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- 推荐阅读：《跟我读python3文档：016_带你手撕程序，展现一个函数如何从思路到实现》
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往期回顾：
- 文件读写
- open( )、close( )
- with、as关键字
- 模块
文档解读
python3文档第七小节链接地址：7.2.2. Saving structured data with json
本章主要讲解7.2.2. Saving structured data with json（使用json存储结构化数据）这个小节
作者：咖喱py
我早先学习python时，最不明白的一点就是：json到底是干嘛的？
估计大家也会遇到同样的问题。
如果我们去翻看一些教程或书籍，经常会看到一些高大上的解释。
什么腌制数据、序列化、结构化存储等等。
但是看完了这些解释，依旧不知道它是干什么的。。
所以，本期咖喱py就来通俗的讲解一下，json到底是干什么的！
我们在上期强调过一个知识点，说一定要记住：write( )方法的参数是字符串参数。
不知道大家还有没有印象。
我们上期学过：write( )方法是用来将字符串写入文件的。
比如：
>>> a = open('test.py', 'w')
>>> a.write('咖喱py好帅')
>>> a.close( ) #养成随手关闭文件的好习惯
6 #返回字符串数量值
但是，如果我们要写入的数据不是一个字符串，而是列表、字典，或者其他数据类型，那要怎么办呢？
我们在上期讲过一个方法，说可以用str()函数将其转化为字符串类型，之后在写入文件。
例如：
>>> value = ('the answer', 42)
>>> s = str(value) #把元组类型转化为字符串类型了
>>> f.write(s)
18
但是这样依旧会有问题。
当我们想要将复杂数据类型转化为字符串类型时，我们只能得到一个模糊的字符串对象，我们将这个字符串对象写入文件，之后在读取他，你会发现，你不知道它是什么了？
这句话没有理解不要紧，我们来直接看例子：
>>> class Student(object):
... def __init__(self, name, age, score):
... self.name = name
... self.age = age
... self.score = score
...
>>> #上面的几串代码，让我们声明了一个Student类
>>> #其实就是我们自己做了一个Student类型。
>>> s = Student('咖喱py', 20, 88)
>>> #实例化一个类。相当于列表里存上了数据，并赋值给s。
>>> #有点像这样：s = list('咖喱py', 20, 88)。
>>> a = str(s) #将s字符串化
>>> a #得到了一个字符串对象
'<__main__.Student object at 0x10d213048>'
>>> with open('test.py','w') as file:
... file.write(a) #将字符串对象写入文件
...
40
>>> #如果你此时打开文件，
>>> #你会发现被写入的内容是：<__main__.Student object at 0x10d213048>
>>> b = open('test.py','r')
>>> b.read() #读取我们写入的文件
'<__main__.Student object at 0x10d213048>' #得到字符串对象
#接下来的问题是，我们如何把它还原为Student类型？
这里，要介绍两个概念：序列化与反序列化
- 序列化就是将其他类型转化为字符串类型
- 反序列化就是将字符串类型，转化回其他类型
那么，我们如何把它还原为Student类型？
为了解决这个问题，python专门提供了json库。
我们依旧先来看例子理解下json：
>>> import json
>>> c = json.dumps([1, 'simple', 'list'])
>>> c
'[1, "simple", "list"]'
看明白了吗？列表被转化为字符串，也就是我们说的序列化
>>> d = json.loads(c)
>>> d
[1, "simple", "list"]
序列化后的字符串又被转化回列表，也就是我们说的反序列化
我们在进一步了解json：
直接看例子：
>>> a = open('test.py', 'w')
>>> x = [1, "simple", "list"]
>>> json.dump(x, a)
>>> a.close()
#如果你此时打开文件查看，发现[1, "simple", "list"]被写入文件。
>>> a = open('test.py', 'r')
>>> y = json.load(a)
>>> y
[1, 'simple', 'list']
>>> a.close() #养成随手关闭文件的好习惯
可能很多小伙伴都没有看明白两个例子的区别。
注意这两个例子，我们分别用了两组不同的方法：
- 第一组：
dumps( )：进行序列化
loads( )：进行反序列化 - 第二组：
dump( )：序列化，并写入文件
load( )：直接从文件反序列化。
虽然只有一个字母“s”的差别，但是作用还是有很大区别的。
这一点一定要记清楚了。
那么我们继续说回Student类的问题。
如果你直接用json序列化它，你的程序会报错。
因为Student是你自己定制的类型，不是json默认的转换类型。
所以json不知道你的这个类型要怎么序列化。
注：json默认转化类型对照表
所以，我们要告诉json如何序列化
>>> def student2dict(std):
··· return {
··· 'name': std.name,
··· 'age': std.age,
··· 'score': std.score
··· }
···
此部分参考：廖雪峰-序列化
设置好转化关系之后，就可以使用json序列化了
>>> json.dumps(s, default=student2dict) #注意参数，我们指明了转化方式
看了这么多，理解json的作用了吗？
其实就是：将数据转化为特定的类型，用于写入文件，或在网络上传输。
json操作性的东西就这么多，下面简单介绍下概念性与原理性的东西。
1. json是javascript的标准格式。大部分编程语言为了兼容javascript，都添加了json功能，目的就是为了在网络上传输数据。
json标准格式如下：
{'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}
- 大括号围住
- 键值对
- 分号
其实就是python里的字典格式。也就是说，python与json的兼容性非常好。
2. python原生序列化模块的名字叫做：pickle。
不过因为它只能自己愉快玩耍，没有办法和其他语言交换数据（数据样式不同），也就是我们说的兼容性差，所以大家纷纷弃用了。。。转投了json。
就连python自己也专门内置了json模块。
今天就到这里吧～
至此，第七小节的内容就全部讲完了。
这部分多少有些不好理解，如果大家觉得这块写的不明白，可以试试去参考着看看廖雪峰-序列化，同样写的通俗易懂。
