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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)