标准库(8)

json

就传递数据而言，xml是一种选择，还有另外一种，就是json，它是一种轻量级的数据交换格式，如果读者要做web编程，是会用到它的。根据维基百科的相关内容，对json了解一二：

JSON（JavaScript Object Notation）是一種由道格拉斯·克羅克福特構想設計、輕量級的資料交換語言，以文字為基礎，且易於讓人閱讀。儘管JSON是Javascript的一個子集，但JSON是獨立於語言的文本格式，並且採用了類似於C語言家族的一些習慣。

关于json更为详细的内容，可以参考其官方网站：http://www.json.org

从官方网站上摘取部分，了解一下json的结构：

JSON建构于两种结构：

• “名称/值”对的集合（A collection of name/value pairs）。不同的语言中，它被理解为对象（object），纪录（record），结构（struct），字典（dictionary），哈希表（hash table），有键列表（keyed list），或者关联数组 （associative array）。
• 值的有序列表（An ordered list of values）。在大部分语言中，它被理解为数组（array）。

python标准库中有json模块，主要是执行序列化和反序列化功能：

• 序列化：encoding，把一个python对象编码转化成json字符串
• 反序列化：decoding，把json格式字符串解码转换为python数据对象

基本操作

json模块相对xml单纯了很多：

>>> import json
>>> json.__all__
['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder']

encoding: dumps()

>>> data = [{"name":"qiwsir", "lang":("python", "english"), "age":40}]
>>> print data
[{'lang': ('python', 'english'), 'age': 40, 'name': 'qiwsir'}]
>>> data_json = json.dumps(data)
>>> print data_json
[{"lang": ["python", "english"], "age": 40, "name": "qiwsir"}]

encoding的操作是比较简单的，请注意观察data和data_json的不同——lang的值从元组编程了列表，还有不同：

>>> type(data_json)
<type 'str'>
>>> type(data)
<type 'list'>

将python对象转化为json类型，是按照下表所示对照关系转化的：

python==>	json
dict	object
list, tuple	array
str, unicode	string
int, long, float	number
True	true
False	false
None	null

decoding: loads()

decoding的过程也像上面一样简单：

>>> new_data = json.loads(data_json)
>>> new_data
[{u'lang': [u'python', u'english'], u'age': 40, u'name': u'qiwsir'}]

需要注意的是，解码之后，并没有将元组还原。

解码的数据类型对应关系：

json==>	python
object	dict
array	list
string	unicode
number(int)	int, long
number(real)	float
true	True
false	False
null	None

对人友好

上面的data都不是很长，还能凑合阅读，如果很长了，阅读就有难度了。所以，json的dumps()提供了可选参数，利用它们能在输出上对人更友好（这对机器是无所谓的）。

>>> data_j = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)
>>> print data_j
[
  {
    "age": 40, 
    "lang": [
      "python", 
      "english"
    ], 
    "name": "qiwsir"
  }
]

sort_keys=True意思是按照键的字典顺序排序，indent=2是让每个键值对显示的时候，以缩进两个字符对齐。这样的视觉效果好多了。

大json字符串

如果数据不是很大，上面的操作足够了。但是，上面操作是将数据都读入内存，如果太大就不行了。怎么办？json提供了load()和dump()函数解决这个问题，注意，跟上面已经用过的函数相比，是不同的，请仔细观察。

>>> import tempfile    #临时文件模块
>>> data
[{'lang': ('python', 'english'), 'age': 40, 'name': 'qiwsir'}]
>>> f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')
>>> json.dump(data, f)
>>> f.flush()
>>> print open(f.name, "r").read()
[{"lang": ["python", "english"], "age": 40, "name": "qiwsir"}]

自定义数据类型

一般情况下，用的数据类型都是python默认的。但是，我们学习过类后，就知道，自己可以定义对象类型的。比如：

以下代码参考：Json概述以及python对json的相关操作

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8

import json

class Person(object):
    def __init__(self,name,age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __repr__(self):
        return 'Person Object name : %s , age : %d' % (self.name,self.age)

def object2dict(obj):    #convert Person to dict
    d = {}
    d['__class__'] = obj.__class__.__name__
    d['__module__'] = obj.__module__
    d.update(obj.__dict__)
    return d

def dict2object(d):     #convert dict ot Person
    if '__class__' in d:
        class_name = d.pop('__class__')
        module_name = d.pop('__module__')
        module = __import__(module_name)
        class_ = getattr(module, class_name)
        args = dict((key.encode('ascii'), value) for key,value in d.items())    #get args
        inst = class_(**args)    #create new instance
    else:
        inst = d
    return inst

if __name__  == '__main__':
    p = Person('Peter',40)
    print p
    d = object2dict(p)
    print d
    o = dict2object(d)
    print type(o), o

    dump = json.dumps(p, default=object2dict)
    print dump
    load = json.loads(dump, object_hook=dict2object)
    print load