JSON 数据想必每一个有开发经验的伙伴都不陌生， 虽然在计算机发展历史上，有许多的数据交换格式，但 JSON 凭借其易于阅读和编写的特性，逐渐成为了当前较为流行的一种数据格式。 经过这几年互联网的发展， JSON 同样具备了良好的兼容性，被大多数语言所兼容。如此简单易用， 但也支持嵌套结构，非常容易的表示复杂的数据关系。下边就带大家认识一下 JSON。

哪些内容可以转成 JSON

我们常见的 JSON 数据绝大多数为对象值，但其实 JSON 也可以是基础类型和数组类。

# 以下内容都是正确的, 使用JavaScript运行
# 转换为JSON
JSON.stringify(1)
JSON.stringify(true)
JSON.stringify("s")
JSON.stringify(null)
JSON.stringify([1,"2"])

# JSON转对象
JSON.parse("1")
JSON.parse("true")
JSON.parse('"s"')
JSON.parse('null')
JSON.parse('[1,"2"]')

需要注意的是:

1. 基础类型中，字符串必须是双引号, 单引号会导致解析异常. 对象类型中，键值始终是字符串，且必须为双引号包裹，否则也会报错，在刚接触 JSON 的小伙伴这里经常出现这样错误。
2. JSON 属于字符串表示， 因此在对象或者数组中，最后一个成员后不能加逗号，否则解析也会报错。

JSON 转 Python 对象

在 Python 中提供了非常简单易用的 JSON模块来完成 json 文件和字符串的读写操作，一共有两个方法：loads() 和 load()。

import json

json_str = """
{
    "name": "Jay",
    "age": 20,
    "sex": "男"
}
"""
obj = json.loads(json_str)
print(obj)
# {'name': 'Jay', 'age': 20, 'sex': '男'}

print(type(obj))
# <class 'dict'>

print(obj.get("name"))
# Jay

如上边代码，使用 loads 方法将字符串，转换为了 Python 对象后，就可以轻松使用其中的数据。

同样的，可以使用 load 方法直接解析文件

json.load(open("test.json"))

到这里可以看出两个方法的差异，loads 操作的时字符串，而 load 操作的时文件流。

Python 对象转 JSON

在 Python 中使用 dumps 和 dump 两个方法来完成 Python 对象转 json 字符串的操作。

import json

obj = {'name': 'Jay', 'age': 20, 'sex': '男'}

obj_str = json.dumps(obj)

print(type(obj_str))
print(obj_str)

# <class 'str'>
# {"name": "Jay", "age": 20, "sex": "\u7537"}

如上代码中，使用 dumps，将 Python 对象转换为了 json 字符串。还可以通过 dump 方法直接转换后的 json 字符串保存到文件中。

json.dump(obj, open("test1.json", "w"))

在上边的运行结果中，我们可以看到，转换后的字符串，是一行内容，可以通过指定参数indent=2 来格式 json 字符串。

json.dumps(obj, indent=2)

# {
#   "name": "Jay",
#   "age": 20,
#   "sex": "\u7537"
# }

在 Python 转 json 的过程中，Python 对象中的中文会被转为 Unicode 字符，这通常不是我们想要的结果，所以需要在转换的时候指定ensure_ascii=False参数，就可以输出中文内容了。

json.dumps(obj, indent=2, ensure_ascii=False)

# {
#   "name": "Jay",
#   "age": 20,
#   "sex": "男"
# }