jsonplus 0.8.0

安装

jsonplus作为python包提供。要安装它，只需键入：

$ pip install jsonplus

用法

您可以将jsonplus视为一个友好的drop in替换json/simplejson。

>>>importjsonplusasjson>>>x=json.loads('{"a":1,"b":2}')>>>y=json.dumps(x,indent=4)>>>z=json.pretty(x)

示例

让我们从心爱的datetime开始。

>>>importjsonplusasjson>>>fromdatetimeimportdatetime>>>json.dumps({..."x":[4,3],..."t":datetime.now()...})'{"x":[4,3],"t":{"__class__":"datetime","__value__":"2013-09-06T23:38:55.819791"}}'>>>json.loads(_){u'x':[4,3],u't':datetime.datetime(2013,9,6,23,38,55,819791)}

类似于其他类型的datetime.*，如timedelta、date和time：

>>>fromdatetimeimporttimedelta,date,time>>>print(json.pretty({"dt":timedelta(0,1234567,123),"d":date.today(),"t":datetime.now().time()})){"d":{"__class__":"date","__value__":"2013-09-22"},"dt":{"__class__":"timedelta","__value__":{"days":14,"microseconds":123,"seconds":24967}},"t":{"__class__":"time","__value__":"23:33:16.335360"}}

另外，set和complex：

>>>json.dumps([set(range(3)),1+2j])'[{"__class__":"set","__value__":[0,1,2]},{"__class__":"complex","__value__":{"real":1.0,"imag":2.0}}]'>>>json.loads(_)[set([0,1,2]),(1+2j)]

tuple和namedtuple也被保留：

>>>fromcollectionsimportnamedtuple>>>Point=namedtuple('Point',['x','y'])>>>data=json.pretty({"vect":(1,2,3),"dot":Point(3,4)})>>>print(data){"dot":{"__class__":"namedtuple","__value__":{"fields":["x","y"],"name":"Point","values":[3,4]}},"vect":{"__class__":"tuple","__value__":[1,2,3]}}>>>json.loads(data){'vect':(1,2,3),'dot':Point(x=3,y=4)}

兼容模式

完全模式下支持的所有类型在兼容性中也受支持 模式。但是，json表示方式不同。

在精确模式下，type和value用JSON Object编码 __class__和__value__键，在兼容模式下， 值被“舍入”为最接近的json类型。

例如，tuple和set用JSON Array表示，并且 namedtuple被编码为纯JSON Object。Decimal是 表示为JSON Number，具有任意精度（如果 解码为float）。

要在exact和compatibility模式之间切换，请使用 （线程本地）函数prefer_exact()和prefer_compat()，或调用 dumps(..., exact=False)：

>>>importjsonplusasjson>>>json.prefer_compat()# or:>>>json.prefer(json.COMPAT)# per-instance override:>>>json.dumps(obj,exact=False)# to go back to (default) exact coding:>>>json.prefer_exact()

上面的tuple/namedtuple/datetime示例在兼容性中运行 编码模式结果：

>>>json.prefer_compat()>>>print(json.pretty({"vect":(1,2,3),"dot":Point(3,4)})){"point":{"x":3,"y":4},"vector":[1,2,3]}>>>json.dumps({"now":datetime.now()})'{"now":"2017-01-26T00:37:40.293963"}'

因此，为了能够在兼容模式下正确解码值，有些 必须向解码器提供额外的上下文。

添加用户类型

通过@jsonplus.encoder和 @jsonplus.decoder装饰器。

例如，要在精确模式下启用名为mytype的类型的序列化 （要添加compat模式序列化，请在decorator中附加exact=False：

@jsonplus.encoder('mytype')defmytype_exact_encoder(myobj):returnmyobj.to_json()

@jsonplus.decoder('mytype')defmytype_decoder(value):returnmytype(value,reconstruct=True,...)

如果对象类的检测比简单的类名比较复杂， 如果需要使用谓词函数，只需将predicate=...添加到encoder 装饰工。例如：

@jsonplus.encoder('BaseClass',lambdaobj:isinstance(obj,BaseClass))defall_derived_classes_encoder(derived):returnderived.base_encoder()