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JSON#xff08;JavaScript Object Notation#xff09;是一种轻量级的数据交换格式#xff0c;用于在不同应用程序之间传递数据。它是一种文本格式#xff0c;易于阅读和编写#xff0c;同时也易于… 目录 1. json简介2. dumps/loads3. dump/load4. jsonl格式 1. json简介
JSONJavaScript Object Notation是一种轻量级的数据交换格式用于在不同应用程序之间传递数据。它是一种文本格式易于阅读和编写同时也易于解析和生成。JSON最初是由Douglas Crockford于2001年提出的它基于JavaScript对象字面量语法但已经成为一种独立于编程语言的数据格式。
乍一看json对象和python中的字典长得差不多但前者是一种数据格式而后者是一种数据结构。
具体来讲json对象由一个大括号 {} 组成大括号里保存的是若干个key-value对其中key必须是字符串且必须由双引号括起来python的字典可以是单引号。value可以是字符串数值整数/浮点数布尔值null数组json对象。key和value使用冒号 : 进行分隔每个key-value对使用逗号 , 进行分隔。
json对象通常存储在以 .json 为扩展名的文本文件中一个可能的例子
{k1: a,k2: 1,k3: 1.1,k4: true,k5: false,k6: null,k7: [1,1.1,false,b],k8: {c: 2,d: 3}
}以上列出了value所有可能的数据类型。当然json文件中可以包含多个json对象通常由一个大列表括起来每个json对象间用逗号分隔
[{k1: 1,k2: 2},{k3: 3,k4: 4}
]事实上json文件能存储的有
单个简单值例如数值字符串布尔值null。单个数组数组的内容可以是简单值其他数组以及json对象。单个json对象包含一系列key-value对。
对于数组和json对象其中的最后一个元素后面不能有逗号。
json 库是python的标准库它主要有四个函数dump、dumps、load、loads接下来也只讲解这四个函数。
2. dumps/loads
dumps用于将一个python对象转化成json格式的字符串其中python对象必须是json可序列化的即上面提到的三种。dumps这一过程又被称为序列化。
不严谨地来讲dumps的函数签名如下
def dumps(obj: Union[None, int, float, str, bool, list, dict], *args) - str:pass一些示例
print(json.dumps(None))
# null
print(json.dumps(1))
# 1
print(json.dumps(3.3))
# 3.3
print(json.dumps(abc))
# abcprint(json.dumps([1, 2, 3, 4]))
# [1, 2, 3, 4]
print(json.dumps({a: 1, b: 2}))
# {a: 1, b: 2}loads的作用与dumps相反loads过程又被称为反序列化即将一个json格式的字符串转化为相应的python对象。
不严谨地来讲loads的函数签名如下
def loads(s: str, *args) - Union[None, int, float, str, bool, list, dict]:passs 还可以是bytes或bytearray这超出了本文的讨论范围。 一些示例
print(json.loads(null))
# None
print(json.loads(1))
# 1
print(json.loads(3.3))
# 3.3
print(json.loads(\abc\))
# abcprint(json.loads([1, 2, 3, 4]))
# [1, 2, 3, 4]
print(json.loads({\a\: 1, \b\: 2}))
# {a: 1, b: 2}在使用dumps时有一个小细节如下
print(json.dumps(abc你好))
# abc\u4f60\u597d默认情况下所有非 ASCII 字符即那些无法用标准 ASCII 表示的字符都被转义为 Unicode 转义序列。这样做的目的是为了确保生成的 JSON 字符串是 ASCII 编码的因为一些旧系统或处理 JSON 数据的应用程序可能不支持非 ASCII 字符。
如果要防止对非ASCII字符进行转义可以设置 ensure_ascii False如下
print(json.dumps(abc你好, ensure_asciiFalse))
# abc你好3. dump/load
dump用于将一个python对象需要是json可序列化的保存到相应的json文件中dump没有返回值。
with open(1.json, w) as f:json.dump([1, 2, 3], f)load用于从一个json文件中读取并转化为相应的python对象
with open(1.json) as f:print(json.load(f))
# [1, 2, 3]4. jsonl格式
JSONLJSON Lines中的每一行都是一个json对象如下
{name: John, age: 30, city: New York}
{name: Alice, age: 25, city: Los Angeles}
{name: Bob, age: 35, city: Chicago}JSONL 更适合处理大型数据集特别是日志文件和行格式数据。它可以逐行处理而不需要一次性加载整个文件到内存中。这使得它在处理大型数据文件时更具效率。
使用json库对jsonl文件进行读写
# 读取
with open(1.jsonl) as r:for line in r:print(json.loads(line))# 写入
content ... # 预定义
with open(1.jsonl, w) as w:for line in content:w.write(json.dumps(line, ensure_asciiFalse) \n)使用 jsonlines 库我们可以更高效的处理jsonl文件
import jsonlines# 读取
with jsonlines.open(1.jsonl) as r:for line in r:print(type(line), line)
# class dict {name: John, age: 30, city: New York}
# class dict {name: Alice, age: 25, city: Los Angeles}
# class dict {name: Bob, age: 35, city: Chicago}# 写入
dic {a: 1, b: 2}with jsonlines.open(1.jsonl, w) as w:w.write(dic) # 会自动加换行符# 写入多个
dic [{a: 1, b: 2}, {c: 3, d: 4}]with jsonlines.open(1.jsonl, w) as w:w.write_all(dic)可以看到我们能够直接对 dict 对象进行操作而不需要进行 dict - str 的转化。 write() 有返回值即当前行的字符总数包括换行符。write_all() 是所有行的字符总数。
