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wzjs 2025/9/2 2:00:27

双浩建设网站,宜家家居官网网上商城,qq互联网站备案号,全屏产品网站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…

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 jsondata = {'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, requestapp = 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IDnew_user['id'] = max(user['id'] for user in users) + 1users.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"}), 404user.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 usersinitial_length = len(users)users = [user for user in users if user["id"] != user_id]if len(users) < initial_length:return jsonify({"message": "User deleted"}), 200else:return jsonify({"error": "User not found"}), 404if __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
`dict`	object	字典会被转换为 JSON 对象
`list`, `tuple`	array	列表和元组都会被转换为 JSON 数组
`str`	string	字符串保持不变
`int`, `float`	number	整数和浮点数都被转换为 JSON 数字
`True`	true	Python 的布尔值 `True` 转换为 JSON 的 `true`
`False`	false	Python 的布尔值 `False` 转换为 JSON 的 `false`
`None`	null	Python 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)