Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多。 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | import json data = { 'name' : 'ACME', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 } json_str = json.dumps(data) |
下面演示如何将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构:
1 | data = json.loads(json_str) |
如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如:
1 2 3 4 5 6 7 | # Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f) # Reading data back with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) |
用法示例:
相对于python解析XML来说,我还是比较喜欢json的格式返回,现在一般的api返回都会有json与XML格式的选择,json的解析起来个人觉得相对简单些
先看一个简单的豆瓣的图书查询的api返回
http://api.douban.com/v2/book/isbn/9787218087351
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看起来别提多乱了,现在我们将其格式进行简单的整理
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下面我们通过python来取出想要的信息,比如我们想要rating,images里的large和summary
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | import urllib2 import json html = urllib2.urlopen(r'http://api.douban.com/v2/book/isbn/9787218087351') hjson = json.loads(heml.read()) print hjson['rating'] print hjson['images']['large'] print hjson['summary'] |
是不是很简单,其实只要把返回的json格式嵌套搞清楚,json还是比较简单的
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