PythonJSON的深度解析：从基础到应用

Python JSON的深度解析：从基础到应用

flyfish

什么是JSON？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它基于一个子集的JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但也使用类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使得JSON成为理想的数据交换语言。

Python中的json库和Flask中的jsonify

Python json库：这是Python标准库的一部分，提供了将Python对象转换为JSON格式字符串（序列化）以及将JSON格式字符串转换回Python对象（反序列化）的功能。主要方法包括dumps()用于序列化，loads()用于反序列化。

Flask中的jsonify：这是Flask框架提供的一个便捷函数，用来生成JSON响应。它不仅将数据转换为JSON格式，还会设置HTTP响应的Content-Type为application/json，非常适合构建API服务时返回JSON数据给客户端。

JSON的例子 { "name": "张三", "age": 30, "is_student": false, "courses": ["数学", "物理"], "address": { "city": "北京", "zip_code": "100084" } } 如何组成JSON及解析 组成JSON：在Python中使用json库来创建JSON字符串非常简单。例如： import json data = { 'name': '李四', 'age': 25, 'is_student': True, 'courses': ['化学', '生物'], 'address': { 'city': '上海', 'zip_code': '200000' } } json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False) print(json_str) 解析JSON：同样地，可以使用json.loads()来解析JSON字符串回到Python对象： parsed_data = json.loads(json_str) print(parsed_data)

使用Python的json库来解析

import json # 假设这是从网络获取的复杂JSON字符串 json_str = ''' { "school_name": "实验中学", "location": { "city": "济南", "address": "济南经十路" }, "students": [ {"name": "张三", "age": 15, "grades": {"数学": 93, "英语": 88}}, {"name": "李四", "age": 14, "grades": {"数学": 97, "英语": 92}}, {"name": "王五", "age": 16, "grades": {"数学": 90, "英语": 85}} ] } ''' # 解析JSON字符串 data = json.loads(json_str) # 打印学校名称 print("学校名称:", data['school_name']) # 遍历并打印学生信息 for student in data['students']: print(f"姓名: {student['name']}, 年龄: {student['age']}") for subject, grade in student['grades'].items(): print(f" {subject}: {grade}") # 修改某个学生的成绩并重新转换为JSON字符串 data['students'][0]['grades']['数学'] = 95 updated_json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4) print("\n更新后的JSON字符串:") print(updated_json_str) 常用函数

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

将Python对象写入文件（或类似文件的对象）。ensure_ascii: 如果为False, 则允许非ASCII字符直接输出而不是转义序列。indent: 控制缩进以美化输出。

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, **kw)

将Python对象转换为JSON格式的字符串。

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

从文件（或类似文件的对象）读取JSON数据并解码成Python对象。

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

将JSON格式的字符串解码成Python对象。 显示汉字

在处理包含中文字符的JSON时，确保ensure_ascii参数设置为False非常重要。这样，Python不会将非ASCII字符转换为Unicode转义序列，而是直接输出原始字符。例如：

data = { 'name': '李华', 'message': '你好，世界！' } # 确保ensure_ascii=False来正确显示中文 json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False) print(json_str)

这将输出实际的中文字符而非其Unicode编码形式。同样，在使用json.dump()写入文件时也应设置ensure_ascii=False，以确保文件中保存的是原始中文字符。

在Flask中使用jsonify来构建返回JSON格式数据的API

jsonify是Flask提供的一个便捷函数，用于生成JSON响应，并自动设置HTTP响应的Content-Type为application/json。创建一个简单的Flask应用，该应用有一个API端点，它返回一些用户信息作为JSON格式的数据。

安装Flask

首先，确保你已经安装了Flask。如果还没有安装，可以使用pip来安装：

pip install Flask 创建Flask应用

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用jsonify函数来返回JSON数据。

from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) # 模拟的用户数据 users = [ {"id": 1, "name": "张三", "age": 30}, {"id": 2, "name": "李四", "age": 25}, {"id": 3, "name": "王五", "age": 28} ] # 获取所有用户的API @app.route('/api/users', methods=['GET']) def get_users(): return jsonify(users) # 根据ID获取单个用户的API @app.route('/api/users/<int:user_id>', methods=['GET']) def get_user(user_id): user = next((user for user in users if user["id"] == user_id), None) if user is not None: return jsonify(user) else: return jsonify({"error": "User not found"}), 404 # 添加新用户的API @app.route('/api/users', methods=['POST']) def add_user(): new_user = request.get_json() if not new_user or 'name' not in new_user or 'age' not in new_user: return jsonify({"error": "Invalid input"}), 400 # 生成一个新的用户ID new_user['id'] = max(user['id'] for user in users) + 1 users.append(new_user) return jsonify(new_user), 201 # 更新用户的API @app.route('/api/users/<int:user_id>', methods=['PUT']) def update_user(user_id): update_data = request.get_json() user = next((user for user in users if user["id"] == user_id), None) if user is None: return jsonify({"error": "User not found"}), 404 user.update(update_data) return jsonify(user) # 删除用户的API @app.route('/api/users/<int:user_id>', methods=['DELETE']) def delete_user(user_id): global users initial_length = len(users) users = [user for user in users if user["id"] != user_id] if len(users) < initial_length: return jsonify({"message": "User deleted"}), 200 else: return jsonify({"error": "User not found"}), 404 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 运行应用

保存上述代码到一个文件（例如app.py），然后在终端中运行：

python app.py

默认情况下，Flask应用会在http://127.0.0.1:5000/上运行。

测试API

你可以使用curl命令或者Postman等工具来测试这些API端点。以下是一些示例请求：

获取所有用户：

curl -X GET http://127.0.0.1:5000/api/users

根据ID获取单个用户：

curl -X GET http://127.0.0.1:5000/api/users/1

添加新用户：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "赵六", "age": 22}' http://127.0.0.1:5000/api/users

更新用户信息：

curl -X PUT -H "Content-Type: application/json" -d '{"age": 31}' http://127.0.0.1:5000/api/users/1

删除用户：

curl -X DELETE http://127.0.0.1:5000/api/users/1 Python 原始类型与 JSON 类型之间的对应关系

当客户端（如浏览器、移动应用）需要从服务器获取数据时，通常会请求 JSON 格式的数据。服务器端将 Python 对象序列化为 JSON 字符串，并发送给客户端，需要将 Python 数据结构（如字典、列表等）转换为 JSON 字符串。 在 Python 中，json 模块提供了 dumps() 和 loads() 方法来进行序列化（Python 到 JSON）和反序列化（JSON 到 Python）。

Python 类型JSON 类型备注dictobject字典会被转换为 JSON 对象list, tuplearray列表和元组都会被转换为 JSON 数组strstring字符串保持不变int, floatnumber整数和浮点数都被转换为 JSON 数字TruetruePython 的布尔值 True 转换为 JSON 的 trueFalsefalsePython 的布尔值 False 转换为 JSON 的 falseNonenullPython 的 None 转换为 JSON 的 null 示例代码

以下是一些具体的示例，展示了如何将 Python 数据结构转换为 JSON 字符串：

import json # Python 数据结构 data = { "name": "张三", "age": 30, "is_student": False, "courses": ["数学", "物理"], "address": { "city": "北京", "zip_code": "100084" }, "scores": {"数学": 93, "英语": 88}, "active": True, "metadata": None } # 将 Python 数据结构转换为 JSON 字符串 json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4) print(json_str) # 输出： # { # "name": "张三", # "age": 30, # "is_student": false, # "courses": [ # "数学", # "物理" # ], # "address": { # "city": "北京", # "zip_code": "100084" # }, # "scores": { # "数学": 93, # "英语": 88 # }, # "active": true, # "metadata": null # } 注意事项

ensure_ascii=False：如果你的数据包含非ASCII字符（如中文），确保设置 ensure_ascii=False，以避免这些字符被转义为 Unicode 编码形式。

indent 参数：用于美化输出，指定缩进级别。

自定义序列化：如果遇到无法直接序列化的对象（如自定义类实例），可以使用 default 参数提供一个函数来处理这些情况。

def custom_serializer(obj): if isinstance(obj, datetime.datetime): return obj.isoformat() raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable") json_str = json.dumps(data, default=custom_serializer)