概念
序列化（Serialization）：将对象的状态信息转换为能够存储或能够通过网络传输的过程。传输的格式能够是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，又一次创建该对象。
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開始增加了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各自是 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）。能够直接处理。
输出：
DATA: [{'a':'A','c':3.0,'b':(2,4)}] #python的dict类型的数据是没有顺序存储的 JSON: [{"a":"A","c":3.0,"b":[2,4]}]JSON的输出结果与DATA非常相似。除了一些微妙的变化，如python的元组类型变成了Json的数组，Python到Json的编码转换规则是：
输出:
ENCODED: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}] DECODED: [{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}] ORIGINAL: <type 'tuple'> DECODED: <type 'list'>解码过程中。json的数组终于转换成了python的list，而不是最初的tuple类型，Json到Python的解码规则是：
编码后的json格式字符串紧凑的输出。并且也没有顺序，因此dumps方法提供了一些可选的參数。让输出的格式提高可读性。如sort_keys是告诉编码器依照字典排序(a到z)输出。
import json data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] print 'DATA:', repr(data) unsorted = json.dumps(data) print 'JSON:', json.dumps(data) print 'SORT:', json.dumps(data, sort_keys=True)输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}] JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}] SORT: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}indent參数依据数据格式缩进显示。读起来更加清晰:
import json data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] print 'DATA:', repr(data) print 'NORMAL:', json.dumps(data, sort_keys=True) print 'INDENT:', json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}] NORMAL: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}] INDENT: [ { "a": "A", "b": [ 2, 4 ], "c": 3.0 } ]separators參数的作用是去掉,,:后面的空格。从上面的输出结果都能看到", :"后面都有个空格。这都是为了美化输出结果的作用。可是在我们数据传输的过程中，越精简越好，冗余的东西所有去掉，因此就能够加上separators參数：
import json data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] print 'DATA:', repr(data) print 'repr(data) :', len(repr(data)) print 'dumps(data) :', len(json.dumps(data)) print 'dumps(data, indent=2) :', len(json.dumps(data, indent=2)) print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))输出：
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}] repr(data) : 35 dumps(data) : 35 dumps(data, indent=2) : 76 dumps(data, separators): 29skipkeys參数，在encoding过程中。dict对象的key仅仅能够是string对象。假设是其它类型。那么在编码过程中就会抛出ValueError的异常。
skipkeys能够跳过那些非string对象当作key的处理.
import json data= [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' } ] try: print json.dumps(data) except (TypeError, ValueError) as err: print 'ERROR:', err print print json.dumps(data, skipkeys=True)输出:
ERROR: keys must be a string [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]以上样例都是基于python的built-in类型的。对于自己定义类型的数据结构，json模块默认是没法处理的。会抛出异常：TypeError xx is not JSON serializable，此时你须要自己定义一个转换函数:
import json class MyObj(object): def __init__(self, s): self.s = s def __repr__(self): return '<MyObj(%s)>' % self.s obj = .MyObj('helloworld') try: print json.dumps(obj) except TypeError, err: print 'ERROR:', err #转换函数 def convert_to_builtin_type(obj): print 'default(', repr(obj), ')' # 把MyObj对象转换成dict类型的对象 d = { '__class__':obj.__class__.__name__, '__module__':obj.__module__, } d.update(obj.__dict__) return d print json.dumps(obj, default=convert_to_builtin_type)输出:
ERROR: <MyObj(helloworld)> is not JSON serializable default( <MyObj(helloworld)> ) {"s": "hellworld", "__module__": "MyObj", "__class__": "__main__"} #注意：这里的class和module依据你代码的所在文件位置不同而不同相反，假设要把json decode 成python对象，相同也须要自定转换函数，传递给json.loads方法的object_hook參数：
#jsontest.py import json class MyObj(object): def __init__(self,s): self.s = s def __repr__(self): return "<MyObj(%s)>" % self.s def dict_to_object(d): if '__class__' in d: class_name = d.pop('__class__') module_name = d.pop('__module__') module = __import__(module_name) print "MODULE:",module class_ = getattr(module,class_name) print "CLASS",class_ args = dict((key.encode('ascii'),value) for key,value in d.items()) print 'INSTANCE ARGS:',args inst = class_(**args) else: inst = d return inst encoded_object = '[{"s":"helloworld","__module__":"jsontest","__class__":"MyObj"}]' myobj_instance = json.loads(encoded_object,object_hook=dict_to_object) print myobj_instance输出：
MODULE: <module 'jsontest' from 'E:\Users\liuzhijun\workspace\python\jsontest.py'> CLASS <class 'jsontest.MyObj'> INSTANCE ARGS: {'s': u'helloworld'} [<MyObj(helloworld)>] MODULE: <module 'jsontest' from 'E:\Users\liuzhijun\workspace\python\jsontest.py'> CLASS <class 'jsontest.MyObj'> INSTANCE ARGS: {'s': u'helloworld'} [<MyObj(helloworld)>]JSONEncoder有一个迭代接口iterencode(data)。返回一系列编码的数据，他的优点是能够方便的把逐个数据写到文件或网络流中，而不须要一次性就把数据读入内存.
import json encoder = json.JSONEncoder() data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] for part in encoder.iterencode(data): print 'PART:', part输出：
PART: [ PART: { PART: "a" PART: : PART: "A" PART: , PART: "c" PART: : PART: 3.0 PART: , PART: "b" PART: : PART: [2 PART: , 4 PART: ] PART: } PART: ]encode方法等价于''.join(encoder.iterencode()，并且预先会做些错误检查（比方非字符串作为dict的key），对于自己定义的对象，我们仅仅需从些JSONEncoder的default()方法，事实上现方式与上面提及的函数convet_to_builtin_type()是类似的。
import json import json_myobj class MyObj(object): def __init__(self,s): self.s = s def __repr__(self): return "<MyObj(%s)>" % self.s class MyEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): print 'default(', repr(obj), ')' # Convert objects to a dictionary of their representation d = { '__class__':obj.__class__.__name__, '__module__':obj.__module__, } d.update(obj.__dict__) return d obj = json_myobj.MyObj('helloworld') print obj print MyEncoder().encode(obj)输出：
<MyObj(internal data)> default( <MyObj(internal data)> ) {"s": "helloworld", "__module__": "Myobj", "__class__": "MyObj"}从json对Python对象的转换:
class MyDecoder(json.JSONDecoder): def __init__(self): json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object) def dict_to_object(self, d): if '__class__' in d: class_name = d.pop('__class__') module_name = d.pop('__module__') module = __import__(module_name) print 'MODULE:', module class_ = getattr(module, class_name) print 'CLASS:', class_ args = dict( (key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items()) print 'INSTANCE ARGS:', args inst = class_(**args) else: inst = d return inst encoded_object = '[{"s": "helloworld", "__module__": "jsontest", "__class__": "MyObj"}]' myobj_instance = MyDecoder().decode(encoded_object) print myobj_instance输出:
MODULE: <module 'jsontest' from 'E:\Users\liuzhijun\workspace\python\jsontest.py'> CLASS: <class 'jsontest.MyObj'> INSTANCE ARGS: {'s': u'helloworld'} [<MyObj(helloworld)>]上面的样例都是在内存中操作的，假设对于大数据，把他编码到一个类文件(file-like)中更合适，load()和dump()方法就能够实现这种功能。
import json import tempfile data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ] f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+') json.dump(data, f) f.flush() print open(f.name, 'r').read()输出：
[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]类似的：
import json import tempfile f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+') f.write('[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]') f.flush() f.seek(0) print json.load(f)输出：
[{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]參考：http://docs.python.org/2/library/json.htmlhttp://www.cnblogs.com/coser/archive/2011/12/14/2287739.htmlhttp://pymotw.com/2/json/
转载于:https://www.cnblogs.com/bhlsheji/p/5372534.html
