Python中如何快速解析JSON对象数组

由于浏览器可以迅速地解析JSON对象，它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。本文将描述如何使用Python的JSON模块来传输和接收JSON数据。

JavaScript Object Notation

JSON (JavaScript Object Notation)是一种用于数据交换的语法，它对人的读写很简单，对计算机的解析和生产也很简单，而且还可以存储数据。

它是一种不偏向语言的全文格式。此外，Python包括一个名为json 的库，我们可以用它来与JSON数据进行交互。

JSON的语法被认为是JavaScript语法的一部分，它还包括name 和value ，因为name 在表示数据时前面有一个冒号(:)，name: value 对被逗号分割。

对象在大括号中，而数组元素住在方括号中，每个值之间用逗号隔开。在开始解析JSON之前，Python需要一些JSON来进行处理。

有几件事情我们必须最初设置好。首先制作一个Python文件，它将包含这些练习的代码。然后，在该文件中导入JSON模块。

JSON对象

由于浏览器可以迅速地解析JSON对象，它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。字符串、整数(浮点数或英寸)、布尔值、列表、空或另一个JSON对象都是JSON对象键的可接受值。

在下面的例子中，创建了一个由字典填充的对象json_string ，该对象中的数据将通过使用json.load() 方法进行解析，然后打印输出中显示的数据。

示例代码：

import json
json_string = """
{
    "Student": {
        "ID" : "3",
        "name": "kelvin",
        "Group": "A",
        "Program" : "BSSE"
    }
}
"""
data = json.loads(json_string)
print (data)

输出：

{'Student': {'ID': '3', 'name': 'kelvin', 'Group': 'A', 'Program': 'BSSE'}}

解析JSON数组的对象

JSON数组的结构与Python括号内的列表的结构相同。它们可能包括嵌套数组和与JSON对象字段值相同的数据类型。使用内置包json 的json.loads() 函数，将一个JSON字符串转化为Python对象。

JSON数据字符串由json.loads() 函数解析，然后提供一个包含JSON中所有数据的Python字典。你可以通过使用名字或索引来引用对象，从这个 Python 字典中获得解析的数据。

我们还可以检查字典中的嵌套JSON项目。使用相关的方法json.load() 来解析一个JSON文件(没有s)。在下面的例子中，我们使用json.loads 来解析数组中的值。

示例代码：

import json
json_string = """
{
    "Student": {
        "ID" : "3",
        "name": "kelvin",
        "Group": "A",
        "Program" : "BSSE",
        "cars": [
            {"model": "BMW 330e", "mpg": 143},
            {"model": "Rolls-Royce Phantom EWB", "mpg": 18}
        ]
    }
}
"""
data = json.loads(json_string)
print (data)

输出：

{'Student': {'ID': '3', 'name': 'kelvin', 'Group': 'A', 'Program': 'BSSE', 'cars': [{'model': 'BMW 330e', 'mpg': 143}, {'model': 'Rolls-Royce Phantom EWB', 'mpg': 18}]}}

这个例子通过JSON解码器将JSON数组转换为Python数组数据类型。在Python对象中使用其索引可以从JSON数组中获得一个元素。

示例代码：

import json
json_str = """
{
  "Orders": [
    {"Id": 151},
    {"Id": 120},
    {"Id": 131},
    {"Id": 114}
  ]
} #Python小白学习交流群：711312441
"""''
data = json.loads(json_str)
order_1_id = data['Orders'][0]['Id']
order_2_id = data['Orders'][1]['Id']
order_3_id = data['Orders'][0]['Id']
order_4_id = data['Orders'][1]['Id']
total = len(data['Orders'])
print(f"Order #1: {order_1_id}, Order #2: {order_2_id}, Total Orders: {total}")

输出：

Order #1: 151, Order #2: 120, Total Orders: 4