Json是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，现在大多服务的接口数据都使用Json进行传递。测试人员与Json免不了打交道。

Python官方提供了Json库供用户处理Json数据，包括4种方法：

  • dumps()
  • loads()
  • dump()
  • load()

这4种方法基本可以满足测试人员的需求。如果有性能更好、功能更多的需求，可以使用第三方库，如orjson、rapidjson、Pydantic。

本篇详细介绍如何使用 json.loads() 方法。

方法的作用

json.loads() 能够将 JSON 格式的字符串编码成 Python 对象。它接受一个 JSON 格式的字符串作为参数，然后将其转换成 Python 对象并返回，方便Python操作。

json 类型转换到 python 的类型对照表：

JSON Python
object dict
array list
string unicode
number (int) int, long
number (real) float
true True
false False
null None

基本用法：

json.loads(s, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None)

各个参数中，s 是必选的，其他参数可选。

参数 s

指的是 JSON 格式的字符串。

import json

# 定义一个json格式的字符串
json_data = '{"Name": "JZY", "age": 18, "address": ["HangZhou", "XiHuQu"]}'

# 转换成 python 对象
dict_data = json.loads(json_data)

print(json_data, type(json_data))  # 打印json_data信息及类型，类型将是str
print(dict_data, type(dict_data))  # 打印json_data信息及类型，类型将是dict
print(dict_data["address"], type(dict_data["address"]))  # 打印json_data中address的键对值信息及类型，类型将是list

运行结果

{"Name": "JZY", "age": 18, "address": ["HangZhou", "XiHuQu"]} <class 'str'>
{'Name': 'JZY', 'age': 18, 'address': ['HangZhou', 'XiHuQu']} <class 'dict'>
['HangZhou', 'XiHuQu'] <class 'list'>

参数 cls

默认为 None，用于指定一个自定义的 JSON 解码器类。这个类必须继承自 json.JSONDecoder，并且可以重写一些方法来实现自定义的解码逻辑。

import json
from datetime import datetime


# 定义一个自定义的 JSON 解码器类
class CustomDecoder(json.JSONDecoder):
    def decode(self, s):
        # 这里可以自定义解码逻辑
        # 例如，将特定的字符串解析为 datetime 对象
		# 定位date，解析为datetime 对象
        decoded = super().decode(s)
        if 'date' in decoded:
            decoded['date'] = datetime.fromisoformat(decoded['date'].replace("'", ""))
        return decoded


# JSON 字符串，其中包含一个日期字符串
json_string = '{"name": "JZY", "date": "2024-08-27T12:00:00"}'

# 不使用自定义的解码器类解析 JSON 字符串
data = json.loads(json_string)

# date的键对值类型为str
print(data, type(data["date"]))

# 使用自定义的解码器类解析 JSON 字符串
data = json.loads(json_string, cls=CustomDecoder)

# date的键对值类型为datetime.datetime
print(data, type(data["date"]))

运行结果

{'name': 'JZY', 'date': '2024-08-27T12:00:00'} <class 'str'>
{'name': 'JZY', 'date': datetime.datetime(2024, 8, 27, 12, 0)} <class 'datetime.datetime'>

参数 object_hook

默认为 None，接受一个函数，这个函数的参数是一个字典，返回值也是一个字典或任何其他Python对象。这个函数将对反序列化得到的每个字典对象进行处理。

import json

# 假设我们有一个JSON字符串
json_string_name = '{"name": "JZY", "age": 18, "is_student": false}'


# 定义一个自定义的类并新增参数
class Person:
    def __init__(self, name, age, is_student):
        self.name = name
        self.age = age
        self.is_student = is_student


# 定义一个object_hook函数
def object_hook(d):
    if 'name' in d:
        return Person(**d)  # 使用字典解包来创建Person对象
    return d


# 不使用object_hook参数解析JSON字符串
data = json.loads(json_string_name)
print(data, type(data))


# 使用object_hook参数解析JSON字符串
data = json.loads(json_string_name, object_hook=object_hook)

# 检查解码后的对象类型
print(data, type(data))
print(data.name)  # 可以调用Person.name

运行结果

{'name': 'JZY', 'age': 18, 'is_student': False} <class 'dict'>
<__main__.Person object at 0x000001A6320E4C20> <class '__main__.Person'>
JZY

参数 parse_float

默认为 None，接受一个函数，这个函数应该接受一个字符串参数，并返回一个相应的浮点数值。这个函数将被用来解析 JSON 字符串中的数字，特别是那些应该被视为浮点数的数字。

import json

# 假设我们有一个包含特殊浮点数格式的JSON字符串
json_string = '{"value": 3.14159, "value1": 14.56987}'


# 定义一个自定义的parse_float函数
def parse_float(s):
    return float(s) * 100  # 例如，将解析得到的浮点数乘以100


# 使用parse_float参数解析JSON字符串
data = json.loads(json_string, parse_float=parse_float)

print(data)

运行结果

{'value': 314.159, 'value1': 1456.987}

参数 parse_int

默认为 None，接受一个函数，这个函数应该接受一个字符串参数，并返回一个相应的整数或整数类型的对象。这个函数将被用来解析 JSON 字符串中的整数。

import json

# 假设我们有一个包含自定义格式整数的JSON字符串
json_string = '{"age": 25, "age1": 30}'


# 定义一个自定义的 parse_int 函数
def parse_int(s):
    # 例如，我们想要将所有年龄增加10岁
    return int(s) + 10


# 使用 parse_int 参数解析JSON字符串
data = json.loads(json_string, parse_int=parse_int)

print(data)

运行结果

{'age': 35, 'age1': 40}

参数 parse_constant

默认为 None，接受一个函数，这个函数应该接受一个不被JSON标准直接支持的非常量值（如 NaN, Infinity, -Infinity）字符串参数，并返回一个你希望的Python对象。

import json

# 假设我们有一个包含不被JSON标准直接支持的非常量值的字符串
json_string = '{"value1": NaN, "value2": Infinity, "value3": -Infinity}'


def parse_constant(value):
    if value == 'NaN':
        return None  # 将 NaN 解析为 None
    elif value == 'Infinity':
        return float('inf')  # 将 Infinity 解析为 Python 的正无穷大
    elif value == '-Infinity':
        return str('JZY')  # 将 -Infinity 解析为 'JZY'


# 使用parse_constant参数解析JSON字符串
data = json.loads(json_string, parse_constant=parse_constant)

print(data)  # 输出{'value1': None, 'value2': inf, 'value3': 'JZY'}

运行结果

{'value1': None, 'value2': inf, 'value3': 'JZY'}

参数 object_pairs_hook

默认为None，接受一个函数。这个函数将被用来处理解码后的项（键值对）。当JSON对象被解码成Python字典时，每一项（键值对）会作为参数传递给这个函数，然后这个函数的返回值将作为该项的最终值。`

import json

# 假设我们有一个JSON字符串
json_string = '{"name": "JZY", "age": 18, "is_student": false}'


# 定义一个object_pairs_hook函数
def object_pairs_hook(pairs):
    # 这里可以自定义处理逻辑，例如将所有键转换为大写，upper()将小写字母转为大写
	# {key.upper(): value for key, value in pairs} 是一个字典推导式，它的意思是key转为大写，value不变
    return {key.upper(): value for key, value in pairs}


# 使用object_pairs_hook参数解析JSON字符串
data = json.loads(json_string, object_pairs_hook=object_pairs_hook)

print(data)  # 输出: {'NAME': 'JZY', 'AGE': 18, 'IS_STUDENT': False}

运行结果

{'NAME': 'JZY', 'AGE': 18, 'IS_STUDENT': False}

请求中使用 loads() 示例

import requests
import json
# 目标URL
url = 'http://example.com/api/data'  

# 发送请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 请求成功，处理返回的数据
    data = json.loads(response.json())  # 假设返回的数据是JSON格式
    print(data)
else:
    # 请求失败，打印错误信息
    print('Failed to retrieve data:', response.status_code)

json.load() 方法

json.dump()能从文件中读取 JSON 格式的数据，并将其解析为 Python 对象。 它接受一个参数，即包含 JSON 数据的文件对象。这个文件对象应该已经处于读取模式（通常是 ‘r’）。

基本用法：

json.loads(s, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None)

各个参数中，s 必选的，其他参数可选。json.load() 和 json.loads() 的唯一区别是 json.load() 是从文件中读取 JSON 格式的数据，操作对象是json文件。 对于其他参数，两者的用法是一样的。

import json

# 打开一个包含JSON数据的文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # 使用json.load()从文件中读取并解析JSON数据
    data = json.load(f)

print(data)

THEEND


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