Python的json.loads() 方法与json.dumps()方法

1.json.loads()

json.loads() 是 Python 标准库中的一个方法，用于将 JSON 格式的字符串解析为 Python 数据结构。JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于数据交换的轻量级文本格式，常用于在不同应用程序之间传递数据。json.loads() 方法的作用是将 JSON 格式的字符串解析为 Python 中的字典、列表等数据类型，以便在代码中进行处理和操作。

具体来说，json.loads() 的功能包括：

1. 解析字符串：将包含 JSON 数据的字符串转换为 Python 中的数据类型。JSON 字符串由对象、数组、字符串、数字、布尔值和 null 等元素组成。

2. 构建数据结构：根据 JSON 字符串的内容，构建相应的 Python 数据结构。例如，JSON 对象将被解析为 Python 字典，JSON 数组将被解析为 Python 列表。

以下是一个简单的示例，展示如何使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为 Python 数据结构：

1. import json
3. json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "hobbies": ["reading", "painting"]}'
4. parsed_data = json.loads(json_string)
6. print(parsed_data["name"]) # 输出: Alice
7. print(parsed_data["age"]) # 输出: 30
8. print(parsed_data["is_student"]) # 输出: False
9. print(parsed_data["hobbies"]) # 输出: ['reading', 'painting']

在这个示例中，我们使用 json.loads() 将一个包含人员信息的 JSON 字符串解析为 Python 字典，然后通过索引和键来访问其中的数据。

总之，json.loads() 是一个非常有用的方法，它允许你在处理 JSON 数据时，将其转换为 Python 数据类型，以便于在代码中进行操作和处理。

---

2.json.dumps()

json.dumps() 是 Python 标准库中的一个函数，用于将 Python 数据结构（通常是字典或列表）转换为 JSON 格式的字符串。dumps 是 "dump string" 的缩写，意思是将数据转换为字符串形式。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于在不同应用程序之间传递和存储数据。json.dumps() 允许你将 Python 中的数据转换为符合 JSON 格式的字符串，以便在网络传输、文件存储等场景中使用。

以下是一个简单的示例，展示如何使用 json.dumps() 将 Python 数据结构转换为 JSON 格式的字符串：

1. import json
3. data = {
4. "name": "Alice",
5. "age": 30,
6. "is_student": False,
7. "hobbies": ["reading", "painting"]
8. }
10. json_string = json.dumps(data)
11. print(json_string)

在这个示例中，我们将一个包含人员信息的字典 data 使用 json.dumps() 转换为 JSON 格式的字符串。输出结果将是一个符合 JSON 格式的字符串，例如：

{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "hobbies": ["reading", "painting"]}

总之，json.dumps() 是一个非常有用的函数，它允许你在需要时将 Python 数据结构转换为 JSON 格式的字符串，以便于数据的传输和存储。

配合 urllib 使用 json.dumps() 的情况通常是在发送 POST 请求时，将 Python 数据结构转换为 JSON 格式的字符串，并将其作为请求体数据发送到服务器。

以下是一个示例，展示如何使用 urllib 和 json.dumps() 来发送带有 JSON 格式请求体数据的 POST 请求：

1. import urllib.request
2. import json
4. url = "https://example.com/api"
5. headers = {
6. "Content-Type": "application/json"
7. }
9. # 要发送的数据（Python 数据结构）
10. data = {
11. "name": "Alice",
12. "age": 30,
13. "is_student": False,
14. "hobbies": ["reading", "painting"]
15. }
17. # 将数据转换为 JSON 格式的字符串
18. json_data = json.dumps(data).encode("utf-8")
20. req = urllib.request.Request(url, data=json_data, headers=headers, method="POST")
22. with urllib.request.urlopen(req) as response:
23. response_data = response.read().decode("utf-8")
24. print(response_data)

在这个示例中，我们首先将要发送的数据 data 使用 json.dumps() 转换为 JSON 格式的字符串，然后将其编码为字节流。然后，我们将这个字节流作为请求体数据传递给 urllib.request.Request() 函数。

注意，我们在请求头部中设置了 Content-Type 为 application/json，这告诉服务器我们要发送的是 JSON 格式的数据。

这样就实现了将 Python 数据结构转换为 JSON 格式，并使用 urllib 发送 POST 请求的操作。

3.response.json()

我是否可以response.text然后用json.load实现和response.json一样的效果？

是的，你可以使用 response.text 获取响应内容，然后使用 json.loads() 方法将 JSON 数据解析为 Python 数据结构，实现与 response.json() 相同的效果。response.json() 方法实际上是将 response.text 解析为 JSON 数据的一个快捷方式。

下面是使用 response.text 和 json.loads() 的示例：

1. import requests
2. import json
4. url = "https://example.com/api"
5. response = requests.get(url)
7. if response.status_code == 200:
8. response_text = response.text
9. json_data = json.loads(response_text)
10. print(json_data)
11. else:
12. print("Request failed with status code:", response.status_code)

在这个示例中，response.text 获取了响应内容的文本形式，然后使用 json.loads() 将其解析为 Python 数据结构。这样做与使用 response.json() 相比，多了一步将文本内容转换为 JSON 数据的过程，但功能效果是一样的。

注意：当使用 json.loads() 解析 JSON 数据时，你需要确保响应内容是合法的 JSON 格式，否则可能会引发 JSON 解析错误。

---

以上内容来自ChatGPT