json

json 概述

Python 提供了标准库中的 json 模块，可以用于将 Python 数据结构转换为 JSON 格式（序列化）或将 JSON 数据解析为 Python 数据结构（反序列化）。这使得在 Python 中处理 JSON 数据变得非常方便。

json 与 python 类型对应关系

以下是一个简单的对应表，显示了 JSON 数据类型和相应的 Python 数据类型之间的关系：

这个对应表可以帮助你理解 JSON 数据类型和 Python 数据类型之间的关系，以及在使用 Python 处理 JSON 数据时如何映射它们。

对象（Object）对应于 Python 字典（dict）

JSON 中的对象是由一组键值对组成的，而 Python 字典也是由键值对组成的数据结构，因此它们之间可以很容易地进行映射。

例如，JSON 对象：

{
  "name": "John",
  "age": 30
}

对应的 Python 字典：

{
  "name": "John",
  "age": 30
}

数组（Array）对应于 Python 列表（list）

JSON 中的数组是一个有序的值集合，而 Python 列表也是有序的值集合，因此它们之间可以直接映射。

例如，JSON 数组：

["apple", "banana", "cherry"]

对应的 Python 列表：

["apple", "banana", "cherry"]

字符串（String）对应于 Python 字符串（str）

JSON 字符串是由双引号包围的字符序列，Python 字符串也使用双引号或单引号包围字符序列。

例如，JSON 字符串：

"Hello, World!"

对应的 Python 字符串：

"Hello, World!"

数字（Number）对应于 Python 整数（int）和浮点数（float）

JSON 中的数字可以是整数或浮点数，Python 也有相应的整数和浮点数数据类型。

例如，JSON 数字：

42
3.14

对应的 Python 整数和浮点数：

42
3.14

布尔值（Boolean）对应于 Python 布尔值（bool）

JSON 中的布尔值是 true 或 false，而 Python 使用 True 或 False 表示布尔值。

例如，JSON 布尔值：

true
false

对应的 Python 布尔值：

True
False

空值（Null）对应于 Python 的 None

JSON 中的空值用 null 表示，而 Python 使用 None 表示空值。

例如，JSON 空值：

null

对应的 Python None：

None

注意事项

JSON 标准不支持直接表示 Python 中的元组（tuple）类型。 JSON 支持的数据类型有限，包括对象、数组、字符串、数字、布尔值和空值，但不包括元组。

如果需要在 JSON 数据中表示元组，通常可以将元组转换为 JSON 支持的数据类型之一，例如列表（list）或对象（dict）。选择如何表示元组取决于元组的具体用途和结构。

以下是两种常见的方法：

1. 使用列表（list）： 如果元组的元素没有关联的键，可以将元组中的元素存储在一个列表中。例如，将一个包含元组的列表表示为 JSON 数组。

   my_tuple = (1, 2, 3)
   my_json = [1, 2, 3]

2. 使用对象（dict）： 如果元组的元素具有关联的键，可以将元组中的元素存储在一个对象中，并使用键来表示元素的名称。

   my_tuple = ("name", "John", "age", 30)
   my_json = {"name": "John", "age": 30}

要注意，当将元组表示为 JSON 数据时，需要确保元组中的数据结构能够与 JSON 数据类型相匹配，否则在进行数据转换时可能需要一些自定义的逻辑。

在处理元组和 JSON 之间的转换时，也可以使用 Python 的 json 模块提供的自定义编码和解码函数，以满足特定需求。例如，可以编写一个编码函数将元组转换为 JSON 对象，或者编写解码函数将 JSON 对象转换为元组。这可以根据具体情况来定制。

范例：1

import json

## 编码（将 Python 对象转换为 JSON 字符串）
data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "isStudent": False
}
json_string = json.dumps(data)

print(json_string) # {"name": "Alice", "age": 30, "isStudent": false}

## 解码（将 JSON 字符串转换为 Python 对象）
decoded_data = json.loads(json_string)

print(decoded_data) # {'name': 'Alice', 'age': 30, 'isStudent': False}

范例：2

在Python中，json模块用于处理JSON数据。以下是json模块中常用的四个函数及其示例：

1. dump: 用于将Python对象转换为JSON格式并写入文件。

import json

data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

## 将数据写入JSON文件
with open("data.json", "w") as json_file:
    json.dump(data, json_file)

2. load: 用于从JSON文件中读取数据并将其解析为Python对象。

import json

## 从JSON文件中读取数据
with open("data.json", "r") as json_file:
    loaded_data = json.load(json_file)

print(loaded_data)  # 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

3. dumps: 用于将Python对象转换为JSON格式的字符串。

import json

data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

## 将数据转换为JSON字符串
json_string = json.dumps(data)

print(json_string)  # 输出: {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

4. loads: 用于将JSON格式的字符串解析为Python对象。

import json

json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

## 解析JSON字符串为Python对象
parsed_data = json.loads(json_string)

print(parsed_data)  # 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

这些函数允许你在Python中方便地处理JSON数据，无论是将Python对象转换为JSON格式，还是将JSON数据解析为Python对象。

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yaml 转 json

你可以使用 Python 中的 yaml 和 json 模块来实现 YAML 格式到 JSON 格式的转换。首先，确保你已经安装了 PyYAML 和 json 模块。

如果还没有安装 PyYAML 模块，你可以通过以下命令使用 pip 安装：

pip install PyYAML

接下来，下面是一个简单的示例，演示如何将 YAML 格式的数据转换为 JSON 格式：

import yaml
import json

## 假设你有一个 YAML 格式的数据
yaml_data = """
key1: value1
key2:
  - item1
  - item2
key3:
  subkey1: subvalue1
  subkey2: subvalue2
"""

## 将 YAML 格式的数据解析为 Python 对象
parsed_data = yaml.safe_load(yaml_data)

## 将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串
json_data = json.dumps(parsed_data)

print(json_data)

这段代码将会把 YAML 格式的数据解析为 Python 对象 parsed_data，然后使用 json.dumps() 将其转换为 JSON 格式的字符串 json_data。你可以根据实际情况读取文件中的 YAML 数据并进行相同的转换操作。