Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding
encoding:把一个Python对象编码转换成Json字符串
decoding:把Json格式字符串解码转换成Python对象

import json
data = [{'a':"A",'b':(2,4),'c':3.0}]  #list对象
print "DATA:",repr(data)
data_string = json.dumps(data)
print "JSON:",data_string
输出:
DATA: [{'a':'A','c':3.0,'b':(2,4)}] #python的dict类型的数据是没有顺序存储的
JSON: [{"a":"A","c":3.0,"b":[2,4]}]  
JSON的输出结果与DATA很相似,除了一些微妙的变化,如python的元组类型变成了Json的数组,

编码后的json格式字符串紧凑的输出,而且也没有顺序,因此dumps方法提供了一些可选的参数,让输出的格式提高可读性,如sort_keys是告诉编码器按照字典排序(a到z)输出。

import json
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
print 'DATA:', repr(data)
unsorted = json.dumps(data)
print 'JSON:', json.dumps(data)
print 'SORT:', json.dumps(data, sort_keys=True)
输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]
JSON: [{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]
SORT: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}

indent参数根据数据格式缩进显示,读起来更加清晰:

import json
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
print 'DATA:', repr(data)
print 'NORMAL:', json.dumps(data, sort_keys=True)
print 'INDENT:', json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)
输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]
NORMAL: [{"a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]
INDENT: [
  {
    "a": "A",
    "b": [
      2,
      4
    ],
    "c": 3.0
  }
]

separators参数的作用是去掉,,:后面的空格,从上面的输出结果都能看到”, :”后面都有个空格,这都是为了美化输出结果的作用,但是在我们传输数据的过程中,越精简越好,冗余的东西全部去掉,因此就可以加上separators参数:

>>> json.dumps([1,2,3,{'4': 5, '6': 7}], separators=(',',':'))
'[1,2,3,{"4":5,"6":7}]'

import json
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
print 'DATA:', repr(data)
print 'repr(data)             :', len(repr(data))
print 'dumps(data)            :', len(json.dumps(data))
print 'dumps(data, indent=2)  :', len(json.dumps(data, indent=2))
print 'dumps(data, separators):', len(json.dumps(data, separators=(',',':')))
输出:
DATA: [{'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]
repr(data)             : 35
dumps(data)            : 35
dumps(data, indent=2)  : 76
dumps(data, separators): 29

skipkeys参数,在encoding过程中,dict对象的key只可以是string对象,如果是其他类型,那么在编码过程中就会抛出ValueError的异常。skipkeys可以跳过那些非string对象当作key的处理.

import json
data= [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, ('d',):'D tuple' } ]
try:
    print json.dumps(data)
except (TypeError, ValueError) as err:
    print 'ERROR:', err
print 
print json.dumps(data, skipkeys=True)
输出:
ERROR: keys must be a string
[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]

json读写文件

    with open("temp.json","w") as f:
        json.dump(data,f,indent= 4,sort_keys=True)

    with open("temp.json","r") as m:
        data_string = json.load(m)
print data_string

json格式字符串写入到文件流中

上面的例子都是在内存中操作的,如果对于大数据,把他编码到一个类文件(file-like)中更合适,load()和dump()方法就可以实现这样的功能。

import json
import tempfile
data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 } ]
f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')
json.dump(data, f)
f.flush()
print open(f.name, 'r').read()
输出:
[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]

类似的:

import json
import tempfile

f = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w+')
f.write('[{"a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]')
f.flush()
f.seek(0)
print json.load(f)
输出:
[{u'a': u'A', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}]

参考资料:
http://liuzhijun.iteye.com/blog/1859857
https://docs.python.org/2/library/json.html

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