python字典和json.dumps()的遇到的坑分析-猿码集

Python字典和json.dumps()的遇到的坑分析

在 Python 编程中，字典是一个非常重要的数据类型。它是一种可变容器，可以存储键值对。Python 字典可以通过键来访问值，速度非常快。同时，Python 还提供了一个非常方便的 JSON 库，用于将 Python 对象序列化为 JSON 字符串。

在处理字典和 JSON 字符串的过程中，我们也会遇到一些坑。本文将通过以下几个小节详细分析。

1. JSON 库序列化字典的问题

Python 自带的 JSON 库可以将 Python 对象序列化为 JSON 字符串，例如：

import json
d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
result = json.dumps(d)
print(result)  # 输出: {"a": 1, "b": 2, "c": 3}

当遇到字典中的键有不是字符串类型时，使用 JSON 库来序列化的时候，就会抛出 TypeError 异常。例如：

import json
d = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
result = json.dumps(d)  # TypeError: keys must be a string

解决这个问题的方法是使用可选参数 default。我们需要提供一个函数，该函数将不是字符串类型的键转换为字符串类型。

import json
def convert_key_to_string(key):
    if isinstance(key, int):
        return str(key)
    return key
d = {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
result = json.dumps(d, default=convert_key_to_string)
print(result)  # 输出: {"1": "a", "2": "b", "3": "c"}

在这个例子中，我们定义了一个 convert_key_to_string 函数，如果字典的键是整数类型，则将其转换为字符串类型。然后在调用 json.dumps() 的时候，将该函数赋给 default 参数。这样就可以将字典序列化为 JSON 字符串了。

2. 字典中嵌套了多层字典的情况

在 Python 中，字典可以嵌套，其中一个字典的值也可以是另一个字典，如下所示：

d = {'a': {'b': {'c': 1}}}

如果我们直接使用 JSON 库将其序列化为 JSON 字符串，会得到以下结果：

import json
d = {'a': {'b': {'c': 1}}}
result = json.dumps(d)
print(result)  # 输出: {"a": {"b": {"c": 1}}}

这种情况下序列化得到的 JSON 字符串并没有问题。但是如果我们在将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象时，就会遇到问题。

import json
s = '{"a": {"b": {"c": 1}}}'
d = json.loads(s)
print(d)  # 输出: {'a': {'b': {'c': 1}}}
print(d['a']['b']['c'])  # 输出: 1
print(d['a.b.c'])  # KeyError: 'a.b.c'

如果我们想要通过 "a.b.c" 这样的路径来访问字典中的值时，就会遇到 KeyError 异常。解决这个问题的方法是使用下面这个 dictionary_update 函数。

import json
def dictionary_update(original, update):
    for key, value in update.items():
        if isinstance(value, dict):
            original[key] = dictionary_update(original.get(key, {}), value)
        else:
            original[key] = value
    return original
s = '{"a": {"b": {"c": 1}}}'
d = json.loads(s)
new_d = dictionary_update({}, d)
print(new_d)  # 输出: {'a': {'b': {'c': 1}}}
print(new_d['a.b.c'])  # 输出: 1

在这个例子中，我们定义了一个 dictionary_update 函数，用于将一个字典结构和另一个字典结构合并。在遍历键值对的过程中，如果值是一个字典，则递归调用 dictionary_update 函数，并将原来的字典结构和新的字典结构合并，最终返回一个新的字典结构。

3. 处理 JSON 字符串中空值的问题

在 JSON 数据格式中，null 表示一个 JSON 对象的值为空或者为无效值。而在 Python 中，None 表示一个空值。

在将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象时，我们有时候需要使用 None 代表 JSON 数据中的 null 值。但是，如果我们直接使用 json.loads() 函数将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象，那么 None 将会被转换为字符串 "null"。因此，我们需要自定义 JSON 解码器，来解决这个问题。

import json
class CustomDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self, **kwargs):
        json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.object_hook, **kwargs)
    def object_hook(self, obj):
        for key in obj:
            if obj[key] == 'null':
                obj[key] = None
        return obj
s = '{"a": null}'
d = json.loads(s, cls=CustomDecoder)
print(d)  # 输出: {'a': None}

在这个例子中，我们定义了一个 CustomDecoder 类，该类继承自 json.JSONDecoder 类，并添加了一个 object_hook 方法。该方法用于遍历 JSON 数据中的所有键值对，如果值是 "null"，则将其转换为 None。然后，我们在调用 json.loads() 函数时，使用 cls 参数指定了解码器为 CustomDecoder 类。

结论

本文对字典和 JSON 库的使用进行了详细的分析，同时介绍了一些常见的问题和解决方法。值得注意的是，在处理字典和 JSON 字符串的时候，我们需要时刻注意数据类型的问题，并根据具体情况来选择合适的解决方法。

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