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:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"} 
{ 属性 : 值 , 属性 : 值 , 属性 : 值 } 

</div>

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:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"}, {name:"Peggy",email:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"}, 
{name:"Peggy",email:"peggy@gmail.com",homepage:"http://www.jb51.net"} 
] 

</div> </div> 另，值可以是字符串、数字、true、false、null，也可以是对象或数组。这些结构都能嵌套。</div>

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 

</div>

3.2，显示Json文件
为了显示Json格式好看，原来的Json文件：

[admin@r42h06016.xy2.aliyun.com]$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'}] 

</div>

执行文件：

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

</div>

显示：

[admin@r42h06016.xy2.aliyun.com]$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" 
  } 
] 

</div>

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 ) 

</div>

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 ) 

</div>

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：

</div> </div></div> 首先导入该文件，建立Json对象，并查看类型，已经是dict类型了。</div>

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

</div>

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'> 

</div>

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'> 

</div>

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

</div>

 
再看看simplejson，没有安装C扩展的情况下：

simplejson，没有安装C扩展，跑出的结果让我惊讶：

start_time: 1370748132.87
loop_num: 1361
end_time:  1370748133.88

</div>

效率如此之低下。
 
下面是测试代码：

#! /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' : {'chi