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使用Python解析JSON数据的基本方法
摘要:Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。其中两个主要的函数是json.dumps()和json.loads...

Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多。 下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON:

import json data = { 'name' : 'ACME', 'shares' : 100, 'price' : 542.23 } json_str = json.dumps(data)

下面演示如何将一个JSON编码的字符串转换回一个Python数据结构:

data = json.loads(json_str)

如果你要处理的是文件而不是字符串,你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据。例如:

# Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f) # Reading data back with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f)

用法示例:

相对于python解析XML来说,我还是比较喜欢json的格式返回,现在一般的api返回都会有json与XML格式的选择,json的解析起来个人觉得相对简单些

先看一个简单的豆瓣的图书查询的api返回

http://api.douban.com/v2/book/isbn/9787218087351

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看起来别提多乱了,现在我们将其格式进行简单的整理

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下面我们通过python来取出想要的信息,比如我们想要rating,images里的large和summary

import urllib2 import json html = urllib2.urlopen(r'http://api.douban.com/v2/book/isbn/9787218087351') hjson = json.loads(heml.read()) print hjson['rating'] print hjson['images']['large'] print hjson['summary']

是不是很简单,其实只要把返回的json格式嵌套搞清楚,json还是比较简单的

PS:关于json操作,这里再为大家推荐几款比较实用的json在线工具供大家参考使用:

在线JSON代码检验、检验、美化、格式化工具:

http://tools.jb51.net/code/json

JSON在线格式化工具:

http://tools.jb51.net/code/jsonformat

在线XML/JSON互相转换工具:

http://tools.jb51.net/code/xmljson

json代码在线格式化/美化/压缩/编辑/转换工具:

http://tools.jb51.net/code/jsoncodeformat

在线json压缩/转义工具:

http://tools.jb51.net/code/json_yasuo_trans

C语言风格/HTML/CSS/json代码格式化美化工具:

http://tools.jb51.net/code/ccode_html_css_json

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