在执行复杂对象的编码之前，需要检查变数是否复杂。您需要创建一个函数，该函数使用实例方法检查存储在变数中的值。

让我们为check对象创建特定的函数是复杂的还是有资格进行编码。

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
# check using isinstance method
if isinstance(object, complex):
return [object.real, object.imag]
# raised error using exception handling if object is not complex
raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")

# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

输出：

[4.0, 5.0]

Python中的复杂JSON对象解码

要在JSON中解码复杂对象，请使用object_hook参数，该参数检查JSON字元串是否包含复杂对象。

例:

import json
# function check JSON string contains complex object
def is_complex(objct):
if __complex__ in objct:
return complex(objct[real], objct[img])
return objct

# use of json loads method with object_hook for check object complex or not
complex_object =json.loads({"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}, object_hook = is_complex)
#here we not passed complex object so its convert into dictionary
simple_object =json.loads({"real": 6, "img": 7}, object_hook = is_complex)
print("Complex_object......",complex_object)
print("Without_complex_object......",simple_object)

输出：

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {real: 6, img: 7}

JSON序列化类JSONEncoder概述

JSONEncoder类用于在执行编码时对任何Python对象进行序列化。它包含三种不同的编码方法

• default（o） - 在子类中实现并返回o对象的serialize 对象。
• encode（o） - 与json.dumps（）方法相同，返回Python数据结构的JSON字元串。
• iterencode（o） - 逐个表示字元串并编码对象o。

借助JSONEncoder类的encode（）方法，我们还可以对任何Python对象进行编码。

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)
Output:

输出：

{"colour": ["red", "yellow", "green"]}

JSON反序列化类JSONDecoder概述

JSONDecoder类用于在执行解码时对任何Python对象进行反序列化。它包含三种不同的解码方法

• default（o） - 在子类中实现并返回反序列化的对象o对象。
• decode（o） - 与json.loads（）方法相同，返回JSON字元串或数据的Python数据结构。
• raw_decode（o） - 逐个表示Python字典并解码对象o。

借助JSONDecoder类的decode（）方法，我们还可以解码JSON字元串。

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = { "colour": ["red", "yellow"]}
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

输出：

{colour: [red, yellow]}

从URL解码JSON数据：Real Life Example

我们将从指定的URL（https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json）获取CityBike NYC（自行车共享系统）的数据并转换为字典格式。

例：

注意： - 确保已在Python中安装了请求库，如果没有，则打开终端或CMD并键入

• （对于Python 3或更高版本）pip3安装请求

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict[stationBeanList][0])

输出：

<class str>
<class dict>
{
id: 487,
stationName: E 20 St & FDR Drive,
availableDocks: 24,
totalDocks: 34,
latitude: 40.73314259,
longitude: -73.97573881,
statusValue: In Service,
statusKey: 1,
availableBikes: 9,
stAddress1: E 20 St & FDR Drive,
stAddress2: ,
city: ,
postalCode: ,
location: ,
altitude: ,
testStation: False,
lastCommunicationTime: 2018-12-11 10:59:09 PM, landMark:
}

与Python中的JSON库相关的异常：

• 类json.JSONDecoderError处理与解码操作相关的异常。它是ValueError的子类。
• 异常 - json.JSONDecoderError（msg，doc）
• 异常参数是，
• msg - 未格式化的错误消息
• doc - 解析JSON文档

• pos - 失败时的doc开始索引
• lineno - line no shows对应pos

• 冒号 - 列对应于pos

例：

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
with open(json_file_name.json) as file_object:
data = json.load(file_object)
except ValueError:
print("Bad JSON file format, Change JSON File")

Python中的无限和NaN数字

JSON数据交换格式（RFC - Request For Comments）不允许无限值或Nan值，但Python-JSON库中没有限制执行无限和Nan值相关操作。如果JSON获得INFINITE和Nan数据类型，则将其转换为文字。

例：

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float(inf))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float(nan))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads(Infinity)
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

输出：

Infinity
<class str>
NaN
inf
<class float>

JSON字元串中的重复键

RFC指定密钥名称在JSON对象中应该是唯一的，但它不是必需的。Python JSON库不会引发JSON中重复对象的异常。它忽略所有重复的键值对，并仅考虑它们中的最后一个键值对。

例：

import json
repeat_pair = {"a": 1, "a": 2, "a": 3}
json.loads(repeat_pair)

输出：

{a: 3}

在Python中使用JSON的CLI（命令行界面）

json.tool提供命令行界面来验证JSON漂亮的列印语法。我们来看一个CLI的例子

$ echo {"name" : "Kings Authur" } | python3 -m json.tool

输出：

{
"name": " Kings Authur "
}

Python中JSON的优点

• 容易在容器和值之间移回（JSON到Python和Python到JSON）
• 人类可读（漂亮列印）JSON对象
• 广泛用于数据处理。
• 单个文件中没有相同的数据结构。

Python中JSON的实现限制

• 在JSON范围的解串器和预测数字
• JSON字元串的最大长度和JSON数组以及对象的嵌套级别。

Cheat Code

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