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一、概念

序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程，传输的格式可以是JSON、XML等。反序列化就是从存储区域（JSON，XML）读取反序列化对象的状态，重新创建该对象。

JSON（JavaScript Object Notation）：一种轻量级数据交换格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是JavaScript中的一个子集。

Python2.6开始加入了JSON模块，无需另外下载，Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding

encoding：把一个Python对象编码转换成Json字符串
decoding：把Json格式字符串解码转换成Python对象
对于简单数据类型（string、unicode、int、float、list、tuple、dict），可以直接处理。

二、对简单数据类型的encoding 和 decoding

使用简单的json.dumps方法对简单数据类型进行编码，例如：

1 import json 2   ,{:(1,2,3),:(4,5,6)}] 4 encodedjson = json.dumps(obj) 5 print repr(obj) 6 print encodedjson

输出：

[[1, 2, 3], 123, 123.123, , {: (4, 5, 6), : (1, 2, 3)}] [[1, 2, 3], 123, 123.123, , {: [4, 5, 6], : [1, 2, 3]}]

通过输出的结果可以看出，简单类型通过encode之后跟其原始的repr()输出结果非常相似，但是有些数据类型进行了改变，例如上例中的元组则转换为了列表。在json的编码过程中，会存在从python原始类型向json类型的转化过程，具体的转化对照如下：

json.dumps()方法返回了一个str对象encodedjson，我们接下来在对encodedjson进行decode，得到原始数据，需要使用的json.loads()函数：

1 decodejson = json.loads(encodedjson) 2 print type(decodejson) ] 4 print decodejson

输出：

<type > [1, 2, 3] [[1, 2, 3], 123, 123.123, u, {u: [4, 5, 6], u: [1, 2, 3]}]

loads方法返回了原始的对象，但是仍然发生了一些数据类型的转化。比如，上例中‘abc’转化为了unicode类型。从json到python的类型转化对照如下：

json.dumps方法提供了很多好用的参数可供选择，比较常用的有sort_keys（对dict对象进行排序，我们知道默认dict是无序存放的），separators，indent等参数。

具体详见：

三、实例

 某个接口的返回值为json

{:0,:null,：[:,:,:,:,:175120,:,:}],:true}

我们想取某个数据，可以先loads解码转化为Python对象，然后进行操作

% start_json[][] 2 task_html = urllib2.urlopen(task_url) 3 task_json = json.loads(task_html.read()) start_json[] == 0: % task_json[][0][] 7 else: % task_json[][0][] 9 10 task_html.close()

python 解析json

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