json

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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。

数据交换格式是不同平台、语言中进行数据传递的通用格式。比如Python和Java之间要对话，你直接传递给Java一个dict或list吗？Java会问，这是什么鬼？虽然它也有字典和列表数据类型，但两种字典不是一个“物种”，根本无法相互理解。这个时候就需要用Json这种交换格式了，Python和Java都能理解Json。那么别的语言为什么能理解Json呢？因为这些语言都内置或提供了Json处理模块，比如Python的json模块。（额外强调一点，在Python中json是全部小写的，包括模块和方法名。）

Json是跨语言，跨平台的，但只能对Python的基本数据类型做操作，对Python的类就无能为力。JSON格式和Python中的字典非常像。但是，json的数据要求用双引号将字符串引起来，并且不能有多余的逗号。这是因为在别的语言中，双引号引起来的才是字符串，单引号引起来的是字符；Python程序员习惯性的在列表、元组或字典的最后一个元素的后面加个逗号，这在json中是不允许的，需要特别注意。

在Python中，很多场合是需要使用json的。比如socket通信中，你能直接发送一个列表给对方吗？显然是不行的，因为socket是基于bytes类型进行字节发送的。这时候就可以通过json将列表转换成字符串，再encode()成bytes类型，然后发送过去。

关于Json本身，我不打算做过多介绍和赘述，网上的介绍一大把，感兴趣的同学可以自行查阅。需要说明的是Json和xml之间的关系。xml是更早期的数据交换格式，但是现在逐渐被json取代，因为json的语法更简单，数据更小。不过由于银行、学校等庞然大物在早期使用的xml格式的数据量太大，根本没有那个时间和金钱去迁移到Json上来，所以xml在很长一段时间内依然是常用的数据交换格式之一。

类型转换

将数据从Python转换到json格式，在数据类型上会有变化，如下表所示：

Python JSON

dict object

list, tuple array

str string

int, float, int- & float-derived Enums number

True true

False false

None null

反过来，从json格式转化为Python内置类型，见下表：

JSON Python

object dict

array list

string str

number (int) int

number (real) float

true True

false False

null None

使用方法

json模块的使用其实很简单，对于绝大多数场合下，我们只需要使用下面四个方法就可以了：

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。

下面是范例：

仔细观察四个方法的名称，很好记忆的，要转化成json就‘dump’，要从json转化成Python就‘load’；要根据字符串转化就加‘s’，要从文件进行转化就不加‘s’。

需要注意的是json模块不支持bytes类型，要先将bytes转换为str格式。

对文件的读写：

可以在操作系统中，使用文本处理软件打开json文件，你会发现一切都是可读的。但是要当心，由于文本处理软件本身的问题，使用它们直接编辑json文件可能会在格式上出现问题。

还可以在命令行下，通过‘json.tool’使用json功能：

python -m json.tool $ python -m json.tool # 期望在花括号内使用双引号封装属性名称 Expecting property name enclosed in double quotes: line

在线工具

有时候，我们自己编写的，或者他人提供的json数据，格式、排版等等会非常混乱，比如下面的数据：

这显然非常不利于阅读，无法区分层次关系，也不够优雅。

互联网上提供了很多JSON在线解析和校验工具，搜索关键字“json解析”，随便选一个，将你的数据粘贴进去，然后它就能帮你整理成下面的样子了。注意：切勿泄露敏感信息！