python Json的一点收获，自定义序列化方法

From: http://blog.csdn.net/jlnuboy/article/details/5732196

PyMOTW: json

  • 模块： json
  • 目的： JavaScript对象格式序列器
  • python版本： 2.6

json模块提供了一个类似于pickle中用于转换内存中python对象为一个序列表示形式(“JavaScript Object Notation”)的API接口. 但和pickle不同的是, JSON在其他很多语言中都有对应实现(特别是在JavaScript中), 使其更适用于内部应用间的通信. 在一个AJAX应用中, JSON可能对于web服务器和客户端间的通信, 使用最为广泛, 但它也不仅限于这类应用.

 

 

 

简单数据类型的编码和解码

编码器默认支持Python的本地类型(如int, float, list, tuple, dict).

 

 

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  3. print 'DATA:', repr(data)  
  4. data_string = json.dumps(data)  
  5. print 'JSON:', data_string  
 

编码器处理之后的值和Python的repr()的输出值很类似.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_simple_types.py  
  2. DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]  
  3. JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]  
 

编码之后的解码所获的的值可能和原先的对象不是完全一致.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  3. data_string = json.dumps(data)  
  4. print 'ENCODED:', data_string  
  5. decoded = json.loads(data_string)  
  6. print 'DECODED:', decoded  
  7. print 'ORIGINAL:', type(data[0]['b'])  
  8. print 'DECODED :', type(decoded[0]['b'])  
 

比如说, 元组会被转换为JSON的列表.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_simple_types_decode.py  
  2. ENCODED: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]  
  3. DECODED: [{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]  
  4. ORIGINAL: <type 'tuple'>  
  5. DECODED : <type 'list'>  
 

 

人性化使用 vs 紧凑型输出

JSON优于pickle的另外一点是其结果具有可读性. dumps()函数接收多个参数用于更好的输出结构. 比如说. sort_keys参数告诉编码器按照顺序输出字典的键值, 而不是随机无序的.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  3. print 'DATA:', repr(data)  
  4. unsorted = json.dumps(data)  
  5. print 'JSON:', json.dumps(data)  
  6. print 'SORT:', json.dumps(data, sort_keys=True)  
  7. first = json.dumps(data, sort_keys=True)  
  8. second = json.dumps(data, sort_keys=True)  
  9. print 'UNSORTED MATCH:', unsorted == first  
  10. print 'SORTED MATCH :', first == second  
 

排序之后更容易让人看出结果, 也使进行JSON的比较输出成为可能.

 

[python] view plaincopy
  1. $ python json_sort_keys.py  
  2. DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]  
  3. JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]  
  4. SORT: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]  
  5. UNSORTED MATCH: False  
  6. SORTED MATCH : True  
 

对于高度嵌套的数据结构, 你会想在输出结果中增加缩进以更好的显示其格式.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  3. print 'DATA:', repr(data)  
  4. print 'NORMAL:', json.dumps(data, sort_keys=True)  
  5. print 'INDENT:', json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)  
 

当indent参数是一非负整数时, 输出的结构和pprint更为接近, 在每个缩进层次上都有前导空格.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_indent.py  
  2. DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]  
  3. NORMAL: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]  
  4. INDENT: [  
  5.              {  
  6.              "a": "A",  
  7.              "b": [  
  8.                       2,  
  9.                       4  
  10.                       ],  
  11.              "c": 3.0  
  12.              }  
  13. ]  
 

像这种类型输出的数据在传输过程中需占用更多的字节, 不过, 在实际生产环境中没有必要使用缩进格式. 实际上, 你可以设置数据的分隔符来让结果更为紧凑.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  3. print 'DATA:', repr(data)  
  4. print 'repr(data) :', len(repr(data))  
  5. print 'dumps(data) :', len(json.dumps(data))  
  6. print 'dumps(data, indent=2) :', len(json.dumps(data, indent=2))  
  7. print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))  
 

dumps()函数的separators参数是一个元组, 包含分隔列表各项和字典键值各项的字符串. 默认是(‘, ‘, ‘: ‘). 可以去掉后者中的空格, 我们可以得到较紧凑的输出.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_compact_encoding.py  
  2. DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]  
  3. repr(data) : 35  
  4. dumps(data) : 35  
  5. dumps(data, indent=2) : 76  
  6. dumps(data, separators): 29  
 

 

编码字典

JSON格式中, 字典的键被限制为字符串类型. 如果字典中的键是其他类型, 那么在编码这个对象时会产生一个TypeError异常. 一种解决这个限制的方法是, 在编码时, 使用skipkeys参数跳过所有非字符串类型的键.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' } ]  
  3. print 'First attempt'  
  4. try:  
  5.     print json.dumps(data)  
  6. except TypeError, err:  
  7.     print 'ERROR:', err  
  8. print  
  9. print 'Second attempt'  
  10. print json.dumps(data, skipkeys=True)  
 

非字符串类型的键被忽略, 而不抛出一个异常.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_skipkeys.py  
  2. First attempt  
  3. ERROR: key ('d',) is not a string  
  4. Second attempt  
  5. [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]  
 

 

自定义类型的处理

上面所有的例子都是用了Python的内置类型作为例子, 因为他们都被json本身支持. 当然, 自定义类型也常常需要正确编码. 这里有两种情况:

第一, 对于一个类的编码:

[python] view plaincopy
  1. class MyObj(object):  
  2.     def __init__(self, s):  
  3.         self.s = s  
  4.     def __repr__(self):  
  5.         return '<MyObj(%s)>' % self.s  
 

编码一个MyObj对象的最简单方式是定义个转换函数, 用于将位置类型转换出呢个已知类型. 你没有必要自己进行编码, 而仅需要将一个对象转换成另一个对象.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. import json_myobj  
  3. obj = json_myobj.MyObj('instance value goes here')  
  4. print 'First attempt'  
  5. try:  
  6.     print json.dumps(obj)  
  7. except TypeError, err:  
  8.     print 'ERROR:', err  
  9. def convert_to_builtin_type(obj):  
  10.     print 'default(', repr(obj), ')'  
  11.     # Convert objects to a dictionary of their representation  
  12.     d = { '__class__':obj.__class__.__name__,  
  13.           '__module__':obj.__module__,  
  14.         }  
  15.     d.update(obj.__dict__)  
  16.     return d  
  17. print  
  18. print 'With default'  
  19. print json.dumps(obj, default=convert_to_builtin_type)  
 

在convert_to_builtin_type()函数中, 不被json识别的类对象被转换成一个包含足够能重建这个对象的字典信息.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_dump_default.py  
  2. First attempt  
  3. ERROR: <MyObj(instance value goes here)> is not JSON serializable  
  4. With default  
  5. default( <MyObj(instance value goes here)> )  
  6. {"s": "instance value goes here", "__module__": "json_myobj", "__class__": "MyObj"}  
 

 

为了能解码结果数据并创建一个MyObj实例, 我们需要配合解码器以便可以从模块中导入类并创建实例. 我们在loads()函数中使用object_hook参数.

在输入数据流中, 对于解码获得的每个字典都会调用object_hook, 将这个字典转换成其他类型的对象. hook函数返回的是调用程序所需要的对象, 而不是字典.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. def dict_to_object(d):  
  3.     if '__class__' in d:  
  4.         class_name = d.pop('__class__')  
  5.         module_name = d.pop('__module__')  
  6.         module = __import__(module_name)  
  7.         print 'MODULE:', module  
  8.         class_ = getattr(module, class_name)  
  9.         print 'CLASS:', class_  
  10.         args = dict( (key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items())  
  11.         print 'INSTANCE ARGS:', args  
  12.         inst = class_(**args)  
  13.     else:  
  14.         inst = d  
  15.     return inst  
  16. encoded_object = '[{"s": "instance value goes here", "__module__": "json_myobj", "__class__": "MyObj"}]'  
  17. myobj_instance = json.loads(encoded_object, object_hook=dict_to_object)  
  18. print myobj_instance  
 

由于json将字符串值转换成unicode对象, 所以我们需要将作为类构造器的参数重新编码为ASCII字符串.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_load_object_hook.py  
  2. MODULE: <module 'json_myobj' from '/Users/dhellmann/Documents/PyMOTW/src/PyMOTW/json/json_myobj.pyc'>  
  3. CLASS: <class 'json_myobj.MyObj'>  
  4. INSTANCE ARGS: {'s': u'instance value goes here'}  
  5. [<MyObj(instance value goes here)>]  
 

 

对于内置类型也都有类似的hooks, 如整型(parse_int), 浮点型(parse_float), 常量(parse_constant).

编码和解码类

除了上述的这些函数外, json模块还提供了编码和解码类. 直接使用这些类, 你可以访问到额外的API接口或者定制创建它的子类.

JSONEncoder提供了一个产生编码数据”块”的的迭代接口, 这在写入一个文件或网络sockets时(不需要在内存中完整表示整个数据)是非常方便的,

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. encoder = json.JSONEncoder()  
  3. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  4. for part in encoder.iterencode(data):  
  5.     print 'PART:', part  
 

正如你看到的, 数据是以逻辑单位形式输出的, 而不是按照数据长度输出.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_encoder_iterable.py  
  2.      PART: [  
  3.              PART: {  
  4.              PART: "a"  
  5.              PART: :  
  6.              PART: "A"  
  7.              PART: ,  
  8.              PART: "c"  
  9.              PART: :  
  10.              PART: 3.0  
  11.              PART: ,  
  12.              PART: "b"  
  13.              PART: :  
  14.              PART: [  
  15.              PART: 2  
  16.              PART: ,  
  17.              PART: 4  
  18.              PART: ]  
  19.              PART: }  
  20.              PART: ]  
 

 

encode()方法基本上等价于’‘.join(encoder.iterencode()), 只是多了些附加错误检查.

为了能够编码任何类型的对象, 我们可以编写一类似于上述的convert_to_builtin_type()函数去重载default()方法.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. import json_myobj  
  3. class MyEncoder(json.JSONEncoder):  
  4.     def default(self, obj):  
  5.         print 'default(', repr(obj), ')'  
  6.         # Convert objects to a dictionary of their representation  
  7.         d = { '__class__':obj.__class__.__name__,  
  8.               '__module__':obj.__module__,  
  9.             }  
  10.         d.update(obj.__dict__)  
  11.         return d  
  12. obj = json_myobj.MyObj('internal data')  
  13. print obj  
  14. print MyEncoder().encode(obj)  
 

这里输出的结果是和先前的实现一致的.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_encoder_default.py  
  2. <MyObj(internal data)>  
  3. default( <MyObj(internal data)> )  
  4. {"s": "internal data", "__module__": "json_myobj", "__class__": "MyObj"}  
 

解码后将字典转换成一个对象, 在先前实现的基础上稍作修改即可.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. class MyDecoder(json.JSONDecoder):  
  3.     def __init__(self):  
  4.         json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object)  
  5.     def dict_to_object(self, d):  
  6.         if '__class__' in d:  
  7.             class_name = d.pop('__class__')  
  8.             module_name = d.pop('__module__')  
  9.             module = __import__(module_name)  
  10.             print 'MODULE:', module  
  11.             class_ = getattr(module, class_name)  
  12.             print 'CLASS:', class_  
  13.             args = dict( (key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items())  
  14.             print 'INSTANCE ARGS:', args  
  15.             inst = class_(**args)  
  16.         else:  
  17.             inst = d  
  18.         return inst  
  19. encoded_object = '[{"s": "instance value goes here", "__module__": "json_myobj", "__class__": "MyObj"}]'  
  20. myobj_instance = MyDecoder().decode(encoded_object)  
  21. print myobj_instance  
 

输出结果也是和先前例子中输出的一样.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_decoder_object_hook.py  
  2. MODULE: <module 'json_myobj' from '/Users/dhellmann/Documents/PyMOTW/src/PyMOTW/json/json_myobj.pyc'>  
  3. CLASS: <class 'json_myobj.MyObj'>  
  4. INSTANCE ARGS: {'s': u'instance value goes here'}  
  5. [<MyObj(instance value goes here)>]  
 

 

流和文件的处理

到目前为止的所有例子, 我们都假设待编码的数据都是一次性完整加载到内存中的. 但对于大型数据结构来说, 将编码数据直接写入一个类文件对象, 可能会更好. load()和dump()函数可以接收一个用于读或写的类文件对象的引用.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. import tempfile  
  3. data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]  
  4. f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')  
  5. json.dump(data, f)  
  6. f.flush()  
  7. print open(f.name, 'r').read()  
 

对于socket来说, 也和正常文件句柄类似.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_dump_file.py  
  2. [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]  
 

虽然一次性读取部分数据不是很好, 但是load()函数仍然提供了从流数据输入中封装生成对象的功能.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. import tempfile  
  3. f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')  
  4. f.write('[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]')  
  5. f.flush()  
  6. f.seek(0)  
  7. print json.load(f)  
 
[python] view plaincopy
  1. $ python json_load_file.py  
  2. [{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]  
 

 

混合数据流

JSONDecoder包含了raw_decode()方法, 用于解码在很多数据组成的数据结构, 例如包含多余文本的JSON数据. 返回的值是从输入数据中解码获得的对象, 数据中的index表示解码对象结束时所在的位置.

[python] view plaincopy
  1. import json  
  2. decoder = json.JSONDecoder()  
  3. def get_decoded_and_remainder(input_data):  
  4.     obj, end = decoder.raw_decode(input_data)  
  5.     remaining = input_data[end:]  
  6.     return (obj, end, remaining)  
  7. encoded_object = '[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]'  
  8. extra_text = 'This text is not JSON.'  
  9. print 'JSON first:'  
  10. obj, end, remaining = get_decoded_and_remainder(' '.join([encoded_object, extra_text]))  
  11. print 'Object :', obj  
  12. print 'End of parsed input :', end  
  13. print 'Remaining text :', repr(remaining)  
  14. print  
  15. print 'JSON embedded:'  
  16. try:  
  17.     obj, end, remaining = get_decoded_and_remainder(  
  18.                  ' '.join([extra_text, encoded_object, extra_text])  
  19.                  )  
  20. except ValueError, err:  
  21.     print 'ERROR:', err  
 

不幸的是, 这仅仅在对象出现在输入流的开始处才有效.

[python] view plaincopy
  1. $ python json_mixed_data.py  
  2. JSON first:  
  3. Object : [{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]  
  4. End of parsed input : 35  
  5. Remaining text : ' This text is not JSON.'  
  6. JSON embedded:  
  7. ERROR: No JSON object could be decoded  



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From: http://www.southmoney.com/yinhang/cunkuan/469894.html 最新银行存款利率表2013 中国人民银行决定&#xff0c;自2012年7月6日起下调金融机构人民币存贷款基准利率。金融机构一年期存款基准利率下调0.25个百分点&#xff0c;一年期贷款基准利率下调0.31个百分点&#…
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STM32F407 CubeMx使用定时器测量信号频率 分辨率0.001Hz

STM32F407 CubeMx使用定时器测量信号频率 分辨率0.001Hz

一、需求 使用STM32F407 测量外部输入方波信号的周期&#xff0c;信号变化范围&#xff1a;45HZ~55HZ&#xff0c;测量分辨率0.001HZ。 二、配置 stm32Cubemx&#xff1a;version 6.1.1HAL库&#xff1a;1.25.2MDK&#xff1a;5.34C Compiler&#xff1a;ARMCC 6.16 三、分…
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[react] 你有在项目中使用过Yeoman脚手架吗？

[react] 你有在项目中使用过Yeoman脚手架吗？

[react] 你有在项目中使用过Yeoman脚手架吗&#xff1f; 前端工程化脚手架部分必备的依赖&#xff0c;用于初始化生成规范的项目目录 个人简介 我是歌谣&#xff0c;欢迎和大家一起交流前后端知识。放弃很容易&#xff0c; 但坚持一定很酷。欢迎大家一起讨论 主目录 与歌谣…
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中移M5310A NBIoT模组通信测试命令

中移M5310A NBIoT模组通信测试命令

总结一下中移M5310A NBIoT模组的常用测试命令&#xff0c;这个命令是个脚本&#xff0c;可以编辑&#xff0c;在自己开发的串口软件上可用&#xff0c;有需要的请留言。 脚本是.ini格式的文件&#xff0c;可以直接编辑文件然后加载到脚本区。字段用\t分割。 [General] msg0don…
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Ubuntu中输入apt-get找不到安装包怎么办？

Ubuntu中输入apt-get找不到安装包怎么办？

今天租了一台阿里云ECS&#xff0c;在输入apt-get install mysql-client安装mysql-client时&#xff0c;终端却给我提醒404错误&#xff0c;找不到该软件包。唉呀我去&#xff0c;心中一万头草泥马奔腾而过。根据我玩了一年的Linux经验来看&#xff0c;因为ECS到手了&#xff0…
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[react] react中修改prop引发的生命周期有哪几个？

[react] react中修改prop引发的生命周期有哪几个？

[react] react中修改prop引发的生命周期有哪几个&#xff1f; static getDerivedStateFromPropsshouldComponentUpdaterendergetSnapshotBeforeUpdatecomponentDidUpdate个人简介 我是歌谣&#xff0c;欢迎和大家一起交流前后端知识。放弃很容易&#xff0c; 但坚持一定很酷。…
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11月中30个精心设计的网站案例精选

11月中30个精心设计的网站案例精选

如果你开始设计一个网站&#xff0c;首先你需要在你的头脑构思的是如何使网站有丰富的视觉感应和排版。现在每天的网络竞争太激烈&#xff0c;如果你的网站设计的一般般&#xff0c;恐怕很难把访问者的目光定睛在你的网站上。因此网站有美丽和创意设计的不仅能吸引游客&#xf…
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undefined reference to `vtable for XX::XX'

undefined reference to `vtable for XX::XX'

From: http://mylovejsj.blog.163.com/blog/static/386739752009010043162/ 在Qt中会一不小心遇到一个编译错误&#xff1a;"undefined reference to vtable for...", 如果你是第一次遇到这种问题还真不知怎么办&#xff1f;到网上一搜&#xff0c;很多什么关于解…
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Qt定时器的精度问题

Qt定时器的精度问题

一、场景 一个网络音频采集场景如下&#xff1a; 数据发送端&#xff1a;嵌入式设备按照16kHz 16Bit连续不断采集音频数据&#xff0c;通过Socket进行发送 数据接受端&#xff1a;QT上位机开一个tcpserver&#xff0c;数据readReady后由QByteArray进行追加&#xff0c;音频波…
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ConcurrentModificationException异常解决办法

ConcurrentModificationException异常解决办法

今天在写一个带缓存功能的访问代理程序时出现了java.util.ConcurrentModificationException异常&#xff0c; 因为该异常是非捕获型异常而且很少见&#xff0c;所以费了些时间才找到问题所在&#xff0c;原来在通过Iterator进行遍历的时候&#xff0c;如果直接对HashMap进行操作…
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[react] React.createClass和extends Component的区别有哪些？

[react] React.createClass和extends Component的区别有哪些？

[react] React.createClass和extends Component的区别有哪些&#xff1f; 1.语法 React.createClass和extends采用函数构造 extends Component采用类构造 2.propType 和 getDefaultProps React.createClass&#xff1a;通过proTypes对象和getDefaultProps()方法来设置和获取p…
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