Python与JSON交互：解析与序列化详解

[[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key1': (1, 2, 3), 'key2': (4, 5, 6)}] [[1, 2, 3], 123, 123.123, "abc", {"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}] 这个例子展示了如何使用Python的`json`库将一个包含多种数据类型的Python对象转换成JSON格式的字符串。`json.dumps()`方法用于编码，它能够处理整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等基本数据类型。编码后的JSON字符串是符合JSON语法规则的，便于在网络间传输或存储。 解码JSON数据到Python对象则使用`json.loads()`方法。例如： ```python import json json_string = '{"key1": [1, 2, 3], "key2": [4, 5, 6]}' decoded_obj = json.loads(json_string) print(decoded_obj) ``` 这将输出： ``` {'key1': [1, 2, 3], 'key2': [4, 5, 6]} ``` JSON的主要特点和用途： 1. **轻量级**：JSON的格式简洁，易于读写，数据传输量小，适合网络传输。 2. **独立于语言**：尽管基于JavaScript，但JSON是语言无关的，可以被任何支持JSON的编程语言解析。 3. **结构清晰**：主要由两种结构组成：键值对集合和有序值列表，对应于大多数编程语言中的对象和数组。 4. **数据类型**：JSON支持字符串、数字、布尔值、数组、对象（键值对）和null。 Python中`json`库的主要功能： 1. **json.dumps()**：将Python对象编码成JSON字符串。 2. **json.loads()**：将JSON字符串解码为Python对象。 3. **json.dump()**和**json.load()**：与dumps和loads类似，但用于文件对象，直接将数据序列化到文件或从文件加载数据。 4. **json.JSONEncoder**：自定义编码器，允许用户处理自定义类型。 5. **json.JSONDecoder**：自定义解码器，用于解析JSON时执行特殊逻辑。 在实际应用中，JSON常用于前后端数据交换，API接口设计，配置文件存储等方面。Python的`json`库提供了方便的API，使得在Python中处理JSON数据变得非常直观和高效。