JSON編碼支持的基本數據類型為 None ， bool ， int ， float 和 str ， 以及包含這些類型數據的lists，tuples和dictionaries。 對于dictionaries，keys需要是字符串類型(字典中任何非字符串類型的key在編碼時會先轉換為字符串)。 為了遵循JSON規范，你應該只編碼Python的lists和dictionaries。 而且，在web應用程序中，頂層對象被編碼為一個字典是一個標準做法。
JSON編碼的格式對于Python語法而已幾乎是完全一樣的，除了一些小的差異之外。 比如，True會被映射為true，False被映射為false，而None會被映射為null。 下面是一個例子，演示了編碼后的字符串效果：
>>> json.dumps(False)
'false'
>>> d = {'a': True,
... 'b': 'Hello',
... 'c': None}
>>> json.dumps(d)
'{"b": "Hello", "c": null, "a": true}'
>>>
如果你試著去檢查JSON解碼后的數據，你通常很難通過簡單的打印來確定它的結構， 特別是當數據的嵌套結構層次很深或者包含大量的字段時。 為了解決這個問題，可以考慮使用pprint模塊的 pprint() 函數來代替普通的 print() 函數。 它會按照key的字母順序并以一種更加美觀的方式輸出。 下面是一個演示如何漂亮的打印輸出Twitter上搜索結果的例子：
>>> from urllib.request import urlopen
>>> import json
>>> u = urlopen('http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5')
>>> resp = json.loads(u.read().decode('utf-8'))
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(resp)
{'completed_in': 0.074,
'max_id': 264043230692245504,
'max_id_str': '264043230692245504',
'next_page': '?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5',
'page': 1,
'query': 'python',
'refresh_url': '?since_id=264043230692245504&q=python',
'results': [{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:26 +0000',
'from_user': ...
},
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:14 +0000',
'from_user': ...
},
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:13 +0000',
'from_user': ...
},
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:07 +0000',
'from_user': ...
}
{'created_at': 'Thu, 01 Nov 2012 16:36:04 +0000',
'from_user': ...
}],
'results_per_page': 5,
'since_id': 0,
'since_id_str': '0'}
>>>
一般來講，JSON解碼會根據提供的數據創建dicts或lists。 如果你想要創建其他類型的對象，可以給 json.loads() 傳遞object_pairs_hook或object_hook參數。 例如，下面是演示如何解碼JSON數據并在一個OrderedDict中保留其順序的例子：
>>> s = '{"name": "ACME", "shares": 50, "price": 490.1}'
>>> from collections import OrderedDict
>>> data = json.loads(s, object_pairs_hook=OrderedDict)
>>> data
OrderedDict([('name', 'ACME'), ('shares', 50), ('price', 490.1)])
>>>
下面是如何將一個JSON字典轉換為一個Python對象例子：
>>> class JSONObject:
... def __init__(self, d):
... self.__dict__ = d
...
>>>
>>> data = json.loads(s, object_hook=JSONObject)
>>> data.name
'ACME'
>>> data.shares
50
>>> data.price
490.1
>>>
最后一個例子中，JSON解碼后的字典作為一個單個參數傳遞給 __init__() 。 然后，你就可以隨心所欲的使用它了，比如作為一個實例字典來直接使用它。
在編碼JSON的時候，還有一些選項很有用。 如果你想獲得漂亮的格式化字符串后輸出，可以使用 json.dumps() 的indent參數。 它會使得輸出和pprint()函數效果類似。比如：
>>> print(json.dumps(data))
{"price": 542.23, "name": "ACME", "shares": 100}
>>> print(json.dumps(data, indent=4))
{
"price": 542.23,
"name": "ACME",
"shares": 100
}
>>>
對象實例通常并不是JSON可序列化的。例如：
>>> class Point:
... def __init__(self, x, y):
... self.x = x
... self.y = y
...
>>> p = Point(2, 3)
>>> json.dumps(p)
Traceback (most recent call last):
File "
", line 1, in
File "/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py", line 226, in dumps
return _default_encoder.encode(obj)
File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 187, in encode
chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 245, in iterencode
return _iterencode(o, 0)
File "/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py", line 169, in default
raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable")
TypeError: <__main__.Point object at 0x1006f2650> is not JSON serializable
>>>
如果你想序列化對象實例，你可以提供一個函數，它的輸入是一個實例，返回一個可序列化的字典。例如：
def serialize_instance(obj):
d = { '__classname__' : type(obj).__name__ }
d.update(vars(obj))
return d
如果你想反過來獲取這個實例，可以這樣做：
# Dictionary mapping names to known classes
classes = {
'Point' : Point
}
def unserialize_object(d):
clsname = d.pop('__classname__', None)
if clsname:
cls = classes[clsname]
obj = cls.__new__(cls) # Make instance without calling __init__
for key, value in d.items():
setattr(obj, key, value)
return obj
else:
return d
下面是如何使用這些函數的例子：
>>> p = Point(2,3)
>>> s = json.dumps(p, default=serialize_instance)
>>> s
'{"__classname__": "Point", "y": 3, "x": 2}'
>>> a = json.loads(s, object_hook=unserialize_object)
>>> a
<__main__.Point object at 0x1017577d0>
>>> a.x
2
>>> a.y
3
>>>
json 模塊還有很多其他選項來控制更低級別的數字、特殊值如NaN等的解析。 可以參考官方文檔獲取更多細節。
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