本文目录一览：
- 1、python之jsonpath模块
- 2、Python模块的几种类型简介
- 3、【Python】浅谈python中的json
- 4、python的json模块
- 5、py3笔记8：json结构的校验
- 6、如何用python处理json文件
python之jsonpath模块
安装方法：pip install jsonpath
官方文档：
jsonpath表达式与xPath表达式类似，用来解析多层嵌套的json数据。
JsonPath是Json版的XPath。
JsonPath 对于 JSON 来说，相当于 XPath 对于 XML
JsonPath用符号 $ 表示最外层对象，类似于Xpath中的 根元素
jsonPath可以用：
例如， address.* 表示address对象的所有属性，
book[*] 表示book数组的所有项目。 |
| [n] | 从数组中选择第n那一个元素。索引从0开始。 |
| [n1,n2,…] | 选择具有指定索引的数组元素，相当于上一个的多选。返回一个列表 |
| [start:end]
[start:] | 数组切片操作：
从start索引直到（但不包括）end索引选择数组元素。
省略 end ，则选择从start到数组结尾的所有元素。返回一个列表 |
| [:n] | 选择数组的前n个元素 |
| [-n:] | 选择数组的最后n个元素 |
| [?(expression)] | 过滤表达式,进行数据筛选 |
| [(expression)] | 使用表达式。
[(@.length-1)] 选择数组中的最后一项。
在这里 length 是指当前数组的长度，而不是名为的JSON字段 length 。 |
Python模块的几种类型简介
1、系统内置模块
os模块：os模块包含普遍的操作系统功能
sys模块：提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数
random模块：random模块用于生成随机数
time 模块: 主要包含各种提供日期、时间功能的类和函数
datetime模块：对time模块的一个高级封装
shutil模块：是一种高层次的文件操作工具
logging模块：将日志打印到了标准输出中
re模块：可以直接调用来实现正则匹配
pymysql模块：连接数据库,并实现简单的增删改查
threading模块：提供了更强大的多线程管理方案
queue模块：实现了多生产者,多消费者的队列
json模块：用于字符串和数据类型间进行转换json
2、开源(三方)模块
Requests：最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
Scrapy：从事爬虫相关的工作，这个库也是必不可少的。
NumPy：为Python提供了很多高级的数学方法。
matplotlib：一个绘制数据图的库。对于数据分析师非常有用。
Pygame：开发2D游戏的时候可以用上 。
Scapy：用Python写的数据包探测和分析库。
Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
Py2exe：将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。
BeautifulSoup：基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PyGtk：基于Python的GUI程序开发GTK+库。
3、自定义模块
自定义模块是自己写的模块，对某段逻辑或某些函数进行封装后供其他函数调用。
注意：自定义模块的命名一定不能和系统内置的模块重名了，否则将不能再导入系统的内置模块了。
例如：自定义了一个sys.py模块后，再想使用系统的sys模块是不能使用的。
【Python】浅谈python中的json
一 前言
最近一直在做开发相关的工作--基于Django的web 平台，其中需要从model层传输数据到view 层做数据展示或者做业务逻辑处理。我们采用通用的Json格式--Json(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和程序解析。
二 认识Json
2.1 Json 结构
常见的Json格式为 “名称/值”对的集合,其中 值可以是对象，列表，字典，字符串等等。比如
backup_data = {"back_to_host": "dbbk0",
"ip_address": "10.10.20.3",
"host_name": "rac4",
"port": 3306}
2.2 使用Json
Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 编码和解码。这两个过程涉及到两组不同的函数
编码 把一个Python对象编码转换成Json字符串，json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)
解码 把Json格式字符串解码转换成Python对象，json.loads(data)/json.load(file_handler)
在python中要使用Json模块做相关操作，必须先导入:
import Json
2.3 主要函数
编码函数主要有 json.dumps(data)/json.dump(data,file_handler)
json.dumps()的参数是将python对象转换为字符串，如使用json.dumps序列化的对象json_dumps=json.dumps({'a':1, 'b':2}) ，json_dumps='{"b": 2, "a": 1}'
json.dump 是将内置类型序列化为json对象后写入文件。
解码函数主要由json.loads(data)/json.load(file_handler)
json.loads的参数是内存对象，把Json格式字符串解码转换成Python对象,json_loads=json.loads(d_json) #{ b": 2, "a": 1}，使用load重新反序列化为dict
json.load()的参数针对文件句柄，比如本地有一个文件/tmp/test.json json_load=json.load(open('/tmp/test.json'))
具体案例参考如下:
In [3]: data={"back_to_host": "rac1",
...: "ip_address": "10.215.20.3",
...: "host_name": "rac3",
...: "port": 3306}
In [7]: json_str=json.dumps(data)
In [8]: print json_str
{"ip_address": "10.215.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}
In [9]: json_loads=json.load(json_str)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
ipython-input-9-180506f16431 in module()
---- 1 json_loads=json.load(json_str)
/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/json/__init__.pyc in load(fp, encoding, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw)
284
285 ""
注意 从上面的报错信息来看 json.loads 传参是字符串类型，并不是文件句柄，没有 read()属性。
In [10]: json_loads=json.loads(json_str)
In [11]: print json_loads
{u'back_to_host': u'rac1', u'ip_address': u'10.215.20.3', u'host_name': u'rac3', u'port': 3306}
In [12]: type(json_loads)
Out[12]: dict
In [13]: type(json_str)
Out[13]: str
利用dump 将数据写入 dump.json
In [17]: with open('/tmp/dump.json','w') as f:
...: json.dump(json_str,f)
...:
yangyiDBA:~ yangyi$ cat /tmp/dump.json
"{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}"
yangyiDBA:~ yangyi$
利用json.load 将dump.sjon的数据读出来并赋值给 data
In [18]: with open('/tmp/dump.json','r') as f:
...: data=json.load(f)
...:
In [19]: print data
{"ip_address": "10.10.20.3", "back_to_host": "rac1", "host_name": "rac3", "port": 3306}
三 小结
本文算是一篇学习笔记，主要对比了json.loads/json.load , json.dumps/ json.dump 的使用差异 ，方便以后更好的使用json 。
以上为本次分享内容，感谢观看。
python的json模块
json.load不是什么文件都能打开的。。。
Python 3.6.4 (v3.6.4:d48eceb, Dec 19 2017, 06:04:45) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import json
d = ['a', 'b', 'c']
with open('a.log', 'w') as f:
... json.dump(d, f)
...
with open('a.log') as f:
... print(f.read())
...
["a", "b", "c"]
with open('a.log') as f:
... a = json.load(f)
... print(a)
...
['a', 'b', 'c']
fname = 'logon_inf.log'
s = [['w', 'w', 'w'], ['e', 'e', 'e'], ['w', 'w', 'w']]
with open(fname, 'w') as f:
... json.dump(s, f)
...
with open(fname) as f:
... print(f.read())
...
[["w", "w", "w"], ["e", "e", "e"], ["w", "w", "w"]]
with open(fname) as f:
... a = json.load(f)
... print(a)
...
[['w', 'w', 'w'], ['e', 'e', 'e'], ['w', 'w', 'w']]
py3笔记8：json结构的校验
python中使用json模块实现python对象与json的转换
要处理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 来编码和解码JSON数据
Json Schema 是一个用于验证Json数据结构的强大工具
使用范围： 接口测试中数据值校验、数据类型校验、json数据结构校验
官网：
安装: pip install jsonschema
type 关键字是json模式的基础，指定架构的数据类型：string、number、object、array、boolean、null
object关键字,在python中对应的是dict类型
数组属性array，用于有序元素
在python中,array类似于list或tuple
在Json,通常有2种方式验证
1. 列表验证： 任意长度的序列，其中每个元素匹配相同的模式
2. 元组验证： 一个固定长度的序列，其中每个项目可能具有不同的模式
1. 列表验证
2. 元组验证
针对每一个元素解释说明，默认校验schema中设置的前n项
将items关键字设置成一个数组, 其中每个项目都是一个与文档数组的每个索引相对应的模式,
也就是一个数组, 第一个元素模式验证输入数组的第一个元素. 第二个元素模式验证输入数组的第二个元素
例如, 在以下的模式, anyOf关键字用于表示给定值可能对任何给定的子模式有效。第一个子模式需要一个最大长度为5的字符串。第二个子模式需要一个最小值为0的数字。只要一个值对这些模式中的任何一个进行验证,它就被认为整个组合模式有效。
{ ‘anyOf’: [ {‘type’: ‘string’, ‘maxLength’: 5}, {‘type’:’string’, ‘minimum’: 0 }]}
用于组合模式的关键字是:
该$schema关键字用于声明JSON片段实际上是JSON模式的一部分。它还声明了针对该模式编写的JSON Schema标准的哪个版本。
建议所有JSON模式都有一个$schema条目，该条目必须位于根目录下。因此，大多数情况下，您需要在架构的根目录下：
如何用python处理json文件
import json,time
infos = {"_id":"description","name":"python","filename":"中文","os":["abcd","hello","www"]}
infos["time"] = time.time()#动态修改json文件内容
#生成json文件
def json_file(infos):
with open("./static/desc.desc","w") as jsonf:
jsonf.write(json.dumps(infos))
json_file(infos)
#读取json文件的内容
file_info = json.load(file("./static/desc.desc"))
print file_info,type(file_info)
filename = file_info["filename"]
print filename
infos = json.dumps(file_info,sort_keys=True,indent=4)
print infos,type(infos)
python使用json模块来处理json数据