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Python中JSON解析
Python2.6开始加入了JSON模块。
Python的JSON模块序列化和反序列化分别是encoding和decoding。- encoding ：将一个Python对象编码成JSON字符串。
- decoding：将JSON格式字符串解码成Python对象。
对简单的数据类型可以直接处理。如：string、unicode、int、float、list、tuple、dict
json模块编码
这里我们使用json.dumps()方法将一个Python数据类型列表编码（encoding）成为json格式的字符串。如：
>>> import json>>> data = [{ 'a':"A",'b':(2,4),'c':3.0}]>>> print "data :", repr(data)data : [{ 'a': 'A', 'c': 3.0, 'b': (2, 4)}]>>> data_json = json.dumps(data)>>> print data_json[{ "a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}] repr()是将一个对象转成字符串显示，注意只是显示用，有些对象直接转字符串会出错。如list,dict使用str()是无效的，但使用repr可以，这是为了看它们都有哪些值。
观察两次打印的结果，会发现Python对象转成JSON字符串以后，会有些变化，原元组被改成了json的数组。
在json的编码过程中，会存在从Python原始类型转化json类型的过程，但这两种语言的类型存在一些差异，对照表如下：
#对比实例>>> a = [{ 1:12, 'a':12.3}, [1,2,3], (1,2), 'asd', u'ad', 12, 13L, 3.3, True, False, None]>>> print json.dumps(a)[{ "a": 12.3, "1": 12}, [1, 2, 3], [1, 2], "asd", "ad", 12, 13, 3.3, true, false,null] 特别注意：编码以后，原字典key中非字符串类型变成了字符串类型。
json.dumps()
函数原型：
dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw)
dumps函数的参数很多，但是不是每个都必须弄清楚的，下面只说明几个比较常用的参数吧。
sort_keys ：是否按字典排序（a到z）输出。因为默认编码成json格式字符串后，是紧凑输出，并且也没有顺序的，不利于可读。>>> data = [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0 }]>>> print json.dumps(data)[{ "a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]>>> print json.dumps(data, sort_keys=True)[{ "a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}] indent ：设置参数缩进显示的空格数。缩进显示使读起来更加清晰。
>>> data = [{ "a": "A", "b": [2, 4], "c": 3.0}]>>> print json.dumps(data, sort_keys=True, indent=3)[ { "a": "A", "b": [ 2, 4 ], "c": 3.0 }] separators ：参数的作用是去掉,和: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。
>>> print len(json.dumps(data))35>>> print len(json.dumps(data, separators=(',',':')))29 skipkeys ：在encoding过程中，dict对象的key只可以是基本数据类型（str,unicode,int,long,float,bool,None），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对象的key的处理，就是不处理。
>>> data= [ { 'a':'A', 'b':(2, 4), 'c':3.0, (1,2):'D tuple' } ]>>> print json.dumps(data) #skipkeys参数默认为False时Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in File "C:\Python27\lib\json\__init__.py", line 243, in dumps return _default_encoder.encode(obj) File "C:\Python27\lib\json\encoder.py", line 207, in encode chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True) File "C:\Python27\lib\json\encoder.py", line 270, in iterencode return _iterencode(o, 0)TypeError: keys must be a string>>> print json.dumps(data, skipkeys=True)# skipkeys=True时[{ "a": "A", "c": 3.0, "b": [2, 4]}] ensure_ascii ：表示编码使用的字符集，默认是是True，表示使用ascii码进行编码。如果设置为False，就会以Unicode进行编码。由于解码json字符串时返回的就是Unicode字符串，所以可以直接操作Unicode字符，然后直接编码Unicode字符串，这样会简单些。
json模块解码
将JSON格式字符串解码成Python对象，我们使用的是json.loads()函数，可以将简单数据类型decoding（解码）成Python对象。如：
import jsondata = [{'a':"Aasdf",'b':(2,4),'c':3.0}]data1 = [{ "name" : "ruby", "age" : 20, "address" : "BJ"}]data_json = json.dumps(data)print "encoding :", data_jsonprint "decoding :", json.loads(data_json) 执行结果：
encoding : [{ "a": "Aasdf", "c": 3.0, "b": [2, 4]}]decoding : [{ u'a': u'Aasdf', u'c': 3.0, u'b': [2, 4]}] 编码过程中，Python中的list和tuple都被转化成json的数组，而解码后，json的数组最终被转化成Python的list的，无论是原来是list还是tuple。
从json到Python的类型转化对照表如下：
>>> a = [{ 1:12, 'a':12.3}, [1,2,3], (1,2), 'asd', u'ad', 12, 13L, 3.3, True, False, None]#编码后>>> print json.dumps(a)[{ "a": 12.3, "1": 12}, [1, 2, 3], [1, 2], "asd", "ad", 12, 13, 3.3, true, false,null]#解码后>>> print json.loads(json.dumps(a))[{ u'a': 12.3, u'1': 12}, [1, 2, 3], [1, 2], u'asd', u'ad', 12, 13, 3.3, True, False, None] 特别注意：
json格式的字符串解码成Python对象以后，String类型都变成了Unicode类型，数组变成了list，不会回到原元组类型，字典key字符也被转成Unicode类型了。 以上都是对简单数据类型的编码与解码，但是在实际的工作中，我们可能会遇到字典key或list中数据是类类型的，这个情况怎么进行序列化呢？将类的信息转换成json串
让我们看一个实例：
#coding=utf-8import jsonimport reclass C(object): def __init__(self): self.f4= 5class B(object): def __init__(self): self.f3 = 1 self.c = C()class A(object): def __init__(self): self.f1 = 1 self.f2 = "2" self.b = B() def func1(self):passa=A()def convert(a): seqDict={} for k,v in a.__dict__.items(): if re.match(r' 执行结果：
{ 'f1': 1, 'f2': '2', 'b': { 'c': { 'f4': 5}, 'f3': 1}}{ "f1": 1, "f2": "2", "b": { "c": { "f4": 5}, "f3": 1}} 这里有一个小技巧，就是对于是类类型的数据，用type()函数查看其类型是，返回的是<class '__main__.C'> 这种形式的，所以在convert()函数中，一旦碰到这种情况，就递归调用convert()函数本身再去处理类里面的内容，直到type()函数返回的类型是基本数据类型为止。