python对象转化为json(pythonobject转int)
python之json格式转化
import? json
常用的方法
json.dumps(python_obj)：把数据类型转清悉换成字符串
json.loads(json_string)：把字符串转换渗正亏成json
json.dump()：把数据类型转换成字符串并丛神存储在文件中
json.load(file_stream)：把文件打开，把里面的字符串转换成数据类型
运行结果：
处理一个yalm文件或json文件用什么库
要处理YAML文袜旦耐件或JSON文件，您可以使用以下Python库：
1. PyYAML：用于解析和生成YAML文件的Python库。它可以将YAML文件转换告春为Python对象，并将Python对象转换为YAML文件。
2. json：用于解析和生成JSON文件的Python库。它可以将JSON文件转换为Python对象，并将Python对象转换为JSON文件。
3. configparser：用于解析INI文件的Python库，也可以用于解析简单的JSON文件。
下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用PyYAML库读取和写入YAML文件：
```
import yaml
# 读取YAML文件
with open('example.yaml', 'r') as f:
data = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
print(data)
# 写入YAML文件
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
with open('example.yaml', 'w') as f:
yaml.dump(data, f)
```
类似地，您可以使用json库读取和写入JSON文件：
```
import json
# 读取JSON文件
with open('example.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
print(data)
# 写入JSON文件
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'迟燃}
with open('example.json', 'w') as f:
json.dump(data, f)
```
请注意，上述示例仅适用于处理简单的YAML或JSON文件。如果您需要处理更复杂的文件，您可能需要使用更高级的库或工具。
python怎么转化成json格式
如果datas是Python的原始数据，并且旦答datas中没有非信历ascii码，可以使用如下语句转换为json格式：
import
json
json.dumps(datas)
当datas中含有中文等非ascii字符时，可以使用如下参数：
json.dumps(datas,
ensure_ascii=False)
如果想美化输模坦慧出格式，可以使用indent参数：
json.dumps(datas,
indent=4)
【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":?侍基"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('/孙洞tmp/test.json'))
具体案例参考如下:
In?[3]:?data={"back_to_host":?老凯谨"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。
python3 对象 |字典|json|yaml|字符串 相互转化
在研究 k8s 的yaml 配置文件的时候，我总担心自己一不小心 会写错，所以我向往 使用将对象 序列化 yaml 的形式，
其实 python object 可以 直接 转 yaml ，甚至也可以 直接 转成yaml文件！！！
这里 会经常用到几个 函数 vars() ast.
我们先尝试用最笨的方法 实现 object到yaml 的转化
在python对象 convert to dict 的形式，使用 vars()函数
然后 dict convert to json 使用 json.dumps(dict)函数
然后 json converte to yaml 使用 ya= yaml.load(json.dumps(dict)) 然后
再 yaml.safe_dump(ya,default_flow_style=False)
至此我们看到 从 python Object --- dict ---- json --- yaml 的转化
其中 obj dict json yaml 转 string ，只要 str()函数即可,或者 str(vars())结合
yaml 格式 写入到文件 ,需要注意的是， open()函数 的渗昌mode 一定要是 'w' ,不能是’wb', b代表是二进制写入
yaml 写入的是dict str，使用 ‘wb' 会报错，[yaml TypeError: a bytes-like object is required, not 'str']
【出现该错误往往是通过open()函数打开文本文件时，使用了‘rb’属性，如：fileHandle=open(filename,'rb'),则此时是通过二进制方式打开文件的，所以在后面处理时如果使用了str()函数，就会出现该错误，该错误不会再python2中出现。
具体解决方法有以下两种：
第一种胡喊启，在open()函数中使用‘r’属性，即文本方式读取，而不是‘rb’,以二进制文件方式读取，可以直接解决问题。
第二种,在open()函数中使用‘rb’,可以在使用之前进行转换，有以下实例，来自： 】
其实 python object 可以 直接 转 yaml ，甚至也可以 直接 转成yaml文件！！！
比如我已经定义了一个 Dog python class,他有 好几裤如个属性 并已经赋值初始化了
另外生成 yaml 对象
生成yaml文件
结果是
反过来 yaml ---- json --- 持久化 json 文件 indent=1属性是为了让 json 不以单行展示，而是展开
注意的是 python 的 dict 和set 很相似 ，都是 { }， set 里是list， dict 是键值对
【# set object is not JSON serializable [duplicate]
】
打开 demo.json
yaml --- dict
yaml --- python object
json -- dict
json.loads()
dict-- json
json.jumps()
str --- dict
newdict=dict(str)
json -- python object
一个python object无法直接与json转化，只能先将对象转化成dictionary，再转化成json；对json，也只能先转换成dictionary，再转化成object，通过实践，源码如下：
yaml -- python object
对yaml，也只能先转换成json ---dictionary，再转化成object，通过实践，源码如下：
dict -- -python object
python对象 默认都有一个 私有的属性 dict 取值 就是 object的 字典形式， 赋值就就可以给对象属性对应赋值
例如json 转 对象
对象 转 json
Python之dict(或对象)与json之间的互相转化
在Python语言中，json数据与dict字典以及对象之间的转化，是必不可少的操作。
dict字典转json数据
对象转json数据
json数据转成dict字典
json数据转成对象
json的load()与dump()方法的使用
dump()方法的使用