Python json函数与Flask jsonify函数，,JSON数据结构要把

Python json函数与Flask jsonify函数，,JSON数据结构要把

JSON数据结构

要把json与字典区分开来 dumps(字典转换成Json) loads(Json转换成字典)

参考：

Python 的字典是一种数据结构，JSON 是一种数据格式。json 就是一个根据某种约定格式编写的纯字符串，不具备任何数据结构的特征。而 python 的字典的字符串表现形式的规则看上去和 json 类似，但是字典本身是一个完整的数据结构，实现了一切自身该有的算法。Python的字典key可以是任意可hash对象，json只能是字符串。形式上有些相像，但JSON是纯文本的，无法直接操作。1.python dict 字符串用单引号，json强制规定双引号。2.python dict 里可以嵌套tuple,json里只有array。 json.dumps({1:2}) 的结果是 ｛"1":2}； json.dumps((1,2)) 的结果是[1,2]3.json key name 必须是字符串,   python 是hashable,  {(1,2):1} 在python里是合法的,因为tuple是hashable type；{[1,2]:1} 在python里TypeError: unhashable "list"4.json: true false null ；  python:True False Nonepython {"me": "我"} 是合法的；    json 必须是 {"me": "\u6211"}

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。

JSON和XML的比较可谓不相上下。

Python 3中自带了JSON模块，直接import json就可以使用了。

官方文档：http://docs.python.org/library/json.html

Json在线解析网站：http://www.json.cn/#

一个简单的Json数据：

{    "name":"张三",    "age":19,    "major":["挖掘机","炒菜","编程"],    "hasCar":false,    "child":[{"name":"小明","age":2},{"name":"小花","age":2}]}

Python中的Json模块

导入json即可开始使用

import json

json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load，用于字符串 和 python数据类型间进行转换。

1.json.loads()

Json -> Python字典

import jsonstrList = '[1, 2, 3, 4]'strDict = '{"city": "北京", "name": "大猫"}'json.loads(strList)# [1, 2, 3, 4]json.loads(strDict) # json数据自动按Unicode存储# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u732b'}

2.json.dumps()

Python字典 -> Json

import jsonimport chardetlistStr = [1, 2, 3, 4]tupleStr = (1, 2, 3, 4)dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"}json.dumps(listStr)# '[1, 2, 3, 4]'json.dumps(tupleStr)# '[1, 2, 3, 4]'# 注意：json.dumps() 序列化时默认使用的ascii编码# 添加参数 ensure_ascii=False 禁用ascii编码，按utf-8编码# chardet.detect()返回字典, 其中confidence是检测精确度json.dumps(dictStr)# '{"city": "\\u5317\\u4eac", "name": "\\u5927\\u5218"}'chardet.detect(str(json.dumps(dictStr)).encode())# {'confidence': 1.0, 'encoding': 'ascii'}print(json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False))# {"city": "北京", "name": "大刘"}chardet.detect(json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False))# {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8'}

3.json.dump()

将Python内置类型序列化为json对象后写入文件

import jsonlistStr = [{"city": "北京"}, {"name": "大刘"}]json.dump(listStr, open("listStr.json","w"), ensure_ascii=False)dictStr = {"city": "北京", "name": "大刘"}json.dump(dictStr, open("dictStr.json","w"), ensure_ascii=False)

4.json.load()

读取文件中json形式的字符串元素 转化成python类型

import jsonstrList = json.load(open("listStr.json"))print(strList)# [{u'city': u'\u5317\u4eac'}, {u'name': u'\u5927\u5218'}]strDict = json.load(open("dictStr.json"))print(strDict)# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u5218'}

Flask jsonify函数

简单，快速是Flask自带的模块 功能类似于json.dumps()，但是会把返回的Content-Type从text/html转换成带json特征的 application/json

Response在Flask框架中是一个class，当application的view方法处理完成，return 结果给Flask的时候，他会判断结果的类型，如果是string，则分会text/html, 如果是tuple, 同样

使用演示

注意：jsonify不能跟json一样转换成字典或字符串在控制台打印出来，只有在Flask的return过程中才能使用，听起来虽然有点鸡肋 但是在Flask开发中确实好用；奥利给！

Python json函数与Flask jsonify函数