json-python解析：簡單指南

有一些庫和工具包可用於從幾乎任何語言和環境中解析和生成JSON。本文主要討論JSON-python解析的方法和問題。...

JSON（表示“JavaScript對象表示法”）是一種基於文本的格式，它促進了不同應用程序之間的數據交換。例如，在Windows上運行的C++編寫的應用程序可以輕鬆地將JSON數據與應用於Python的應用程序進行運行，並在Linux上運行。它的簡單性和靈活性近年來得到了廣泛的應用，特別是在更傾向於早期基於XML的格式方面。

有一些庫和工具箱可用於從幾乎任何語言和環境中解析和生成JSON。本文主要討論使用python處理JSON時產生的方法和問題。

一些json示例

您將遇到的最常見的JSON實體是一個對象：一組鍵值映射，格式如下所示。

個人.json:

{ "firstName": "Alice", "lastName": "Hall", "age": 35}

下面是如何表示對象數組。在這種表示法中，數組的每一項都是一個對象。以下是棒球運動員的工資樣本。

工資.json:

[ { "year" : 1985, "teamId" : "ATL", "leagueId" : "NL", "playerId" : "barkele01", "salary" : 870000}, { "year" : 1985, "teamId" : "ATL", "leagueId" : "NL", "playerId" : "bedrost01", "salary" : 550000} ]

當然，也可以表示標量數組。看起來是這樣的：

[ "hello", "world", 35]

在python中解析json

Python提供了json模塊，可以用來解析json，也可以從Python對象和列表生成json。

下面的代碼片段演示如何打開JSON文件並將數據加載到變量中。

import jsonwith open('sample.json', 'r') as fp: obj = json.load(fp)

當您有一個包含JSON數據的字符串時，可以使用以下命令將其轉換為python對象（或列表）：

obj = json.loads("""{ "firstName": "Alice", "lastName": "Hall", "age": 35}""")

要解析JSON URL，可以使用urllib2創建URL對象並使用json.load文件（）和以前一樣。

import urllib2, jsonurl = urllib2.urlopen('http://site.com/sample.json')obj = json.load(url)

處理錯誤

當JSON有錯誤時，您將得到ValueError。你可以處理它，並採取糾正措施，如果需要的話。

try: obj = json.loads("""{ "firstName": "Alice", "lastName: "Hall", "age": 35 }""")except ValueError: print "error loading JSON"

從命令行解析json

有時，使用python命令行解析JSON很有用，可能是為了檢查錯誤或獲得良好的縮進輸出。

cat glossary.json# prints{"glossary": {"GlossDiv": {"GlossList": {"GlossEntry": {"GlossDef": {"GlossSeeAlso": ["GML", "XML"], "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook."}, "GlossSee": "markup", "Acronym": "SGML", "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language", "Abbrev": "ISO 8879:1986", "SortAs": "SGML", "ID": "SGML"}}, "title": "S"}, "title": "example glossary"}}

要從上述JSON文件獲得縮進輸出，可以執行以下操作：

python -mjson.tool glossary.json# prints{ "glossary": { "GlossDiv": { "GlossList": { "GlossEntry": { "Abbrev": "ISO 8879:1986", "Acronym": "SGML", "GlossDef": { "GlossSeeAlso": [ "GML", "XML" ], "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook." }, "GlossSee": "markup", "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language", "ID": "SGML", "SortAs": "SGML" } }, "title": "S" }, "title": "example glossary" }}

下面是如何將JSON對象加載到python中並只提取所需內容。

python -c 'import json; fp = open("glossary.json", "r"); obj = json.load(fp); fp.close(); print obj["glossary"]["title"]'# printsexample glossary

訪問數據

一旦將JSON數據加載到python變量中，就可以像訪問任何python dict（或列表，視情況而定）一樣訪問數據。例如，可以按如下方式訪問上述JSON數據：

firstName = obj["firstName"]lastName = obj["Hall"]age = obj["age"]

數據類型

數據類型是根據數據自動確定的。注意，age被解析為整數。

print type(obj["firstName"]), type(obj["lastName"]), type(obj["age"])# prints<type 'unicode'> <type 'unicode'> <type 'int'>

下面的轉換表用於從JSON轉換為python。

使用自定義類解析json

默認情況下，JSON對象被解析為python dict。有時您可能需要從JSON數據自動創建自己類的對象。您可以通過指定處理轉換的object\u hook函數來實現這一點。下面的示例演示如何。

這是一個表示個人的自定義類。

class Person: def __init__(self, firstName, lastName, age): self.firstName = firstName self.lastName = lastName self.age = age def __str__(self): return '{{"firstName" = "{0}","lastName" = "{1}", "age" = {2}}}'.format(self.firstName, self.lastName, self.age)

通過傳遞所需的參數來創建此類的實例，如下所示：

person = Person("Crystal", "Newell", 27)

要在解析JSON時使用這個類來創建實例，需要一個object\u hook函數，定義如下：該函數接收python dict並返回正確類的對象。

def obj_creator(d): return Person(d['firstName'], d['lastName'], d['age'])

現在可以在調用JSON解析器時使用這個object\u hook函數。

with open('sample.json', 'r') as fp: obj = json.load(fp, object_hook = obj_creator)print obj# prints{"firstName" = "Alice","lastName" = "Hall", "age" = 35}