json模块讲解
SON( , JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。JSON的数据格式其实就是里面的字典格式，里面可以包含方括号括起来的数组，也就是里面的列表。
在中，有专门处理json格式的模块—— json 和 picle模块
Json 模块提供了四个方法：dumps、dump、loads、load
模块也提供了四个功能：dumps、dump、loads、load
一. dumps 和 dump:
dumps和dump 序列化方法
dumps只完成了序列化为str，
dump必须传文件描述符，将序列化的str保存到文件中
def dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw): # Serialize ``obj`` to a JSON formatted ``str``.
# 序列号 “obj” 数据类型 转换为 JSON格式的字符串
def dump(obj, fp, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True,
allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None,
default=None, sort_keys=False, **kw): """Serialize ``obj`` as a JSON formatted stream to ``fp`` (a
``.write()``-supporting file-like object).
我理解为两个动作，一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串，还有一个动作是将字符串写入到文件中，也就是说文件描述符fp是必须要的参数 """
>>> json
>>> json.dumps([]) # dumps可以格式化所有的基本数据类型为字符串
‘[]’
>>> json.dumps(1) # 数字
‘1’
>>> json.dumps(‘1’) # 字符串
‘”1″‘
>>> dict = {“name”:”Tom”, “age”:23}
>>> json.dumps(dict) # 字典
‘{“name”: “Tom”, “age”: 23}’
a = {"name":"Tom", "age":23}
with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f: # indent 超级好用，格式化保存字典，默认为None，小于0为零个空格
f.write(json.dumps(a, indent=4)) # json.dump(a,f,indent=4) # 和上面的效果一样
二. loads 和 load
loads和load 反序列化方法
loads 只完成了反序列化，
load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化
(, , , , , , , , ):
>>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}')
{'age': 23, 'name': 'Tom'}
json
(, , =) f:
aa = json.loads(f.read())
f.seek()
bb = json.load(f) (aa)
(bb)
{: , : }
{: , : }
三. json 和 picle 模块
json模块和picle模块都有 dumps、dump、loads、load四种方法，而且用法一样。
不用的是json模块序列化出来的是通用格式，其它编程语言都认识，就是普通的字符串，
而picle模块序列化出来的只有可以认识，其他编程语言不认识的，表现为乱码
不过picle可以序列化函数，但是其他文件想用该函数，在该文件中需要有该文件的定义（定义和参数必须相同，内容可以不同）
四. 对象（obj） 与json对象的对应关系
+——————-+—————+
| | JSON |
+===================+===============+
| dict | |
+——————-+—————+
| list, tuple | array |
+——————-+—————+
| str | |
+——————-+—————+
| int, float | |
+——————-+—————+
| True | true |
+——————-+—————+
| False | false |
+——————-+—————+
| None | null |
+——————-+—————+
五. 总结
1. json序列化方法：
dumps：无文件操作 dump：序列化+写入文件
2. json反序列化方法：
loads：无文件操作 load：读文件+反序列化
3. json模块序列化的数据 更通用
picle模块序列化的数据 仅可用，但功能强大，可以序列号函数
4. json模块可以序列化和反序列化的 数据类型 见 对象（obj） 与json对象的对应关系表
5. 格式化写入文件利用 = 4
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