json.loads和json.dumps有什么区别,什么时候用json.loads,什么时候用json.dumps?

发布于:2024-07-21 ⋅ 阅读:(124) ⋅ 点赞:(0)

发现很多小伙伴对

json.loads()

 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()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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 参数:
    • json.loads() 支持的参数包括 object_hookparse_floatparse_int 等,用于自定义 JSON 数据的解析方式。
    • json.dumps() 支持的参数包括 indentensure_asciisort_keys 等,用于控制 JSON 字符串的格式和编码。

总的来说,json.loads()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:

  1. 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。

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())

  1. 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。

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。


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