简要

在日常的开发工作中，json 是通用的标准格式，基本上所有的数据都按照 json 格式来存放，传递。
不同的编程语言有不同的数据类型; 比如说:
Python 的数据类型有 (dict、list、string、int、float、long、bool、None)
Java 的数据类型有 (bool、char、byte、short、int、long、float、double)
他们的共同特点是，都有字符串类型！
所以要实现不同的编程语言之间对象的传递，就必须把对象序列化为标准格式，比如 XML，但更好的方法是序列化为 JSON，因为 JSON 表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。
JSON 不仅是标准格式，并且比 XML 更快，而且可以直接在 Web 页面中读取，非常方便.

在 python 中，json 虽然是个字符串格式，但是它的数据格式，更像一个字典！

python 原始类型与 json 类型的转化过程，具体的转化对照如下。

Python 内置的 json 模块提供了非常完善的 Python 对象到 JSON 格式的转换。

json.dumps() 将 Python 中的对象转换为 JSON 中的字符串对象
json.loads() 将 JSON 中的字符串对象转换为 Python 中的对象

例子

下面看 2 个比较经典的例子
一、把 dict 转化为 json

从上面的从 python 的 dict 类型的数据转化为 json 类型的字符串例子中可以看到，用到了 json 的 dumps 函数即可，若是有中文，则需要指定 ensure_ascii 为 False 即可，另外若是指定了 sort_keys 为 True，则输出的 json 字符串中的 key 按照字母排序。

二、python 的 class 实例对象转化为 json。
另外，如果是 python 的 class 对象，能否转化为 json 字符串呢，答案是肯定的。具体要怎么做呢。
1、默认如果直接打印对象会是输出如下信息，而不是该对象的各个值。

2、如果直接是 dumps，那么也会报错。

3、其实也还是利用了 dumps 即可，只是需要额外知道可选的函数参数，具体如下。

小结

json 模块的 dumps() 和 loads() 函数是定义得非常好的接口的典范。当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性

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