json对象和json数组

本文详细解析了JSON字符串对象(JSONObject)与JSON字符串数组(JSONArray)的区别,通过具体实例展示了如何将String转换为JSON对象,以及如何创建和操作JSON对象与数组。了解这些基础知识对于进行数据交换和处理至关重要。

json字符串对象和json字符串数组:JSONArray跟JSONObject的区别就是JSONArray比JSONObject多中括号[]

jsonObject:

"Row":{
"YLX":"2010",
"ZYY":"变更",
"YWH":"60000000020181213",
"JYH":"200151"
}

jsonArray:

"Row":[
{
"YWX":"200",
"ZYY":"变更",
"YBH":"60000000020181213,
"JYH":"200151"
}
]

例如:String转json对象:

String formInfos = infoReq.getFormInfos();
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(formInfos);

创建json对象,用put(key,value)拼接json:

JSONObject object = new JSONObject();
jsonObjectRow.put("YWH", projId);
jsonObjectRow.put("YWX", "2010");
jsonObjectRow.put("JGXYH", jsonObject.getString("ZJYH"));

创建json数组用add添加json对象(json对象转json数组):

JSONArray jsonArrayRow = new JSONArray();
jsonArrayRow.add(object);

 

参考文献:http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2011/12/16/2296904.html

转载于:https://www.cnblogs.com/phpli/p/10144603.html

### Python 判断 JSON对象还是数组的方法 在 Python 中,可以通过 `type()` 或者 `isinstance()` 来判断解析后的 JSON 数据是对象(`dict` 类型)还是数组(`list` 类型)。以下是具体实现方式: #### 1. **使用 `json.loads()` 将 JSON 字符串转换为 Python 对象** 首先需要导入 `json` 模块,并利用其函数 `loads()` 将 JSON 字符串转化为对应的 Python 数据结构。如果输入的是有效的 JSON,则会返回一个 `dict` 或 `list`。 ```python import json def determine_json_type(json_str): try: parsed_data = json.loads(json_str) if isinstance(parsed_data, dict): return "这是一个 JSON 对象" elif isinstance(parsed_data, list): return "这是一个 JSON 数组" else: return "未知类型的 JSON 数据" except ValueError as e: return f"无效的 JSON 输入: {e}" ``` 此代码片段中,`isinstance()` 函数用于检测转化后的数据类型[^1]。如果是字典则表示该 JSON 表达式代表的对象;若是列表形式即表明这是个 JSON 数组[^5]。 #### 2. **验证 JSON 合法性的辅助功能** 为了确保传入字符串确实是合法的 JSON 格式,在上面例子的基础上还可以加入额外一步——检查给定文本能否被成功解析成 JSON 结构。下面展示了一种简单有效的方式来做这件事: ```python def is_valid_json(myjson): """Check whether the provided string represents valid JSON.""" try: _ = json.loads(myjson) # Try to parse it. except ValueError: # If parsing fails... return False # It's not valid JSON. return True # Otherwise, it must be good! ``` 这段逻辑基于尝试执行 `json.loads()` 并捕获任何可能出现异常的情况来决定输入是否构成正确的 JSON 形式[^2]。 --- ### 示例运行结果 假设我们有如下几个测试案例: ```python print(determine_json_type('{"key":"value"}')) # 输出:这是一个 JSON 对象 print(determine_json_type('[1, 2, 3]')) # 输出:这是一个 JSON 数组 print(determine_json_type('invalid')) # 输出:无效的 JSON 输入: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) ``` 以上展示了不同情况下的行为表现以及错误处理机制[^4]。 --- ### 注意事项 当遇到复杂场景比如嵌套结构时,仅靠顶层类型不足以完全描述整个文档的内容特性。因此建议深入分析内部组成成分以获得更精确的信息。 ---
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