Python 中怎样做数据交换格式

宅哥聊构架 后端 2024-06-17

Python 中怎样做数据交换格式

在现代的数据交换和存储中,JSON(JavaScript Object Notation)作为一种轻量级的数据交换格式,备受青睐。它不仅易于阅读和理解,还可以灵活地表达和存储高维数据。本文将介绍如何在 Python 中操作 JSON 文件,实现数据的序列化和反序列化。

1. JSON 数据格式

JSON 格式采用键值对的方式表达信息。它的值可以是对象、数组、字符串、整数、浮点数、布尔型或空值。下面是一个 JSON 数据的例子:json

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{ "name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [ {"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"} ] }

在实际工作中,我们可以根据需要扩展和定制这种数据格式,以适应不同的场景和业务需求。

2. Python 操作 JSON 文件

Python 提供了内置的 json 模块,用于解析和操作 JSON 数据。

2.1 JSON 反序列化为 Python 对象

将 JSON 数据反序列化为 Python 对象是常见的操作,可以利用 json.loads() 方法实现。swift

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import json json_str = '{"name":"kira","age":18}' print(json_str, type(json_str)) load_data = json.loads(json_str) print(load_data, type(load_data))

运行结果:arduino

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{"name":"kira","age":18} <class 'str'> {'name': 'kira', 'age': 18} <class 'dict'>

此外,如果需要从 JSON 文件中加载数据,可以使用 json.load() 方法。python

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import json with open('kira.json', 'r', encoding='utf-8') as f: load_data = json.load(f) print(load_data, type(load_data))

运行结果:arduino

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{'name': 'kira', 'age': 18, 'hobby': ['唱歌', '吹牛'], 'friends': [{'name': '刘德华'}, {'name': '梁朝伟'}]} <class 'dict'>

2.2 Python 序列化为 JSON

与反序列化相对应,Python 可以将对象序列化为 JSON 数据。json.dumps() 方法可以实现这一功能。python

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import json data = { "name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [ {"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"} ] } json_str = json.dumps(data) print(json_str) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True))

运行结果:json

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{"name": "kira", "age": 18, "hobby": ["\u5531\u6b4c", "\u5439\u725b"], "friends": [{"name": "\u5218\u5fb7\u534e"}, {"name": "\u6881\u671d\u4f1f"}]} {"name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [{"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"}]} { "name": "kira", "age": 18, "hobby": [ "唱歌", "吹牛" ], "friends": [ { "name": "刘德华" }, { "name": "梁朝伟" } ] } { "age": 18, "friends": [ { "name": "刘德华" }, { "name": "梁朝伟" } ], "hobby": [ "唱歌", "吹牛" ], "name": "kira" }

如果需要将 Python 对象序列化后写入 JSON 文件,可以使用 json.dump() 方法。kotlin

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import json data = { "name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [ {"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"} ] } with open('first.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

通过上述方法,我们可以轻松地在 Python 中进行 JSON 数据的序列化和反序列化操作。无论是数据交换还是数据存储,JSON 都是一种简单而高效的选择。在实际工作中,我们可以根据具体需求灵活运用 JSON 的优势,提高工作效率。

3 工作中的常见场景

3.1 网络请求和响应

在web开发中,客户端和服务器之间得数据传输通常使用JSON格式。客户端可以将数据封装成 JSON 字符串,通过网络请求发送给服务器。服务器接收到 JSON 数据后,可以使用 Python 中的 JSON 模块将其反序列化为 Python 对象进行处理。处理完成后,服务器可以将结果序列化为 JSON 数据,发送给客户端作为响应。例如:

服务器端(Python):ini
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from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) @app.route('/api/data', methods=['POST']) def receive_data(): data = request.get_json() # 对接收到的数据进行处理 processed_data = process_data(data) # 将处理后的数据作为 JSON 响应返回给客户端 return jsonify(processed_data) def process_data(data): # 在这里进行数据处理的逻辑 # ... return processed_data if __name__ == '__main__': app.run()
客户端(JavaScript):javascript
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const data = { name: '测试玩家勇哥', age: 18, hobby: ['唱歌', '吹牛'], }; fetch('/api/data', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify(data), }) .then(response => response.json()) .then(responseData => { // 处理从服务器返回的响应数据 console.log(responseData); });

上述就是客户端语服务器端之间使用JSON数据传输交互的常见场景。

3.2 配置文件管理

JSON 格式数据非常适合用于存储和管理配置文件,当然数据文件的使用之前勇哥有一篇文章详细介绍过,忘记了的小伙伴可以去复习一下,传送门:python常用的配置文件详谈,下面举个荔枝:

读取配置文件:ini
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import json def read_config_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: config_data = json.load(f) return config_data # 读取配置文件 config = read_config_file('config.json') # 获取配置项的值 db_host = config['database']['host'] db_port = config['database']['port']
修改配置文件:python
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import json def update_config_file(file_path, new_config): with open(file_path, 'w') as f: json.dump(new_config, f, indent=4) # 读取配置文件 config = read_config_file('config.json') # 修改配置项的值 config['database']['port'] = 5432 # 更新配置文件 update_config_file('config.json', config)

数据持久化存储也是可以写道JSON文件中的,本文就不做过多的描写了。

转载来源:https://juejin.cn/post/7248623840316932156

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