pythonjson解析库

① python爬虫（七）数据处理方法之JSON

JSON 指的是 JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation），是轻量级的文本数据交换格式，且具有自我描述性，更易理解。
JSON看起来像python类型（列表，字典）的字符串。

在之前的文章中，我们说到了怎么用response的方法，获取到网页正确解码后的字符串。如果还有不懂的，可以先阅读 Python爬虫（三）Requests库 。接下来以有道翻译为例子，说说怎么通过网页解码后的字符串，提取到翻译结果。

再结合上述有道翻译的例子，得到字典类型的返回结果，并提取出来翻译结果。

将上述例子的dict_json换成str字符串，再写入文本中。

执行完上述的程序，会得到一个fanyi.txt的文件，其结果如下：{"type": "ZH_CN2EN", "errorCode": 0, "elapsedTime": 1, "translateResult": [[{"src": "\u4eba\u751f\u82e6\u77ed\uff0c\u6211\u7528python", "tgt": "Life is too short, I use python"}]]}。这样子的一份文档，中文部分显示的是二进制，且格式非常不利于阅读，这并不是我们想要的结果。好在json.mps()为我们提供的两个方法，以帮助我们更好阅读文档。
1.ensure_ascii，能够让中文显示成中文；
2.indent，能够让下一行在第一行的基础上空格。
其用法如下：

② python json快速解析命令

json.mps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
demjson.encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
1、以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：
#!/usr/bin/python
import json

data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]
json = json.mps(data)
print json

2、以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：
#!/usr/bin/python
import json

jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';
text = json.loads(jsonData)
print text

③ python小功能-递归解析Json

1

Json格式的接口参数会有多种形式：数组、对象、数组和对象组合模式。

数组的实现方式：

对象的实现方式：

2

将json的参数解析出来并存入参数对象列表中。

3

验证数组

验证对象

④ python3.0怎么用json从文件解析

1、说明：
python3通过json模块load函数来解析文件。
2、代码示例：
首先编写一个json文件j.txt,内容如下：
{"errno":1,"errmsg":"操作成功！","data":[]}
python代码如下：

importjson
withopen('j.txt','r')asfr:
o=json.load(fr)
print(o['errno'])
print(o['errmsg'])
print(len(o['data']))

输出如下：
1
操作成功！
0
3、函数说明：
load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
反序列化fp（一个.read（）包含 - 支持类文件对象一个JSON文件），以一个Python对象。
object_hook是将与被调用的可选功能任何对象文本解码（一个``dict``）的结果。返回值object_hook将用来代替dict。此功能可用于实现自定义解码器（例如JSON-RPC级提示）。
object_pairs_hook是将与被调用的可选功能任何对象的结果与对的有序列表字面解码。该的返回值object_pairs_hook将用来代替dict。
此功能可用于实现依赖于定制解码器命令该键和值对被解码（例如，collections.OrderedDict会记得插入的顺序）。如果object_hook也定义了object_pairs_hook优先。
要使用自定义JSONDecoder子类，与cls指定它kwarg;否则JSONDecoder使用。
4、其它说明：
也可以使用json.loads函数来直接处理字符串，方法如下：
o=json.loads('{"errno":0,"errmsg":"操作成功！","data":[]}')

⑤ 【Python】浅谈python中的json

一 前言  

   最近一直在做开发相关的工作--基于Django的web 平台，其中需要从model层传输数据到view 层做数据展示或者做业务逻辑处理。我们采用通用的Json格式--Json(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和程序解析。

二 认识Json

   2.1 Json 结构

   常见的Json格式为 “名称/值”对的集合,其中 值可以是对象，列表，字典，字符串等等。比如

backup_data = {"back_to_host": "dbbk0",

"ip_address": "10.10.20.3",

"host_name": "rac4",

"port": 3306}

  2.2 使用Json

  Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 编码和解码。这两个过程涉及到两组不同的函数

  编码 把一个Python对象编码转换成Json字符串，json.mps(data)/json.mp(data,file_handler)

  解码 把Json格式字符串解码转换成Python对象，json.loads(data)/json.load(file_handler)

  在python中要使用Json模块做相关操作，必须先导入:

import Json

  2.3 主要函数

  编码函数主要有 json.mps(data)/json.mp(data,file_handler)

   json.mps()的参数是将python对象转换为字符串，如使用json.mps序列化的对象json_mps=json.mps({'a':1, 'b':2}) ，json_mps='{"b": 2, "a": 1}'

   json.mp 是将内置类型序列化为json对象后写入文件。

 解码函数主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)  

    json.loads的参数是内存对象，把Json格式字符串解码转换成Python对象,json_loads=json.loads(d_json)  #{ b": 2, "a": 1}，使用load重新反序列化为dict

    json.load()的参数针对文件句柄，比如本地有一个文件/tmp/test.json  json_load=json.load(open('/tmp/test.json'))

具体案例参考如下:

In [3]: data={"back_to_host": "rac1",

...: "ip_address": "10.215.20.3",

...: "host_name": "rac3",

...: "port": 3306}

In [7]: json_str=json.mps(data)

In [8]: print json_str

{"ip_address": "10.215.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

In [9]: json_loads=json.load(json_str)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-9-180506f16431> in <mole>()

----> 1 json_loads=json.load(json_str)

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)

284

285 ""

注意 从上面的报错信息来看 json.loads 传参是字符串类型，并不是文件句柄，没有 read()属性。

In [10]: json_loads=json.loads(json_str)

In [11]: print json_loads

{u'back_to_host': u'rac1', u'ip_address': u'10.215.20.3', u'host_name': u'rac3', u'port': 3306}

In [12]: type(json_loads)

Out[12]: dict

In [13]: type(json_str)

Out[13]: str

利用mp 将数据写入 mp.json

In [17]: with open('/tmp/mp.json','w') as f:

...: json.mp(json_str,f)

...:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/mp.json

"{\"ip_address\": \"10.10.20.3\", \"back_to_host\": \"rac1\", \"host_name\": \"rac3\", \"port\": 3306}"

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 将mp.sjon的数据读出来并赋值给 data 

In [18]: with open('/tmp/mp.json','r') as f:

...: data=json.load(f)

...:

In [19]: print data

{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}

三 小结

  本文算是一篇学习笔记，主要对比了json.loads/json.load  , json.mps/ json.mp 的使用差异 ，方便以后更好的使用json 。

以上为本次分享内容，感谢观看。

⑥ python 怎么解析json

data1 = {'b':789,'c':456,'a':123}
data2 = {'a':123,'b':789,'c':456}
d1 = json.mps(data1,sort_keys=True)
d2 = json.mps(data2)
d3 = json.mps(data2,sort_keys=True)
print d1
print d2
print d3
print d1==d2

⑦ Python网络请求和解析json数据

Python 的 json 模块提供了两个函数 json.mps() 和 json.loads() 来编码和解码JSON数据。

如果要处理的是文件而不是字符串，可以使用 json.mp() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如：

⑧ 常用的python库有哪些

10个顶级且实用的python库

1、Dash

Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。

2、Pygame

Pygame是SDL多媒体库的python装饰器，SDL是一个跨平台开发库，旨在提供对以下内容的低级接口：音频、键盘、鼠标、游戏杆、基于OpenGL和Direct3D的图形硬件。

Pygame具有高度的可移植性，几乎可以在所有平台和操作系统上运行。尽管它具有完善的游戏引擎，但您也可以使用此库直接从python脚本播放MP3文件。

3、Pillow

Pillow专门用于处理图像，您可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换、旋转、应用滤镜、显示图像等等。如果您需要对许多图像执行批量操作，这是理想的选择。

4、Colorama

Colorama允许你在终端使用颜色，非常适合python脚本，文档简短而有趣，可以在Colorama PyPi页面上找到。

5、JmesPath

在python中使用JSON非常容易，因为JSON在python字典上的映射非常好。此外，python带有自己出色的json库，用于解析和创建JSON。对我来说，这是它最好的功能之一，如果我需要使用JSON，可以考虑使用python。

JmesPath使python处理JSON更加容易，它允许您明确地指定如何从JSON文档中提取元素。

6、Requests

Requests建立在世界上下载量最大的python库urllib3上，它令Web请求变得非常简单，功能强大且用途广泛。

Requests可以完成您能想到的所有高级工作，比如：认证，使用cookie，执行POST、PUT、DELETE等，使用自定义证书，使用会话Session、使用代理等。

7、Simplejson

python中的本地json模块有什么问题?没有!实际上，python的json是Simplejson。意思是：python采用了Simplejson的一个版本，并将其合并到每个发行版中，但是使用Simplejson具有一些优点：它适用于更多python版本、它比python随附的版本更新频率更高、它具有用C编写的部分，因此非常快速。

8、Emoji

Emoji库非常意思，但并非每个人都喜欢表情包，分析视角媒体数据时，Emoji包非常有用。

9、Python-dateutil

Python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是：常规的python日期时间功能在哪里结束，而Python-dateutil就出现了。

10、BeautifulSoup

如果您从网站上提取了一些HTML，则需要对其进行解析以获取实际所需的内容。BeautifulSoup是一个python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它提供了导航，搜索和修改解析树的简单方法。它非常强大，即使损坏了，也能够处理各种HTML，这是一个非常强大的功能。

它的一些主要功能：

①BeautifulSoup会自动将传入文档转换为Unicode，将传出文档转换为UTF-8，您无需考虑编码。

②BeautifulSoup位于流行的python解析器的顶部，使您可以尝试不同的解析策略或提高灵活性。

⑨ jsonpath解析

import json 导入库

显示json格式字符串为

显示对象为list,如下,显示内容实际为lt

运行后会在本地生成一个json.txt文件

json.txt文件内容为：

显示为list对象,实际为lt列表如下：

以上方式均为python处理方式

将json格式字符串转化为js对象

xpath索引下标是从1开始的
jsonpath索引下标是从0开始

方法案例使用：

显示所有book.json内容，将其转化为obj对象

显示：

显示：

显示：

显示：

显示：

显示：

显示：

显示：

显示：

以上主要学习将json格式字符串转化为python对象，然后使用对应方法

⑩ 如何用Python解析多层嵌套的JSON

可以根据jpath解析keyword或路径。
也可以根据实际结果进行剥洋葱似的层层解析处理。