JSON 简介
JavaScript 对象表示法 (JSON) 是一种轻量级数据格式，用于在计算机系统之间传输数据。它由一组有序的键值对组成，并使用文本表示法，使其易于解析和生成。
Python 中 JSON 的优势
使用 JSON 的主要优势包括：
- 跨平台兼容性：JSON 是独立于平台和语言的，这使得它可以在各种系统和编程语言之间轻松交换数据。
- 易于解析：JSON 的语法简单易懂，可以使用标准库或第三方库轻松地解析和生成。
- 高性能：JSON 数据格式紧凑且有效，可以快速解析和处理，从而提高性能。
什么时候需要将 Python 对象转换为 JSON
在 Python 中，通常需要在以下情况下将对象转换为 JSON：
- 数据传输：当需要通过网络或其他通信渠道发送复杂数据结构时，将 Python 对象转换为 JSON 可以保证数据的有效性和可移植性。
- 存储和检索：JSON 格式的文本文件是存储复杂数据的便捷方式，可以通过标准库或第三方库轻松地读取和写入。
- 跨平台交互：Python 应用程序可以与其他语言或系统交互，这些语言或系统可能需要以 JSON 格式接收或发送数据。
数据结构是否需要转换
并非所有 Python 数据结构都需要转换为 JSON。以下数据结构可以原生传输：
- 整数、浮点数、字符串：这些基本数据类型可以在 Python 和 JSON 中直接表示。
- 列表：有序集合可以表示为 JSON 数组。
- 字典：无序集合可以表示为 JSON 对象。
需要转换的数据结构
以下 Python 数据结构需要转换为 JSON：
- 对象：自定义 Python 类或对象无法直接转换为 JSON，需要使用以下方法之一：
- 序列：使用
__dict__属性或json.JSONEncoder的default方法将对象序列化为字典。 - 定制编码器：创建自定义 JSON 编码器，以将对象转换为 JSON 格式。
- 序列：使用
- 集合：集合和 Frozenset 需要转换为 JSON 列表或元组。
转换 Python 对象为 JSON
使用 Python 标准库中的 json 模块可以轻松地将 Python 对象转换为 JSON：
“`python
import json
dictionary = {“name”: “John”, “age”: 30}
json_string = json.dumps(dictionary)
“`
json.dumps() 方法将 Python 字典转换为 JSON 字符串。
将 JSON 转换为 Python 对象
同样，可以使用 json 模块将 JSON 字符串转换为 Python 对象：
“`python
import json
jsonstring = ‘{“name”: “John”, “age”: 30}’
dictionary = json.loads(jsonstring)
“`
json.loads() 方法将 JSON 字符串解析为 Python 字典。
常见问题解答
1. 如何处理无法序列化的 Python 对象？
可以使用 json.JSONEncoder 类的 default 方法来处理无法序列化的对象，或者创建自定义 JSON 编码器。
2. 如何提高 JSON 处理的性能？
使用 json 模块的 indent 和 separators 参数可以提高解析和生成的可读性，但会降低性能。
3. 如何验证 JSON 数据的完整性？
可以使用 json.JSONDecoder 类的 object_hook 参数来验证 JSON 数据并修复任何问题。
4. JSON 与 YAML 有什么区别？
JSON 和 YAML 都是数据格式，但 YAML 更灵活，支持分层数据和注释。
5. 何时使用 JSONP？
JSONP（JSON with Padding）是一种技巧，用于跨域传输 JSON 数据，当一个应用程序尝试从不同域访问另一个应用程序的数据时，这很有用。
原创文章，作者：郑玮雅，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_129477.html
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