Python Json序列化与反序列化的示例

不同的编程语言有不同的数据类型; 比如说:

Python的数据类型有(dict、list、string、int、float、long、bool、None)
Java的数据类型有(bool、char、byte、short、int、long、float、double)
C的数据类型有(bit、bool、char、int、short、long、unsigned、double、float)
Tcl的数据类型(int、bool、float、string)
Ruby的数据类型(Number、String、Ranges、Symbols、true、false、Array、Hash)
...

他们的共同特点是，都有字符串类型！

所以要实现不同的编程语言之间对象的传递，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。
JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，而且可以直接在Web页面中读取，非常方便.

JSON类型     Python类型
{}                  dict
[]                  list
"string"            str
1234.56             int或float
true                True
false               False
null                None

在python中，序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。

json的dumps方法和loads方法，可实现数据的序列化和反序列化。具体来说，dumps方法，可将json格式数据序列为Python的相关的数据类型；loads方法则是相反，把python数据类型转换为json相应的数据类型格式要求。在序列化时，中文汉字总是被转换为unicode码，在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False即可解决。

下面是json的序列化与反序列化：

1、Json序列化如下：

import jsonprint (json.__all__)  #查看json库的所有方法['dump', 'dumps', 'load', 'loads', 'JSONDecoder', 'JSONEncoder']

未在dumps函数中添加参数ensure_ascii=False，结果如下：

#coding: utf-8import jsondict = {'name':'zhangsan', 'age':33, 'address':'红星路'}print('未序列化前的数据类型为:', type(dict))print('为序列化前的数据：', dict)#对dict进行序列化的处理dict_xu = json.dumps(dict)  #直接进行序列化print('序列化后的数据类型为：', type(dict_xu))print('序列化后的数据为：', dict_xu)