详解Python使用simplejson模块解析JSON的方法

1，Json模块介绍
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。

2，Json的格式
2.1,对象:

{name:"Peggy",email:"[email protected]",homepage:"//www.jb51.net"} 
{ 属性 : 值 , 属性 : 值 , 属性 : 值 }

2.2,数组：
是有顺序的值的集合。一个数组开始于"["，结束于"]"，值之间用","分隔。

[ 
{name:"Peggy",email:"[email protected]",homepage:"//www.jb51.net"}, {name:"Peggy",email:"[email protected]",homepage:"//www.jb51.net"}, 
{name:"Peggy",email:"[email protected]",homepage:"//www.jb51.net"} 
]

3，Json的导入导出
这里的write/dump的含义是将Json对象输入到一个python_object中，如果python_object是文件，则dump到文件中；如果是对象，则dump到内存中。这是序列化。

3.1，读取Json文件

import simplejson as json 
f = file('table.json') 
source = f.read() 
target = json.JSONDecoder().decode(source) 
print target 

import simplejson as json 
jsonobject = json.load(file('table.json')) 
print jsonobject

3.2，显示Json文件
为了显示Json格式好看，原来的Json文件：

[[email protected]]$python readJson.py 
[{'Query': 'desc zt1;', 'Message': '{"DescibeTableWithPartSpec": "false", "GetTableMetaString":"{\\"tableName\\":\\"zt1\\",\\"owner\\":\\"1365937150772213\\",\\"createTime\\":1346218114,\\"lastModifiedTime\\":0,\\"columns\\":[{\\"name\\":\\"a\\",\\"type\\":\\"string\\"},{\\"name\\":\\"b\\",\\"type\\":\\"string\\"}],\\"partitionKeys\\":[{\\"name\\":\\"pt\\",\\"type\\":\\"string\\"}]}"}', 'QueryID': '', 'Result': 'OK'}]

执行文件：

import simplejson as json 
jsonobject = json.load(file('table.json')) 
print json.dumps(jsonobject,sort_keys=True,indent=4)

显示：

[[email protected]]$python readJson.py 
[ 
  { 
    "Message": "{\"DescibeTableWithPartSpec\": \"false\", \"GetTableMetaString\":\"{\\\"tableName\\\":\\\"zt1\\\",\\\"owner\\\":\\\"1365937150772213\\\",\\\"createTime\\\":1346218114,\\\"lastModifiedTime\\\":0,\\\"columns\\\":[{\\\"name\\\":\\\"a\\\",\\\"type\\\":\\\"string\\\"},{\\\"name\\\":\\\"b\\\",\\\"type\\\":\\\"string\\\"}],\\\"partitionKeys\\\":[{\\\"name\\\":\\\"pt\\\",\\\"type\\\":\\\"string\\\"}]}\"}", 
    "Query": "desc zt1;", 
    "QueryID": "", 
    "Result": "OK" 
  } 
]

3.3,json模块示例：

import json 
# Converting Python to JSON 
json_object = json.write( python_object ) 
# Converting JSON to Python 
python_object = json.read( json_object )

3.4,simplejson模块 示例：

import simplejson 
# Converting Python to JSON 
json_object = simplejson.dumps( python_object ) 
# Converting JSON to Python 
python_object = simplejson.loads( json_object )

其中的json_object也可以是文件名比如file(“tmp/table.json”)

4,Json数据的解析
假设对于data.json文件如下：

代码如下：

{'isSuccess': True, 'errorMsg': '', 'total': 1, 'data': [{'isOnline': True, 'idc': '\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf', 'assetsNum': 'B50070100007003', 'responsibilityPerson': '\xe5\xbc\xa0\xe4\xb9\x8b\xe8\xaf\x9a', 'deviceModel': 'PowerEdge 1950', 'serviceTag': '729HH2X', 'ip': '172.16.20.163', 'hostname': 'hzshterm1.alibaba.com', 'manageIp': '172.31.58.223', 'cabinet': 'H05', 'buyTime': '2009-06-29', 'useState': '\xe4\xbd\xbf\xe7\x94\xa8\xe4\xb8\xad', 'memoryInfo': {'amount': 4, 'size': 8192}, 'cpuInfo': {'coreNum': 8, 'l2CacheSize': 6144, 'amount': 2, 'model': 'Intel(R) Xeon(R) CPU           E5405  @ 2.00GHz', 'masterFrequency': 1995}, 'cabinetPositionNum': '', 'outGuaranteeTime': '', 'logicSite': '\xe4\xb8\xad\xe6\x96\x87\xe7\xab\x99'}]} 

#test.py 
import simplejson as json 
ddata = json.loads(file("data.json")) 
print ddata 
print type(ddata)#<type 'dict'>

其次，我们以读字典中key 为”data”对应的键值

>>> ddata['data']  //查看字典的方法！

>>>type(ddata['data']) 
<type 'list'>

发现ddata[‘data']是一个列表，列表就要用序号来查询

>>> ddata['data'][0]     //查看列表的方法！

>>> type(ddata['data'][0]) 
<type 'dict'>

ddata[‘data']列表的0号元素是个字典。。
好，那我们查查key为idc的键值是多少

>>> ddata['data'][0]['idc']     //查看字典的方法！

>>> ddata['data'][0]['idc']     //查看字典的方法！ 
'\xe6\x9d\xad\xe5\xb7\x9e\xe5\xbe\xb7\xe8\x83\x9c\xe6\x9c\xba\xe6\x88\xbf' 
>>> print ddata['data'][0]['idc'] 
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5.一些性能讨论

简单测试了一下，如果用JSON，也就是python2.6以上自带的json处理库，效率还算可以：
1K的数据，2.9GHz的CPU，单核下每秒能dump：36898次。大约是pyamf的5倍。但数据量较大，约为pyamf的1.67倍（1101/656）。

start_time: 1370747463.77
loop_num: 36898
end_time:  1370747464.78

start_time: 1370748132.87
loop_num: 1361
end_time:  1370748133.88

#! /usr/bin/env python 
#coding=utf-8 
 
import time 
import json 
 
test_data = { 
  'baihe': { 
    'name': unicode('百合', 'utf-8'),    
    'say': unicode('清新，淡雅，花香', 'utf-8'),    
    'grow_time': 0.5,     
    'fruit_time': 0.5,    
    'super_time': 0.5,    
    'total_time': 1,   
    'buy':{'gold':2, } ,    
    'harvest_fruit': 1,   
    'harvest_super': 1,   
    'sale': 1,      
    'level_need': 0,   
    'experience' : 2,   
    'exp_fruit': 1,    
    'exp_super': 1,    
    'used': True, 
  }, 
  '1':{ 
    'interval' : 0.3,  
    'probability' : { 
      '98': {'chips' : (5, 25), }, 
      '2' : {'gem' : (1,1), }, 
    }, 
  }, 
  '2':{ 
    'unlock' : {'chips':1000, 'FC':10,}, 
    'interval' : 12,  
    'probability' : { 
      '70': {'chips' : (120, 250), }, 
      '20': {'gem' : (1,1), }, 
      '10': {'gem' : (2,2), }, 
    }, 
  }, 
  'one':{ 
    '10,5' :{'id':'m01', 'Y':1, 'msg':u'在罐子里发现了一个银币！',}, 
    '3,7' :{'id':'m02', 'Y':10,'msg':u'发现了十个银币！好大一笔钱！',}, 
    '15,5' :{'id':'m03', 'Y':2, 'msg':u'一只老鼠跑了过去',}, 
    '7,4' :{'id':'m04', 'Y':4, 'msg':u'发现了四个生锈的银币……',}, 
    '2,12' :{'id':'m05', 'Y':6, 'msg':u'六个闪亮的银币！',}, 
  },   
   
} 
 
start_time = time.time() 
print "start_time:", start_time 
 
j = 1 
while True: 
  j += 1 
  a = json.dumps(test_data) 
  data_length = len(a) 
  end_time = time.time() 
  if end_time - start_time >= 1 : 
    break 
print "loop_num:", j 
print "end_time: ",end_time 
print data_length ,a