python json.load()和json.dumps()

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#python

json,loads()

json字符串转化为json对象这样才能够进行json的解析

json.drumps()

json对象转换为json字符串  字符串不能json解析



Python 基础 之 json load 、dump、loads 和 dumps 的简单说明和使用
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02-09 4380
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01-23 765
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03-21 514
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今天遇到一个问题，就是在使用json.load()时，中文字符被转化为Unicode码的问题，解决方案找了半天，无解。全部代码贴出，很简单的一个入门程序，抓的是有道翻译的，跟着小甲鱼的视频做的，但是他的版本是python3.4...
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C'mon的博客
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模块一起使用，用于将 JSON 字符串解析为 Python 对象。以下是一个简单的示例，演示了如何在 Django 视图函数中使用。这样，当你访问该视图时，将会得到一个 JSON 格式的响应，其内容为解析后的 Python 字典对象。函数将一个 JSON 字符串解析为 Python 字典对象。类创建一个 JSON 响应，将 Python 字典作为参数传递给该类。在函数内部，我们使用了。在这个示例中，我们定义了一个名为。函数通常与 Python 的。在 Django 中，
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在Python中，json.load()和json.loads()是两个用于处理JSON数据的方法，它们的主要区别在于输入数据的类型和返回值的类型。功能：json.load()方法用于从已打开的文件对象中读取JSON数据，并将其转换为Python对象（如字典或列表）。在这个例子中，json.load()方法从名为data.json的文件中读取JSON数据，并将其转换为Python对象。json.load()用于从文件中读取JSON数据，而json.loads()用于从字符串中解析JSON数据。
json.dumps 和 json.load
04-02
<think>嗯，用户之前问过如何在Python中过滤JSON中的敏感内容，比如密码。现在他们又问关于json.dumps和json.load的问题。我需要先理解这两个函数的用途和区别。 首先，用户可能是在处理JSON数据时遇到了问题，或者想更深入地了解这两个函数。他们之前已经接触过json模块，用来处理数据过滤，现在想更详细地了解序列化和反序列化的工具。 json.dumps的作用是将Python对象转换成JSON字符串。比如字典转成字符串，方便传输或保存。而json.loads是把JSON字符串转回Python对象。这里用户写的是json.load，可能是指从文件读取，因为json.load是从文件对象加载数据，而json.loads是从字符串加载。需要确认用户是否混淆了这两个函数。 接下来，我需要检查用户的问题是否有拼写错误。原问题中的json.load可能是指json.loads，或者是真的指从文件读取。需要明确区分两者的使用场景。例如，json.dump是将Python对象写入文件，而json.dumps生成字符串。同样，json.load从文件读取，json.loads从字符串解析。 用户可能是在处理数据存储或传输，比如将过滤后的数据保存到文件，或者从网络接收JSON数据。这时候需要用到这些函数。在之前的回答中，用户已经使用了json.dumps来输出过滤后的JSON字符串，所以他们可能对这两个函数的具体用法和区别感兴趣。 需要详细解释每个函数的参数，比如ensure_ascii、indent在dumps中的作用，以及object_hook在loads中的高级应用。还要提醒常见错误，比如处理日期时间对象时需要自定义序列化，或者编码问题。 另外，用户可能在实际使用中遇到了问题，比如非ASCII字符处理，或者嵌套结构的解析。需要给出示例代码，说明如何正确使用这些函数，以及如何处理异常情况。 最后，总结两者的区别，强调dumps和loads处理字符串，而dump和load处理文件，避免混淆。同时，提醒注意数据类型的兼容性，比如Python的None对应JSON的null，列表和字典的转换等。</think>以下是关于Python中`json.dumps()`和`json.loads()`的详细对比与使用说明： --- ### **1. 核心功能** | 函数 | 作用 | 输入类型 | 输出类型 | |-----------------|-----------------------------|---------------|---------------| | `json.dumps()` | 将Python对象转换为JSON格式的字符串 | 字典/列表/基础类型 | **字符串** | | `json.loads()` | 将JSON格式的字符串解析为Python对象 | 字符串 | 字典/列表/基础类型 | --- ### **2. 基本用法** #### **(1) `json.dumps()` 示例** ```python import json data = { "name": "张三", "age": 30, "is_student": False, "hobbies": ["阅读", "编程"] } # 转换为JSON字符串 json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2) print(json_str) ``` **输出**： ```json { "name": "张三", "age": 30, "is_student": false, "hobbies": ["阅读", "编程"] } ``` **关键参数**： - `ensure_ascii=False`：允许非ASCII字符（如中文）直接显示 - `indent=2`：格式化缩进，提升可读性 - `default=str`：处理无法序列化的对象（如`datetime`） --- #### **(2) `json.loads()` 示例** ```python json_string = '{"city": "北京", "population": 2154, "is_capital": true}' # 解析为Python字典 parsed_data = json.loads(json_string) print(parsed_data["city"]) # 输出：北京 print(type(parsed_data)) # 输出：<class 'dict'> ``` **注意**：JSON中的`true`会被转换为Python的`True` --- ### **3. 进阶用法** #### **(1) 自定义序列化（`default`参数）** 处理复杂对象（如日期）： ```python from datetime import datetime data = { "event": "会议", "time": datetime.now() } # 自定义序列化逻辑 json_str = json.dumps(data, default=lambda x: x.isoformat() if isinstance(x, datetime) else str(x)) print(json_str) # 输出：{"event": "会议", "time": "2023-08-20T15:30:00.123456"} ``` #### **(2) 解析时类型转换（`object_hook`参数）** 将JSON中的特定字段转换为Python对象： ```python def custom_parser(dct): if "birthdate" in dct: dct["birthdate"] = datetime.fromisoformat(dct["birthdate"]) return dct json_str = '{"name": "李四", "birthdate": "1990-05-15"}' data = json.loads(json_str, object_hook=custom_parser) print(data["birthdate"].year) # 输出：1990 ``` --- ### **4. 常见错误** #### **(1) 类型不兼容** ```python # 错误示例：包含Python的set类型 invalid_data = {"tags": {"A", "B"}} json.dumps(invalid_data) # 报错：TypeError ``` **解决方案**：手动转换类型 ```python json.dumps({"tags": list(invalid_data["tags"])}) ``` #### **(2) 编码问题** ```python # 错误示例：未处理非ASCII字符 data = {"name": "王五"} json.dumps(data) # 输出：{"name": "\u738b\u4e94"} ``` **解决方案**：添加`ensure_ascii=False` --- ### **5. 关联函数扩展** | 函数 | 作用 | 适用场景 | |-----------------|-----------------------------|---------------| | `json.dump()` | 将Python对象直接写入文件 | 保存JSON到本地文件 | | `json.load()` | 从文件中读取JSON数据并解析 | 读取本地JSON文件 | **文件操作示例**： ```python # 写入文件 with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False) # 读取文件 with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f: loaded_data = json.load(f) ``` --- ### **6. 总结对比** | 特性 | `json.dumps()` | `json.loads()` | |--------------------|--------------------------|--------------------------| | 方向 | **序列化**（Python → JSON） | **反序列化**（JSON → Python） | | 典型应用场景 | 发送API请求、保存配置 | 解析API响应、读取配置文件 | | 特殊字符处理 | 依赖`ensure_ascii`参数 | 自动转换Unicode字符 | | 性能优化 | 使用`separators=(',', ':')`减小体积 | 无特别优化参数 |
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