Python的json函数帮助你更好地序列化和反序列化JSON数据
Python作为一种高级编程语言，被广泛认为是最好的数据处理语言之一。Python有许多模块可用于处理不同类型的数据，其中之一是json模块。JSON是现代Web应用程序中使用的最常见数据格式之一。这里我们将向您介绍Python的json模块，以帮助您更好地序列化和反序列化JSON数据。
什么是JSON？
JSON代表JavaScript Object Notation。它是一种轻量级数据交换格式。JSON格式的数据易于阅读和编写，并且可以在网络上进行快速和简单的传输。JSON的原始设计目的是将结构化数据嵌入到JavaScript中。JSON使用推荐的Unicode字符集来表示JavaScript中的字符串数据类型。JSON是自描述的格式，这意味着它在存储或传输时可以包含足够的信息来描述自身的结构。
Python的json模块
Python的json模块提供了一种用于序列化和反序列化JSON数据的标准方式。它提供了4个函数，用于将Python对象序列化为JSON格式并将JSON格式反序列化为Python对象。
json.dump（obj，fp，*，skipkeys = False，ensure_ascii = True，check_circular = True，allow_nan = True，cls = None，indent = None，separators = None，default = None，sort_keys = False，** kwargs ）
该函数将Python对象解析为JSON字符串，并将其写入文件流（fp）中。在序列化期间，如果发现任何无法转换为JSON的的Python对象，则它将引发TypeError。但是，如果 skipkeys=True，则会跳过无法转换的对象而不会引发TypeError。下面是函数的参数列表：
obj - 要序列化的Python对象（必需）。
FP - 文件流（必需）。
skipkeys - 如果为True，则跳过无法转换为JSON的对象。否则，会引发TypeError（默认为False）。
ensure_ascii - 如果为True，则将所有非ASCII字符转义为\uXXXX序列。否则，不进行转义（默认为True）。
check_circular - 如果为True，则在发现循环引用时引发TypeError。否则，将在序列化期间忽略循环引用（默认为True）。
allow_nan - 如果为False，则将JSON数字中的NaN和Infinity解析为TypeError。否则，将它们解析为常规Python float对象（默认为True）。
cls - 用于序列化的可选类（默认为None）。
indent - 如果提供，则使用它为每个层级设置缩进（默认为None）。
separators - 可选元组（item_separator，key_separator），指定项目和键值之间使用哪些字符进行分隔（默认为（“，”，“：”））。
default - 如果提供，它应该是一个处理不支持序列化Python对象的函数。
sort_keys - 如果为True，则按字母顺序对生成的键排序（默认为False）。
kwargs - 其他参数。
json.dumps（obj，*，skipkeys = False，ensure_ascii = True，check_circular = True，allow_nan = True，cls = None，indent = None，separators = None，default = None，sort_keys = False，** kwargs ）
该函数将Python对象序列化为JSON格式的字符串。下面是该函数的参数列表：
obj - 要序列化的Python对象（必需）。
skipkeys - 如果为True，则跳过无法转换为JSON的对象。否则，会引发TypeError（默认为False）。
ensure_ascii - 如果为True，则将所有非ASCII字符转义为\uXXXX序列。否则，不进行转义（默认为True）。
check_circular - 如果为True，则在发现循环引用时引发TypeError。否则，将在序列化期间忽略循环引用（默认为True）。
allow_nan - 如果为False，则将JSON数字中的NaN和Infinity解析为TypeError。否则，将它们解析为常规Python float对象（默认为True）。
cls - 用于序列化的可选类（默认为None）。
indent - 如果提供，则使用它为每个层级设置缩进（默认为None）。
separators - 可选元组（item_separator，key_separator），指定项目和键值之间使用哪些字符进行分隔（默认为（“，”，“：”））。
default - 如果提供，它应该是一个处理不支持序列化Python对象的函数。
sort_keys - 如果为True，则按字母顺序对生成的键排序（默认为False）。
kwargs - 其他参数。
json.load（fp，*，cls = None，object_hook = None，parse_float = None，parse_int = None，parse_constant = None，object_pairs_hook = None，** kwargs ）
该函数从文件流（fp）读取JSON数据并将其解析为Python对象。如果在解析期间发现无效数据，则json.decoder.JSONDecodeError将被引发。下面是该函数的参数列表：
fp - 文件流（必需）。
cls - 用于加载的可选类（默认为None）。
object_hook - 如果指定，则为所有对象实例调用，用于转换集合为Python对象。
parse_float - 如果指定，则将此函数用于将所有浮点值转换为Python对象。默认为float。
parse_int - 如果指定，则将此函数用于将所有整数值转换为Python对象。默认为int。
parse_constant - 如果指定，则将此函数用于将以下常量名称解析为相应的常量值：true，false，null。否则，将在使用Python true，false和None时进行解析。
object_pairs_hook - 如果指定，则调用此函数以将所有对象对转换为Python对象。
kwargs - 其他参数。
json.loads（s，*，cls = None，object_hook = None，parse_float = None，parse_int = None，parse_constant = None，object_pairs_hook = None，** kwargs ）
该函数将JSON字符串解析为Python对象。如果在解析期间发现无效数据，则json.decoder.JSONDecodeError将被引发。下面是该函数的参数列表：
s - 要解析的JSON字符串（必需）。
cls - 用于加载的可选类（默认为None）。
object_hook - 如果指定，则为所有对象实例调用，用于转换集合为Python对象。
parse_float - 如果指定，则将此函数用于将所有浮点值转换为Python对象。默认为float。
parse_int - 如果指定，则将此函数用于将所有整数值转换为Python对象。默认为int。
parse_constant - 如果指定，则将此函数用于将以下常量名称解析为相应的常量值：true，false，null。否则，将在使用Python true，false和None时进行解析。
object_pairs_hook - 如果指定，则调用此函数以将所有对象对转换为Python对象。
kwargs - 其他参数。
在Python中使用JSON
Python中的JSON是通过字典和列表表示的。字典表示对象（在JSON中称为“object”），列表表示数组（在JSON中称为“array”）。可以使用json.dumps()将Python对象转换为JSON格式的字符串：
import json
person = {"name": "Peter", "age": 30, "city": "London"}
json_string = json.dumps(person)
print(json_string)
输出如下：
{"name": "Peter", "age": 30, "city": "London"}
您还可以将从JSON字符串反序列化的Python对象打印出来：
import json
json_string = '{"name": "Peter", "age": 30, "city": "London"}'
person = json.loads(json_string)
print(person["name"])
print(person["age"])
print(person["city"])
输出如下：
Peter
30
London
结论
Python的json模块是将Python对象序列化为JSON格式字符串并将JSON字符串反序列化为Python对象的最佳方式。json.dump和json.dumps函数序列化Python对象为JSON格式字符串，json.load和json.loads函数将JSON格式字符串反序列化为Python对象。使用json模块可以