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.dumps(data)/json.dump(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.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)

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

   json.dump 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.dumps(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 <module>()

----> 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dump 将数据写入 dump.json

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

...: json.dump(json_str,f)

...:

yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/dump.json

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

yangyiDBA:~ yangyi$

利用json.load 将dump.sjon的数据读出来并赋值给 data 

In [18]: with open('/tmp/dump.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.dumps/ json.dump 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。

如果你希望输出的形式更加多样，可以使用 str.format() 函数来格式化输出值。如果你希望将输出的值转成字符串，可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。

str()： 函数返回一个用户易读的表达形式。

repr()： 产生一个解释器易读的表达形式。

str.format() 的使用

读取键盘输入

Python 提供了 input() 内置函数，从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。

open() 用于打开一个文件，并返回文件对象，基本语法格式如下:

open(filename, mode='r')

完整的语法格式为：

open(filename, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

参数说明:

filename: 必需，文件路径+文件名称（相对或者绝对路径）

mode: 可选，文件打开模式：只读，写入，追加等，默认模式为只读(r)

buffering: 设置缓冲

encoding: 一般使用utf8

errors: 报错级别

newline: 区分换行符

closefd: 传入的file参数类型

opener: 设置自定义开启器，开启器的返回值必须是一个打开的文件描述符。

不同模式mode打开文件的说明：

t 文本模式 (默认的模式)

b 二进制模式，一般用于非文本文件如图片等

x 写模式，新建一个文件，如果该文件已存在则会报错

+ 打开一个文件进行更新(可读可写)

r 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。是默认模式。

rb 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。

r+ 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。

rb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。

w 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。

wb 以二进制格式打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。

w+ 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。

wb+ 以二进制格式打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。

a 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。

ab 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾，新的内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在，创建新文件进行写入。

a+ 打开一个文件用于读写。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。文件打开时会是追加模式。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。如果该文件不存在，创建新文件用于读写。

f.write(string) 将 string 写入到文件中, 然后返回写入的字符数

f.writelines(sequence) 向文件写入一个序列字符串列表，如果需要换行则要自己加入每行的换行符。

f.read(size) 读取一定数目的数据, 然后作为字符串或字节对象返回。size 是一个可选参数。当 size 参数忽略或者为负, 那么该文件的所有内容都将被读取并且返回。

f.readline() 从文件中读取单独的一行。换行符为 '\n'。读取整行，包括 "\n" 字符。f.readline() 如果返回一个空字符串, 说明已经读取到最后一行。

f.readlines([sizeint])] 读取所有行并返回列表类型，若给定sizeint>0，返回总和大约为sizeint字节的行, 并且将这些字节按行分割。实际读取值可能比 sizeint 较大, 因为需要填充缓冲区。

f.tell() 返回文件对象当前所处的位置, 它是从文件开头开始算起的字节数。

f.seek() 移动文件读取指针到指定位置，如果要改变文件当前的位置, 可以使用f.seek(offset, from_what) 函数。from_what 的值(默认为0), 如果是 0 表示开头, 如果是 1 表示当前位置, 2 表示文件的结尾，例如：

seek(x,0) ： 从起始位置即文件首行首字符开始移动 x 个字符

seek(x,1) ： 表示从当前位置往后移动x个字符

seek(-x,2)：表示从文件的结尾往前移动x个字符

file.flush() 刷新文件内部缓冲，直接把内部缓冲区的数据立刻写入文件, 而不是被动的等待输出缓冲区写入

file.fileno() 返回一个整型的文件描述符(file descriptor FD 整型), 可以用在如os模块的read方法等一些底层操作上

file.isatty() 如果文件连接到一个终端设备返回 True，否则返回 False

file.truncate([size]) 从文件的首行首字符开始截断，截断文件为 size 个字符，无 size 表示从当前位置截断；截断之后后面的所有字符被删除，其中 windows 系统下的换行代表2个字符大小。

f.close() 关闭文件并释放系统的资源。关闭后文件不能再进行读写操作，否则会抛出异常

当处理一个文件对象时, 使用 with 关键字是非常好的方式。在结束后, 它会帮你正确的关闭文件。 而且写起来也比 try - finally 语句块要简短:

python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。通过pickle模块的序列化操作能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储。通过pickle模块的反序列化操作能够从文件中创建上一次程序保存的对象。

基本接口：

pickle.dump(obj, file, [,protocol])

有了 pickle 对象, 就能对 file 以读取的形式打开:

x = pickle.load(file)

从 file 中读取一个字符串，并将它重构为原来的python对象。

示例：使用pickle模块将数据对象保存到文件

示例：使用pickle模块从文件中重构python对象