详解Python中的JSON编码模块
JSON编码支持的基本数据类型为 None ， bool ， int ， float 和 str ， 以及包含这些类型数据的lists，tuples和dictionaries。 对于dictionaries，keys需要是字符串类型(字典中任何非字符串类型的key在编码时会先转换为字符串)。 为了遵循JSON规范，你应该只编码Python的lists和dictionaries。 而且，在web应用程序中，顶层对象被编码为一个字典是一个标准做法。
JSON编码的格式对于Python语法而已几乎是完全一样的，除了一些小的差异之外。 比如，True会被映射为true，False被映射为false，而None会被映射为null。 下面是一个例子，演示了编码后的字符串效果：
>>>json.dumps(False)false>>>d={a:True,...b:Hello,...c:None}>>>json.dumps(d){"b":"Hello","c":null,"a":true}>>>如果你试着去检查JSON解码后的数据，你通常很难通过简单的打印来确定它的结构， 特别是当数据的嵌套结构层次很深或者包含大量的字段时。 为了解决这个问题，可以考虑使用pprint模块的 pprint() 函数来代替普通的 print() 函数。 它会按照key的字母顺序并以一种更加美观的方式输出。 下面是一个演示如何漂亮的打印输出Twitter上搜索结果的例子：
>>>fromurllib.requestimporturlopen>>>importjson>>>u=urlopen(http://search.twitter.com/search.json?q=python&rpp=5)>>>resp=json.loads(u.read().decode(utf-8))>>>frompprintimportpprint>>>pprint(resp){completed_in:0.074,max_id:264043230692245504,max_id_str:264043230692245504,next_page:?page=2&max_id=264043230692245504&q=python&rpp=5,page:1,query:python,refresh_url:?since_id=264043230692245504&q=python,results:[{created_at:Thu,01Nov201216:36:26+0000,from_user:...},{created_at:Thu,01Nov201216:36:14+0000,from_user:...},{created_at:Thu,01Nov201216:36:13+0000,from_user:...},{created_at:Thu,01Nov201216:36:07+0000,from_user:...}{created_at:Thu,01Nov201216:36:04+0000,from_user:...}],results_per_page:5,since_id:0,since_id_str:0}>>>一般来讲，JSON解码会根据提供的数据创建dicts或lists。 如果你想要创建其他类型的对象，可以给 json.loads() 传递object_pairs_hook或object_hook参数。 例如，下面是演示如何解码JSON数据并在一个OrderedDict中保留其顺序的例子：
>>>s={"name":"ACME","shares":50,"price":490.1}>>>fromcollectionsimportOrderedDict>>>data=json.loads(s,object_pairs_hook=OrderedDict)>>>dataOrderedDict([(name,ACME),(shares,50),(price,490.1)])>>>下面是如何将一个JSON字典转换为一个Python对象例子：
>>>classJSONObject:...def__init__(self,d):...self.__dict__=d...>>>>>>data=json.loads(s,object_hook=JSONObject)>>>data.nameACME>>>data.shares50>>>data.price490.1>>>最后一个例子中，JSON解码后的字典作为一个单个参数传递给 __init__() 。 然后，你就可以随心所欲的使用它了，比如作为一个实例字典来直接使用它。
在编码JSON的时候，还有一些选项很有用。 如果你想获得漂亮的格式化字符串后输出，可以使用 json.dumps() 的indent参数。 它会使得输出和pprint()函数效果类似。比如：
>>>print(json.dumps(data)){"price":542.23,"name":"ACME","shares":100}>>>print(json.dumps(data,indent=4)){"price":542.23,"name":"ACME","shares":100}>>>对象实例通常并不是JSON可序列化的。例如：
>>>classPoint:...def__init__(self,x,y):...self.x=x...self.y=y...>>>p=Point(2,3)>>>json.dumps(p)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/usr/local/lib/python3.3/json/__init__.py",line226,indumpsreturn_default_encoder.encode(obj)File"/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py",line187,inencodechunks=self.iterencode(o,_one_shot=True)File"/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py",line245,initerencodereturn_iterencode(o,0)File"/usr/local/lib/python3.3/json/encoder.py",line169,indefaultraiseTypeError(repr(o)+"isnotJSONserializable")TypeError:<__main__.Pointobjectat0x1006f2650>isnotJSONserializable>>>如果你想序列化对象实例，你可以提供一个函数，它的输入是一个实例，返回一个可序列化的字典。例如：
defserialize_instance(obj):d={__classname__:type(obj).__name__}d.update(vars(obj))returnd如果你想反过来获取这个实例，可以这样做：
#Dictionarymappingnamestoknownclassesclasses={Point:Point}defunserialize_object(d):clsname=d.pop(__classname__,None)ifclsname:cls=classes[clsname]obj=cls.__new__(cls)#Makeinstancewithoutcalling__init__forkey,valueind.items():setattr(obj,key,value)returnobjelse:returnd下面是如何使用这些函数的例子：
>>>p=Point(2,3)>>>s=json.dumps(p,default=serialize_instance)>>>s{"__classname__":"Point","y":3,"x":2}>>>a=json.loads(s,object_hook=unserialize_object)>>>a<__main__.Pointobjectat0x1017577d0>>>>a.x2>>>a.y3>>>
