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Python内置json模块:编码器和解码器详解

liuian 2025-09-04 11:53 17 浏览

知识图谱

1. JSON简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript的一个子集，但JSON是完全独立于语言的文本格式。

1.1 JSON的特点

轻量级：JSON的数据格式简洁，相比于XML等数据格式，JSON更加轻量。
易读性：JSON的数据格式清晰，易于人阅读和理解。
易解析：JSON的数据格式简单，易于机器解析和生成。
语言无关：JSON是完全独立于语言的文本格式，几乎所有编程语言都支持JSON。

1.2 JSON的应用场景

数据交换：JSON常用于Web应用中的数据交换，如前后端数据交互。
配置文件：JSON也常用于配置文件，如Node.js中的配置文件。
API接口：JSON是RESTful API中最常用的数据格式。

2. Python中的json模块

Python的json模块提供了将Python对象编码为JSON格式的字符串，以及将JSON格式的字符串解码为Python对象的功能。

2.1 json模块的主要功能

编码：将Python对象转换为JSON格式的字符串。
解码：将JSON格式的字符串转换为Python对象。

2.2 json模块的常用函数

2.2.1 json.dumps()

功能：将Python对象编码为JSON格式的字符串。

原型：

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)

参数：

obj：要序列化的Python对象。
skipkeys：如果为True，则跳过非基本类型的键。
ensure_ascii：如果为True，则输出保证对所有输入的非ASCII字符进行转义。
check_circular：如果为False，则跳过容器类型的循环引用检查。
allow_nan：如果为False，则对超范围的float值进行序列化将导致ValueError。
cls：自定义JSON编码器类。
indent：缩进级别，用于美化输出。
separators：分隔符元组，用于控制输出格式。
default：当对象无法被序列化时调用的函数。
sort_keys：如果为True，则字典输出将按键排序。

返回值：JSON格式的字符串。

示例：

import json

data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(data, indent=4)
print(json_str)

2.2.2 json.dump()

功能：将Python对象序列化为JSON格式的字符串，并写入文件。

原型：

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)

参数：

obj：要序列化的Python对象。
fp：文件型对象，用于写入JSON数据。
其他参数与json.dumps()相同。

返回值：无。

示例：

import json

data = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

2.2.3 json.loads()

功能：将JSON格式的字符串解码为Python对象。

原型：

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

参数：

s：包含JSON数据的字符串。
cls：自定义JSON解码器类。
object_hook：当解码JSON对象时调用的函数。
parse_float：当解码JSON浮点数时调用的函数。
parse_int：当解码JSON整数时调用的函数。
parse_constant：当解码JSON常量时调用的函数。
object_pairs_hook：当解码JSON对象字面值时调用的函数。
其他参数与json.load()相同。

返回值：Python对象。

示例：

import json

json_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_str)
print(data)

2.2.4 json.load()

功能：将JSON格式的字符串从文件中读取并解码为Python对象。

原型：

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

参数：

fp：包含JSON数据的文件型对象。
其他参数与json.loads()相同。

返回值：Python对象。

示例：

import json

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
print(data)

3. JSON编码器和解码器

3.1 json.JSONEncoder

功能：用于Python数据结构的可扩展JSON编码器。

原型：

class json.JSONEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)

参数：

skipkeys：如果为False，则当尝试对非基本类型的键进行编码时将会引发TypeError。
ensure_ascii：如果为True，则输出保证将所有输入的非ASCII字符转义。
check_circular：如果为True，则列表、字典和自定义的已编码对象将在编码期间进行循环引用检查。
allow_nan：如果为True，则编码NaN、Infinity和-Infinity。
sort_keys：如果为True，则字典的输出是按照键排序。
indent：如果是一个非负整数或者字符串，那么JSON数组元素和对象成员会被美化输出为该值指定的缩进等级。
separators：如果指定，应该是一个(item_separator, key_separator)元组。
default：如果指定，其应该是一个函数，每当某个对象无法被序列化时它会被调用。

方法：

default(o)：在子类中实现这种方法使其返回o的可序列化对象，或者调用基础实现（引发TypeError）。
encode(o)：返回Python o数据结构的JSON字符串表达方式。
iterencode(o)：编码给定对象o，并且让每个可用的字符串表达方式。

示例：

import json

class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, complex):
            return {'__complex__': True, 'real': obj.real, 'imag': obj.imag}
        return super().default(obj)

data = 1 + 2j
json_str = json.dumps(data, cls=ComplexEncoder)
print(json_str)

3.2 json.JSONDecoder

功能：简单的JSON解码器。

原型：

class json.JSONDecoder(*, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)

参数：

object_hook：当解码JSON对象时调用的函数。
parse_float：当解码JSON浮点数时调用的函数。
parse_int：当解码JSON整数时调用的函数。
parse_constant：当解码JSON常量时调用的函数。
strict：如果为False，则控制字符将被允许在字符串内。
object_pairs_hook：当解码JSON对象字面值时调用的函数。

方法：

decode(s)：返回s的Python表示形式。
raw_decode(s)：从s中解码出JSON文档，并返回一个Python表示形式为2元组以及指明该文档在s中结束位置的序号。

示例：

import json

def as_complex(dct):
    if '__complex__' in dct:
        return complex(dct['real'], dct['imag'])
    return dct

json_str = '{"__complex__": true, "real": 1, "imag": 2}'
data = json.loads(json_str, object_hook=as_complex)
print(data)

4. 异常处理

4.1 json.JSONDecodeError

功能：拥有以下附加属性的ValueError的子类。

属性：

msg：未格式化的错误消息。
doc：正在解析的JSON文档。
pos：解析失败的开始索引。
lineno：对应于pos的行。
colno：对应于pos的列。

示例：

import json

try:
    json.loads('{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON解码错误: {e.msg}")
    print(f"错误位置: {e.pos}")
    print(f"错误行: {e.lineno}")
    print(f"错误列: {e.colno}")

5. 应用案例

5.1 案例1：配置文件读取与写入示例

场景：使用JSON格式存储配置文件，并在程序中读取和写入配置。

代码：

import json

# 配置文件路径
config_file = 'config.json'

# 默认配置
default_config = {
    'host': 'localhost',
    'port': 8080,
    'debug': True
}

# 读取配置文件
def read_config():
    try:
        with open(config_file, 'r') as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return default_config

# 写入配置文件
def write_config(config):
    with open(config_file, 'w') as f:
        json.dump(config, f, indent=4)

# 示例
config = read_config()
print("当前配置:", config)

# 修改配置
config['port'] = 9090
write_config(config)
print("更新后的配置已写入文件")

5.2 案例2：复杂对象的JSON序列化示例

场景：将包含复杂对象（如自定义类实例）的数据结构序列化为JSON字符串。

代码：

import json

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

class PersonEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Person):
            return {'name': obj.name, 'age': obj.age}
        return super().default(obj)

# 创建Person实例
person = Person('Alice', 25)

# 序列化为JSON字符串
json_str = json.dumps(person, cls=PersonEncoder, indent=4)
print(json_str)

# 反序列化
def person_decoder(dct):
    if 'name' in dct and 'age' in dct:
        return Person(dct['name'], dct['age'])
    return dct

person_data = json.loads(json_str, object_hook=person_decoder)
print(f"反序列化后的Person对象: name={person_data.name}, age={person_data.age}")