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Python数据持久化:JSON

上周更新的《Think Python 2e》第14章讲述了几种数据持久化的方式,包括dbm、pickle等,但是考虑到篇幅和读者等因素,并没有将各种方式都列全。

本文将介绍一个与pickle类似的轻量级数据持久化方式,即json。而且json也是在网络数据传输的一种常见格式,非常有了解和学习的必要。 ​

JSON与Pickle的区别

Python官方文档中是这么比较JSON与Pickle的:

  1. JSON是文本形式的存储,Pickle则是二进制形式(至少常用二进制)
  2. JSON是人可读的,Pickle不可读
  3. JSON广泛应用于除Python外的其他领域,Pickle是Python独有的
  4. JSON只能dump一些python的内置对象,Pickle可以存储几乎所有对象

JSON一般使用方式

Python中处理json的自带库就是json模块,需要用到的方法大致就是以下4个,其实它们的参数有很多这里暂且省略。

import json
obj = {'a' : 'b', 'c' : 'd'}
fp = open('obj.json', 'w')
json.dump(obj, fp)
fp.close()s = json.dumps(obj)
x = json.load(open('obj.json', 'r'))
y = json.loads(s)

可以看到,结尾带s就是在字符串层面上操作,如果不带s就是在文件层级操作。obj指的是需要转化的对象,可以是一个字典或者列表,fp是文件句柄,用open打开。s则是一个字符串。

dumps返回的是一个字符串,load和loads则会返回python的对象。

以上是最简单的一些使用方式,这里还有一些实用的参数可以选择。

import json
obj = {u'姓名' : u'无名氏', u'国籍' : u'中国'}
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=4)
obj2 = json.loads(s, encoding='utf8')

ensure_ascii参数,是在有中文的情况下,设置为False可以防止将其解码而得到乱码,在loads的时候可以指定encoding来保持编码。

中文编码问题请参考之前发的文章:《如何正确解决Python中的中文编码问题》。

indent参数如果不指定的话,输出的字符串就是紧凑的形式,indent指定为4就可以输出缩进为4的美化形式,在需要给人看的时候用这个不错。

JSON序列化datetime问题

Python自己的json.dumps不能序列化datetime对象,如果需要dump这类对象时可以自己定义JSONEncoder。

import json
from datetime import date, datetime
class AdvEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        elif isinstance(obj, date):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d')
        else:
            return super().default(self, obj)

obj = {}
json.dumps(obj, cls=AdvEncoder)

这样在dump时指定cls参数就可以完成序列化datetime的任务了,如果觉得麻烦的话,可以使用偏函数的方法自己封装一下。

import functools
adumps = functools.partial(json.dumps, cls=AdvEncoder)
d = datetime.now()
adumps(d)

simplejson

Python中自带的json库是在2.6版本中才加入的。因此,如果你需要使用一个更早的Python版本并且处理json数据,那么你可以安装一个第三方库:simplejson。

simplejson模拟了自带的json库,目前支持Python 2.5+和Python 3.3+。根据官方文档的介绍,该库在没有安装C扩展的情况下,速度仍优于自带的json库。这应该也是为什么simplejson在PyPI的下载数超高的原因之一。

要使用simplejson,你只需要像下面这样导入即可:

import simplejson as json

其他的代码不需要修改。

参考资料

Python Data Persistence

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