发现很多小伙伴对
json.loads()和
json.dumps()傻傻分不清，不知道什么时候应该用json.loads()，什么时候用 json.dumps()，这里简单给大家分享一下
json.loads() 和 json.dumps() 是 Python 标准库 json 模块中的两个重要函数,它们之间有以下区别:
- 功能:
json.loads()：将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象(通常是 dict 或 list)。json.dumps()：将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。
- 输入输出类型:
json.loads()：输入是 JSON 格式的字符串,输出是 Python 对象。json.dumps()：输入是 Python 对象,输出是 JSON 格式的字符串。
- 应用场景:
json.loads()：常用于从服务器或文件中读取 JSON 数据,将其转换为 Python 对象以便进一步处理。json.dumps()：常用于将 Python 对象转换为 JSON 格式,以便传输或存储。
- 参数:
json.loads()支持的参数包括object_hook、parse_float、parse_int等,用于自定义 JSON 数据的解析方式。json.dumps()支持的参数包括indent、ensure_ascii、sort_keys等,用于控制 JSON 字符串的格式和编码。
总的来说,json.loads() 和 json.dumps() 是 Python 中处理 JSON 数据的两个核心函数,前者用于将 JSON 字符串转换为 Python 对象,后者用于将 Python 对象转换为 JSON 字符串。它们在数据交互和存储中扮演着重要的角色。
那么什么情况下用son.loads()，什么情况用json.dumps()？
使用场景一般如下:
- 使用
json.loads():- 从网络上获取 JSON 格式的数据(如 API 响应)时,需要使用
json.loads()将 JSON 字符串转换为 Python 对象(通常是字典或列表)。 - 从文件中读取 JSON 格式的数据时,也需要使用
json.loads()将其转换为 Python 对象。 - 当你需要处理 JSON 格式的数据时,通常需要先使用
json.loads()将其转换为 Python 对象。
- 从网络上获取 JSON 格式的数据(如 API 响应)时,需要使用
示例:
import json
# 从 API 获取 JSON 数据
response = requests.get('<https://api.example.com/data>')
data = json.loads(response.text)
# 从文件读取 JSON 数据
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.loads(f.read())
- 使用
json.dumps():- 当你有一个 Python 对象(如字典或列表)需要转换为 JSON 格式的字符串时,可以使用
json.dumps()。 - 在将数据发送到网络(如 API 请求)或写入文件时,通常需要先使用
json.dumps()将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。 - 如果需要控制 JSON 输出的格式(如缩进、编码等),也可以使用
json.dumps()的参数进行设置。
- 当你有一个 Python 对象(如字典或列表)需要转换为 JSON 格式的字符串时,可以使用
示例:
import json
# 将 Python 字典转换为 JSON 字符串
data = {'name': 'John', 'age': 30}
json_data = json.dumps(data, indent=4)
# 将 JSON 字符串写入文件
with open('data.json', 'w') as f:
f.write(json_data)
# 将 Python 对象作为 JSON 数据发送到 API
requests.post('<https://api.example.com/data>', data=json.dumps(data))
总的来说,json.loads() 用于将 JSON 格式的数据转换为 Python 对象,而 json.dumps() 用于将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。根据具体的使用场景,合理选择这两个函数可以帮助你更好地处理 JSON 数据。
