不服不行，Python 操作 JSON 的门道也这么多~
作者：Peter
来源：Python编程时光
在实际工作中，尤其是web数据的传输，我们经常会遇到json数据。它不像常见的文本数据、数值数据那样友好，而且它和Python中的字典类型数据又很相像，给很多人造成了困扰。
本文结合具体案例详细介绍了如何利用Python和pandas（Python的第三方库）来处理json数据，主要内容包含：
json数据简介
常用json数据转化网站
json数据和Python数据的转化
pandas处理json数据
1. JSON 简单介绍
1.1 什么是json数据
首先，我们看一段来自维基百科对json的解释：
JSON（JavaScript Object Notation，JavaScript对象表示法）是一种由道格拉斯·克罗克福特构想和设计、轻量级的资料交换语言，该语言以易于让人阅读的文字为基础，用来传输由属性值或者序列性的值组成的数据对象。
JSON 数据格式与语言无关。即便它源自JavaScript，但目前很多编程语言都支持 JSON 格式数据的生成和解析。文件扩展名是
.json。
通过上面的官方介绍，我们总结3点：
JSON是一种文本（资料）语言，超轻量级的数据交换格式
JSON数据容易阅读，易读性强
源自JavaScript，其他语言可解析JSON数据
1.2 json数据类型
JSON实际上是JavaScript的一个子集，JSON语言中仅有的6种数据类型或者它们之间的任意组合：
number：和JavaScript中的number一致
boolean：JavaScript中的true或者false
string：JavaScript中的string
null：JavaScript中的null
array：JavaScript的表示方式：[]
object：JavaScript的
{…}表示方式
1.3 两点规定
1、JSON语言中规定了字符集必须是UTF-8
2、为了统一解析，JSON的字符串规定必须是双引号''
2. 常用json数据转化网站
1、json.cn：https://www.json.cn/
2、json菜鸟工具：https://c.runoob.com/front-end/53
3、sojson：https://www.sojson.com/，非常全的json处理网站
4、kjson：https://www.kjson.com/
5、编程狮-json检验工具：https://www.w3cschool.cn/tools/index?name=jsoncheck
6、JSONViewer：http://jsonviewer.stack.hu/，用于检测Json格式是否正确的一个在线应用工具
3. JSON 和 Dict 类型转化
本小节主要讲解的json类型数据和Python类型的转化。
json对象和Python字典的转化主要使用的是内置json包，下面详细介绍该包的使用。详细的学习资料见官网：https://docs.python.org/3/library/json.html
首先使用的时候直接导入该包：
import json
json包中存在4中方法用来进行和Python内置数据类型的转化：
| 方法 | 作用 |
|---|---|
| json.dumps() | 将python对象编码成Json字符串：字典到json |
| json.loads() | 将Json字符串解码成python对象：json到字典 |
| json.dump() | 将python中的对象转化成json储存到文件中 |
| json.load() | 将文件中的json的格式转化成python对象提取出来 |
笔记：两个和load相关的方法只是多了一步和文件相关的操作。
json.dumps
和dump相关的两个函数是将Python数据类型转成json类型，转化对照表如下：
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str, unicode | string |
| int, long, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
json.dumps方法的作用是将Python字典类型的数据转成json格式的数据，具体的参数如下：
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)通过例子来解释上面几个常见参数的作用
1、当我们的Python类型数据中存在中文
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)
加上ensure_ascii=False参数即可显示中文：
# 字典转成json数据information3 = json.dumps(information1,ensure_ascii=False)⚠️通过结果我们发现：json数据中全部变成了双引号，原来的字典类型数据中使用的是单引号，再看一个关于引号变化的例子：
>>> 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
}
2、对json数据通过缩进符美观输出，使用indent参数
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)3、对Python数据类型中键进行排序输出
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)
通过sort_keys=True的设置，可以观察到输出的结果进行了首写字母的排序；当首写字母相同，按照第二个字母再进行排序。
4、输出分隔符的控制
使用separators参数来设置不同的输出分隔符；不同的dic元素之间默认是，,键值对之间默认是:
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) json.dump
json.dump功能和json.dumps类似，只是需要将数据存入到文件中，二者参数相同
我们尝试将下面的个人信息写入到文件中
information = {
'name': '小明',
'age': 18,
'skills': 'python',
'english': 'CET6',
'major': '会计',
'address': '深圳'
}
1、如果不使用indent参数，全部信息显示为一行
# 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) # 显示中文看看实际的保存效果：
加入indent参数，会显示成多行数据：
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)
json.loads
和load相关的两个函数是将json转成Python数据类型，转化对照表如下：
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | unicode |
| number (int) | int, long |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
json.loads的作用是将json格式的数据转成Python字典类型的数据。
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)json.load
打开json文件再转成字典形式的数据
# 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)
4. JSON 和 非 Dict 类型的转化
上面介绍的主要是json格式数据和Python字典之间的转化，下面讲解了Python其他数据类型通过json.dumps方法转成json个数据：
1、元组转化
2、列表转化
3、布尔值转化
4、数值型数据转化
5. 利用 Demjson 来解析
Demjson是Python的第三方库，能够用于编码和解码json数据：
encode：将 Python 对象编码成 JSON 字符串
decode：将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
安装demjson
直接使用pip install demjson安装，kan'dao看到如下界面表示安装成功。
使用demjson
使用之前先进行导入：
import demjson # 导入包1、编码功能
2、解码功能
demjson包一个明显的缺点就是不能直接解析中文数据：
如果我们想看到中文数据，可以使用eval函数：
6. Pandas处理 json
下面介绍pandas库对json数据的处理：
read_json：从json文件中读取数据
to_json：将pandas中的数据写入到json文件中
json_normalize：对json数据进行规范化处理
https://geek-docs.com/pandas/pandas-read-write/pandas-reading-and-writing-json.html
6.1 read_json
首先看看官网中read_json的参数:
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)
详细的参数解析可以参考文章：https://blog.csdn.net/qq_41562377/article/details/90203805
假设我们现在有一份json数据，如下图所示：
我们将上面的数据读取进来，由于数据是比较规范的，所以直接填写文件路径即可读取：
重点讲解下参数orient：
1、oriden='split'
split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}json文件的key的名字只能为index,cloumns,data这三个，另外多一个key都不行，少一个也不行。举例说明：
2、orient='records'
'records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]
3、orient='index'
dict like {index -> {column -> value}}4、orient='columns'
dict like {column -> {index -> value}}
转置之后就是上面orient='index'的结果
5、orient='values'
'values’ : just the values array6.2 to_json
to_json方法就是将DataFrame文件保存成json文件：
df.to_json('个人信息.json') # 直接保存成json文件
如果按照上面的代码保存，中文是没有显示的：
当然我们可以通过json.load将json文件再次读取进行，显示中文，我们也可以直接在保存的时候显示中文：
df.to_json('个人信息1.json',force_ascii=False) # 显示中文6.3 json_normalize
https://www.jianshu.com/p/a84772b994a0
上面介绍的json数据的保存和读取中json数据都是列表形式的；但是json文件中的数据通常不一定全部是列表形式，那么我们需要将字典结构的文件转成列表形式，这个过程就叫做规范化。
pandas中的json_normalize()函数能够将字典或列表转成表格，使用之前先进行导入：
from pandas.io.json import json_normalize
通过官网和一个实际的例子来同时进行学习，首先看看官网的例子：
1、层级字典通过属性的形式显示数据：
2、如果加入max_level参数则会显示不同的效果：
若max_level=0，则嵌套的字典会当做整体，显示在数据框中
若max_level=1，则嵌套的字典会被拆解，里面的键会被单独出来：
3、读取层级嵌套中的部分内容：
4、读取全部内容
7. 总结一下
json数据是工作中经常会遇到的一种数据格式，也是很重要的一种数据。
本文首先对json数据及格式进行了简介，重新认识json数据；其次，结合各种实际案例，将json和Python的各种数据类型，尤其是字典类型进行了转化；最后，重要讲解了json数据的读取、写入和规范化的操作。
希望这篇文章的详细讲解，能够帮助到各位搞定json数据~