一、什么是JSON?

　　JSON(JavaScript Object Notation)它是一种轻量级的数据交换格式，具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。许多主流的编程语言都在用它来进行前后端的数据传输，大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。相对于XML来说，更加的轻量级，更方便解析 。是目前 web应用中常作服务器间传输和接收的数据格式 。

　　1.1 JSON支持数据格式

　　对象(字典)：使用花括号{}。

　　数组(列表)：使用方括号[]。

　　字符串类型：字符串必须要用双引号，不能用单引号)。

　　值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组，或子对象

　　注意：JSON本质上就是一个字符串，多个数据之间使用逗号分开。

　　二、python中JSON模块

　　在 python内置的JSON模块，主要用来处理 JSON (字符串或包含JSON 对象的文件) 。

　　2.1 python数据类型与JSON数据类型的映射关系

　　python中数据类型　　JSON中数据类型

　　dict　　{ }

　　list　　[ ]

　　str　　“string”

　　int 或 float　　1234.56

　　True/False　　true/false

　　None　　null

　　2.2 JSON模块常用方法

　　方法　　功能

　　json.dumps()　　将 Python 对象编码成 JSON 字符串

　　json.loads()　　将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象

　　json.dump()　　将Python内置类型序列化为json对象后写入文件

　　json.load()　　读取文件中json形式的字符串元素转化为Python类型

　　三、JSON系列化(编码)实例

　　3.1 dumps() 方法

　　#dump方式

　　dic = {'name':'jasn','age':18}

　　json.dump(dic, open('dic.json', 'w', encoding='utf-8'))

　　# dumps方式

　　# =======================================================================

　　# 将字典序列化为JSON格式文件

　　payroll = {'name': '金鞍少年', 'wage':8900, 'Absence':False,'onJob':True}

　　with open('payroll.json', 'w', encoding='utf-8')as f:

　　f.write(json.dumps(payroll))

　　# 将字典序列化为JSON字符串

　　print(json.dumps(payroll, ensure_ascii=False))

　　# {"name": "金鞍少年", "wage": 8900, "Absence": false, "onJob": true}

　　3.2 dump()方法

　　json.dump主要用来json文件读写，和dumps不同的是，它参数多了一文件指针fp参数，将obj对象写入到文件

　　import json

　　#dump方式

　　# 将字典序列化为JSON格式文件

　　# =========================================================

　　dic = {'name': '金鞍少年', 'age': 18}

　　json.dump(dic, open('dic.json', 'w', encoding='utf-8'))

　　3.3 ascii 字符码

　　import json

　　print(json.dumps('中国')) # "\u4e2d\u56fd"

　　输出的会是’中国’ 中的ascii 字符码，而不是真正的中文。这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码.想输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

　　import json

　　print(json.dumps('中国')) # "\u4e2d\u56fd"

　　print(json.dumps('中国', ensure_ascii=True)) # "\u4e2d\u56fd"

　　print(json.dumps('中国', ensure_ascii=False)) # "\u4e2d\u56fd"

　　dumps和dump默认情况下这个参数的值是True，也就是说转换后的JSON字符串是只能存储ascii格式的，不能存储中文，如果想要存储成中文，那么可以将他设置为False。

　　3.4 dumps参数详解

　　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)

　　参数　　用途 郑州正规人流医院 http://www.zykdrl120.com

　　ensure_ascii　　确定是否为ASCII编码

　　check_circular　　循环类型检查，如果为True的话

　　skipkeys　　如果为True的话，则只能是字典对象，否则会TypeError错误, 默认False

　　allow_nan　　确定是否为允许的值

　　indent　　会以美观的方式来打印，呈现，实现缩进

　　separators　　对象分隔符，默认为,

　　encoding　　编码方式,默认为utf-8

　　sort_keys　　如果是字典对象，选择True的话，会按照键的ASCII码来排序

　　3.5 dump参数详解

　　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):

　　基本和dumps参数一致，只是多了一个只是多了一个fp参数

　　将“ obj”作为JSON格式的流序列化为“ fp”(a``.write()-支持类似文件的对象)

　　四、JSON反系列化(解码)实例

　　4.1 json.loads()方法

　　import json

　　data = {'name':'nanbei','age':18}

　　#将Python对象编码成json字符串

　　#print(json.dumps(data))

　　#将json字符串编码成Python对象

　　a = json.dumps(data)

　　print(json.loads(a))

　　结果：

　　{'name': 'nanbei', 'age': 18}

　　4.2 json.load()方法

　　import json

　　data = {

　　'nanbei':'haha',

　　'a':[1,2,3,4],

　　'b':(1,2,3)

　　}

　　with open('json_test.txt','w+') as f:

　　json.dump(data,f)

　　with open('json_test.txt','r+') as f:

　　print(json.load(f))

　　结果：

　　{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}

　　w+') as f:

　　json.dump(data,f)

　　with open('json_test.txt','r+') as f:

　　print(json.load(f))

　　结果：

　　{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [1, 2, 3], 'nanbei': 'haha'}