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

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。

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：

[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'}]

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：

[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"
    }
]

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：

{'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'}]}

首先导入该文件，建立Json对象，并查看类型，已经是dict类型了。

#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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