json模块的定义
Json**是一种轻量级的数据交换格式**。Json源自JavaScript语言，易于人类的阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，是目前应用最广泛的数据交换格式。
#{}是一个对象 []数组
{
"大数据1班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据2班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据3班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据4班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据5班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据6班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据7班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据8班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据9班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据10班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
}
Python内置类型转换json类型对招表
| Python | JSON |
|---|
| dict | object | | list,tuple | array | | str | string | | int,float,Enums | number | | True | true | | False | false | | None | null |
json类型转换Python类型对照表
| JSON | Python |
|---|
| object | dict | | array | list | | string | str | | number (int) | int | | number (real) | float | | true | True | | false | False | | null | None |
常用方法
| 方法 | 功能 |
|---|
| json.dump(obj,fp) | 将python数据类型转换并保存到json格式的文件内 | | json.dumps(obj) | 将python数据类型转换为json格式的字符串 | | json.load(fp) | 从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型 | | json.loads(s) | 将json格式的字符串转换为python的类型 |
dumps()与loads()
参数:
"""
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)
sort_keys =True:是告诉编码器按照字典排序(a到z)输出。如果是字典类型的python对象，就把关键字按照字典排序。
indent:参数根据数据格式缩进显示，读起来更加清晰。一般写2和4
separators:是分隔符的意思，参数意思分别为不同dict项之间的分隔符和dict项内key和value之间的分隔符，
skipkeys：默认值是False，如果dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key
ensure_ascii=True：默认输出ASCLL码，如果把这个该成False,就可以输出中文。
check_circular：如果check_circular为false，则跳过对容器类型的循环引用检查，循环引用将导致溢出错误(或更糟的情况)。
allow_nan：如果allow_nan为假，则ValueError将序列化超出范围的浮点值(nan、inf、-inf)，严格遵守JSON规范，而不是使用JavaScript等价值(nan、Infinity、-Infinity)。
default：default(obj)是一个函数，它应该返回一个可序列化的obj版本或引发类型错误。默认值只会引发类型错误。
"""
"""
dumps(python数据) 把python数据转换成json数据
loads(json) 把json数据转换成python数据
"""
import json
print(json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])) # 输出结果：["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]
print(json.dumps("\"foo\bar")) # 输出结果："\"foo\bar" 里面相当于是一个整体
print(json.dumps('\u1234')) # 输出结果："\u1234"
print(json.dumps('\\')) ?# 输出结果："\\"
#如果sort_keys是False，则随机打印结果，如果sortkeys为true，则按顺序打印
print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True)) # 输出结果：{"a": 0, "b": 0, "c": 0}
"""
这里indent是缩进的意思一般写为4 或者2
separators 是（ ‘元素之间用逗号隔开’ ， ‘key和内容之间’ 用冒号隔开）
这里是 ‘逗号’ ， ‘冒号’ 中间的逗号不带引号
"""
print(json.dumps([1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}], separators=(',', ':')))
# 输出结果：[1,2,3,{"4":5,"6":7}]
print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4))
"""
这里indent是缩进的意思一般写为4 或者2
separators 是（ ‘元素之间用逗号隔开’ ， ‘key和内容之间’ 用冒号隔开）
这里是 ‘逗号’ ， ‘冒号’ 中间的逗号不带引号
"""
a = json.dumps([1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}], separators=(',', ':')) # 输出结果：[1,2,3,{"4":5,"6":7}]
print (json.loads(a))
#\b就有特殊的意义，单词边界，本身没有什么意思
b = json.dumps("\"foo\bar")
print (json.loads(b)) #"foar ?
dump()与load()
"""
dump(python,文件对象) 把python转换成json格式并保存到文件中
load(文件对象) 把json格式的文件读取转换成python
"""
import json
data = {
"大数据1班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据2班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据3班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据4班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据5班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据6班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据7班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据8班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据9班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
"大数据10班":[{"张三":15,"李四":18,"赵六":20}],
}
with open("f.txt","w") as f:
a = json.dump(data,f)
#print(a) #没有返回值，但是数据已经写进去了r
with open("f.txt","r") as f:
a = json.load(f)
print(a)
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