【Python】simplejson：Python 中的 JSON 编解码利器

news2024/11/30 14:41:50

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simplejson 是一个高效且功能丰富的 Python JSON 编码和解码库。它能够快速地将 Python 数据结构转换为 JSON 格式（序列化），或将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象（反序列化）。相比标准库中的 json 模块，simplejson 提供了更多的选项和参数来优化 JSON 的处理，尤其在处理大规模数据或复杂对象时表现更优。

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⭕️宇宙起点

- 🔨 主要功能
- 📦 安装与使用
- - 安装
  - 基础用法
  - 1. 编码（将 Python 数据结构转换为 JSON 字符串）
  - 2. 解码（将 JSON 字符串转换为 Python 对象）
- 🥇 高级用法与自定义功能
- - 1. 使用自定义编码器处理复杂对象
  - 2. 自定义解码器映射 JSON 数据到特定对象
- 🙉 流式处理与文件操作
- - 1. 将 JSON 数据写入文件
  - 2. 从文件中读取 JSON 数据
- ❓ 常见问题与注意事项
- 📥 下载地址
- 💬 结语
- 📒 参考文献

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🔨 主要功能

编码与解码：支持将 Python 数据（如字典、列表等）序列化为 JSON 字符串，也可从 JSON 格式解码为 Python 对象。
浮点数精度控制：通过 use_decimal 参数支持高精度浮点数处理。
自定义对象序列化与反序列化：支持自定义编码器与解码器，能够轻松处理复杂数据类型。
多种格式化选项：提供了多种格式化和排序参数（如 indent、separators），可生成美观的 JSON 输出。
支持 Python 2 和 3：simplejson 保持了对 Python 2.5 至 3.8 的兼容性，适用于不同版本的项目。

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📦 安装与使用

安装

使用 pip 安装 simplejson 非常简单：

pip install simplejson

基础用法

1. 编码（将 Python 数据结构转换为 JSON 字符串）

使用 dumps() 函数可以将 Python 数据结构编码为 JSON 字符串：

import simplejson as json

data = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 输出：{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}

常用参数：

indent：设置缩进字符，进行格式化输出。
separators：自定义键值对与元素间的分隔符。
sort_keys：按键值对的键进行排序。
ensure_ascii：控制是否强制将非 ASCII 字符转换为 Unicode 转义。

2. 解码（将 JSON 字符串转换为 Python 对象）

使用 loads() 函数可以将 JSON 字符串解码为 Python 数据结构：

json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
data = json.loads(json_str)
print(data)  # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}

常用参数：

parse_float：指定自定义的浮点数解析函数（如 decimal.Decimal）。
object_hook：自定义解码规则，可实现复杂数据结构的映射。
use_decimal：使用高精度的 decimal.Decimal 进行浮点数解析。

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🥇 高级用法与自定义功能

simplejson 提供了多种自定义序列化与反序列化选项，以下为一些高级用法：

1. 使用自定义编码器处理复杂对象

对于非标准 JSON 对象，可以自定义 default() 函数来控制其序列化行为：

import simplejson as json

class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, complex):
            return {'real': obj.real, 'imag': obj.imag}
        return super().default(obj)

data = {'number': 2 + 3j}
json_str = json.dumps(data, cls=ComplexEncoder)
print(json_str)  # 输出：{"number": {"real": 2.0, "imag": 3.0}}

2. 自定义解码器映射 JSON 数据到特定对象

可以使用 object_hook 来将 JSON 字符串解码为特定的 Python 对象：

import simplejson as json

def decode_complex(dct):
    if 'real' in dct and 'imag' in dct:
        return complex(dct['real'], dct['imag'])
    return dct

json_str = '{"number": {"real": 2.0, "imag": 3.0}}'
data = json.loads(json_str, object_hook=decode_complex)
print(data)  # 输出：{'number': (2+3j)}

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🙉 流式处理与文件操作

1. 将 JSON 数据写入文件

使用 dump() 方法可以将 Python 对象以 JSON 格式写入文件：

import simplejson as json

data = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

2. 从文件中读取 JSON 数据

使用 load() 方法可以从文件中读取 JSON 格式数据并解码为 Python 对象：

import simplejson as json

with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
print(data)  # 输出：{'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}

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❓ 常见问题与注意事项

如何处理 NaN、Infinity 等特殊浮点数？
simplejson 默认不支持这些特殊值，可以通过 allow_nan=True 来启用。
如何使用 Decimal 处理高精度浮点数？
使用 use_decimal=True 来启用 decimal.Decimal 解析，以避免浮点数精度丢失。
如何优化 JSON 序列化的性能？
使用 separators=(',', ':') 消除不必要的空格和换行符，以生成最紧凑的 JSON 格式。