利用Python搞定json数据<建议收藏>

import json

json.dumps(obj,   # 待转化的对象
           skipkeys=False,  # 默认值是False，若dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key 
           ensure_ascii=True,  # 默认是ASCII码，若设置成False，则可以输出中文
           check_circular=True,  # 若为False，跳过对容器类型的循环引用检查
           allow_nan=True,  # 若allow_nan为假，则ValueError将序列化超出范围的浮点值(nan、inf、-inf)，严格遵守JSON规范，而不是使用JavaScript等价值(nan、Infinity、-Infinity)
           cls=None, 
           indent=None, # 参数根据格式缩进显示，表示缩进几个空格
           separators=None,   # 指定分隔符；包含不同dict项之间的分隔符和key与value之间的分隔符；同时去掉`: `
           encoding="utf-8",  # 编码
           default=None, # 默认是一个函数，应该返回可序列化的obj版本或者引发类型错误；默认值是只引发类型错误
           sort_keys=False,  # 若为False，则字典的键不排序；设置成True，按照字典排序（a到z） 
           **kw)

information1 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'address': 'shenzhen'
}
# 字典转成json数据
information2 = json.dumps(information1)

print(type(information1))
print(type(information2))
print(information2)

# 字典转成json数据
information3 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)

>>> import json
>>> print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4))  # python中的键是字符串，用单引号

# 结果显示
{
    "4": 5,  # 变成双引号
    "6": 7
}

information4 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'skills': 'python',
    'english': 'CET6',
    'major': '会计',
    'address': '深圳'
}

information5 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False)   # 不缩进
information6 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2)  # 缩进2个空格  
information7 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=5)  # 缩进5个空格


print(information5)
print(information6)
print(information7)

information4 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'skills': 'python',
    'english': 'CET6',
    'major': '会计',
    'address': '深圳'
}

information8 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2)  # 
information9 = json.dumps(information4, ensure_ascii=False, indent=2,sort_keys=True)  #  键的排序设置成True 

print(information8)
print(information9)

information1 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'address': 'shenzhen'
}

information2 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)
information10 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False,separators=('+','@'))  # 改变分隔符

print(information2)  # 默认连接符
print(information10)  

information = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'skills': 'python',
    'english': 'CET6',
    'major': '会计',
    'address': '深圳'
}

# 使用json.dump；json数据一定是双引号

with open("information_1_to_json.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # json.dump(dic_, f) # 全部写入一行数据，不换行
    json.dump(information,   # 待写入数据
              f, # File对象
              sort_keys=True,  # 键的排序
              ensure_ascii=False)  # 显示中文

with open("information_2_to_json.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    json.dump(information, 
              f, 
              indent=2,  # 空格缩进符，写入多行
              sort_keys=True, 
              ensure_ascii=False) 

information1 = {
    'name': '小明',
    'age': 18,
    'address': 'shenzhen'
}
# 字典转成json数据
information3 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)

information11 = json.loads(information3)  # json转成字典数据
print(information11)

# 使用json.load

with open("information_to_json.json",encoding="utf-8") as f:
    json_to_dict = json.load(f)  # json转成字典

print(json_to_dict)

import demjson   # 导入包

pandas.read_json(
  path_or_buf=None,  # json文件路径
  orient=None,  # 重点参数，取值为："split"、"records"、"index"、"columns"、"values"
  typ='frame',   # 要恢复的对象类型（系列或框架），默认’框架’.
  dtype=None, # boolean或dict，默认为True
  convert_axes=None, 
  convert_dates=True, 
  keep_default_dates=True, 
  numpy=False, 
  precise_float=False, 
  date_unit=None, 
  encoding=None, 
  lines=False,  # 布尔值，默认为False，每行读取该文件作为json对象
  chunksize=None,
  compression='infer', 
  nrows=None, 
  storage_options=None)

split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}

‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]

dict like {index -> {column -> value}}

dict like {column -> {index -> value}}

‘values’ : just the values array

df.to_json("个人信息.json")   # 直接保存成json文件

df.to_json("个人信息1.json",force_ascii=False)   # 显示中文

from pandas.io.json import json_normalize

import json   # 数据类型转化
import demjson  # 编码解码
pd.read_json  #  读取
pd.to_json  # 写入
from pandas.io.json import json_normalize  # 规范化