python开发_json_一种轻量级的数据交换格式
以下是我做的对于python中json模块的demo运行效果：
Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) on win32
Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.
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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，同时也易于机器解析和生成。
在python中，json模块提供的dumps()方法可以对简单的数据进行编码：
import json
obj = [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy',(88, 42, 'hongten'), {'name' : 'hongten'}]
encodedjson = json.dumps(obj)
print(repr(obj))
print(encodedjson)
#输出：
#[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}]
#[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", , {"name": "hongten"}]
objA =
encodedjsonA = json.dumps(objA)
print(repr(objA))
print(encodedjsonA)
#输出：
#
#
在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转换过程，具体的转换
如下：
python --> json
dict object
list,tuple array
str,unicode string
int,long,float number
True true
False false
None null
json转换为python数据类型：
import json
testB = 'hongten'
dump_test = json.dumps(testB)
print(testB)
print(dump_test)
load_test = json.loads(dump_test)
print(load_test)
#输出:
#hongten
#"hongten"
#hongten
而json转换为python类型的时候，调用的是json.loads()方法，按照如下规则转换的：
json --> python
object dict
array list
string str
number(int) int
number(real) float
true True
false False
null None
排序功能使得存储的数据更加有利于观察，也使得对json输出的对象进行比较：
import json
data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}
d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True)
d2 = json.dumps(data2)
d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True)
print(d1)
print(d2)
print(d3)
print(d1==d2)
print(d1==d3)
#输出：
#{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
#{"a": 123, "c": 456, "b": 789}
#{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
#False
#True
indent参数是缩进的意思：
import json
testA = {'name' : 'hongten',
'age' : '20',
'gender' : 'M'}
test_dump = json.dumps(testA, sort_keys = True, indent = 4)
print(test_dump)
#输出：
#{
# "age": "20",
# "gender": "M",
# "name": "hongten"
#}
##################################################
[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}]
[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", , {"name": "hongten"}]
hongten
"hongten"
hongten
{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
{"b": 789, "c": 456, "a": 123}
{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
False
True
{
"age": "20",
"gender": "M",
"name": "hongten"
}
>>>
==================================================
代码部分：
==================================================
1 #python json
2
3 #Author : Hongten
4 #Mailto : hongtenzone@foxmail.com
5 #Blog : http://www.iyunv.com/hongten
6 #QQ : 648719819
7 #Version: 1.0
8 #Create : 2013-08-29
9
10 import json
11
12 __doc__ = '''
13 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换
14 格式。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
15
16 在python中，json模块提供的dumps()方法可以对简单的数据进行编码：
17 import json
18
19 obj = [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy',(88, 42, 'hongten'), {'name' : 'hongten'}]
20 encodedjson = json.dumps(obj)
21 print(repr(obj))
22 print(encodedjson)
23
24 #输出：
25 #[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}]
26 #[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", , {"name": "hongten"}]
27
28 objA =
29 encodedjsonA = json.dumps(objA)
30 print(repr(objA))
31 print(encodedjsonA)
32
33 #输出：
34 #
35 #
36
37 在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转换过程，具体的转换
38 如下：
39
40 python --> json
41 dict object
42 list,tuple array
43 str,unicode string
44 int,long,float number
45 True true
46 False false
47 None null
48
49 json转换为python数据类型：
50 import json
51 testB = 'hongten'
52 dump_test = json.dumps(testB)
53 print(testB)
54 print(dump_test)
55 load_test = json.loads(dump_test)
56 print(load_test)
57
58 #输出:
59 #hongten
60 #"hongten"
61 #hongten
62
63 而json转换为python类型的时候，调用的是json.loads()方法，按照如下规则转换的：
64
65 json --> python
66 object dict
67 array list
68 string str
69 number(int) int
70 number(real) float
71 true True
72 false False
73 null None
74
75 排序功能使得存储的数据更加有利于观察，也使得对json输出的对象进行比较：
76 import json
77 data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
78 data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}
79 d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True)
80 d2 = json.dumps(data2)
81 d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True)
82 print(d1)
83 print(d2)
84 print(d3)
85 print(d1==d2)
86 print(d1==d3)
87
88 #输出：
89 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
90 #{"a": 123, "c": 456, "b": 789}
91 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
92 #False
93 #True
94
95 indent参数是缩进的意思：
96 import json
97 testA = {'name' : 'hongten',
98 'age' : '20',
99 'gender' : 'M'}
100 test_dump = json.dumps(testA, sort_keys = True, indent = 4)
101 print(test_dump)
102
103 #输出：
104 #{
105 # "age": "20",
106 # "gender": "M",
107 # "name": "hongten"
108 #}
109
110
111 '''
112
113 print(__doc__)
114 print('#' * 50)
115 #使用json.dumps()方法对简单数据进行编码
116 obj = [['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy',(88, 42, 'hongten'), {'name' : 'hongten'}]
117 encodedjson = json.dumps(obj)
118 print(repr(obj))
119 print(encodedjson)
120
121 #[['a', 'b', 'c'], 1, 3, 4, 'good', 'boy', (88, 42, 'hongten'), {'name': 'hongten'}]
122 #[["a", "b", "c"], 1, 3, 4, "good", "boy", , {"name": "hongten"}]
123
124
125 objA =
126 encodedjsonA = json.dumps(objA)
127 print(repr(objA))
128 print(encodedjsonA)
129
130 #
131 #
132
133 #测试json转换为python类型
134 testB = 'hongten'
135 dump_test = json.dumps(testB)
136 print(testB)
137 print(dump_test)
138 load_test = json.loads(dump_test)
139 print(load_test)
140
141 #输出:
142 #hongten
143 #"hongten"
144 #hongten
145
146
147 #排序测试
148 data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
149 data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}
150 d1 = json.dumps(data1,sort_keys=True)
151 d2 = json.dumps(data2)
152 d3 = json.dumps(data2,sort_keys=True)
153 print(d1)
154 print(d2)
155 print(d3)
156 print(d1==d2)
157 print(d1==d3)
158
159 #输出：
160 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
161 #{"a": 123, "c": 456, "b": 789}
162 #{"a": 123, "b": 789, "c": 456}
163 #False
164 #True
165
166 #测试缩进
167 testA = {'name' : 'hongten',
168 'age' : '20',
169 'gender' : 'M'}
170 test_dump = json.dumps(testA, sort_keys = True, indent = 4)
171 print(test_dump)
172 #输出：
173 #{
174 # "age": "20",
175 # "gender": "M",
176 # "name": "hongten"
177 #}
参考资料：
http://www.iyunv.com/coser/archive/2011/12/14/2287739.html
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