：
| Json | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number（int） | int |
| number（real） | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
小结
以上就是JSON模块的详细介绍了，其他语言的JSON编码与解析小编也会在后续的文章中继续更新，希望小伙伴们持续关注W3Cschool。
