JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式。它使得人們很容易的進行閱讀和編寫。同時也方便了機器進行解析和生成。 JSON採用完全獨立於程序語言的文本格式，但是也使用了類C語言的習慣（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。這些特性使JSON成爲理想的數據交換語言。
JSON簡單說就是javascript中的對象和數組，所以這兩種結構就是對象和數組兩種結構，通過這兩種結構可以表示各種複雜的結構。
對象：對象在js中表示爲“{}”括起來的內容，數據結構爲 {key：value,key：value,...}的鍵值對的結構，在面向對象的語言中，key爲對象的屬性，value爲對應的屬性值，所以很容易理解，取值方法爲 對象.key 獲取屬性值，這個屬性值的類型可以是 數字、字符串、數組、對象幾種。
數組：數組在js中是中括號“[]”括起來的內容，數據結構爲 ["java","javascript","vb",...]，取值方式和所有語言中一樣，使用索引獲取，字段值的類型可以是 數字、字符串、數組、對象幾種。
Python的json模塊提供了一種很簡單的方式來編碼和解碼JSON數據。 其中兩個主要的函數是 json.dumps() 和 json.loads() ，下面舉例看Ptython是如何通過方法進行編碼解碼的：
import json
obj = [[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key1': (1, 2, 3), 'key2': (4, 5, 6)},True,False,None]
print '*****Encoding*****'
dus = json.dumps(obj)
print type(dus)
print dus
print '*****Decoding*****'
los=json.loads(dus)
print type(los)
print los
運行結果：
*****Encoding*****
<type 'str'>
[[1, 2, 3], 123, 123.123, "abc", {"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}, true, false,null]
*****Decoding*****
<type 'list'>
[[1, 2, 3], 123, 123.123, u'abc', {u'key2': [4, 5, 6], u'key1': [1, 2, 3]}, True, False,None]
從例子中可以看出json.dumps()方法返回了一個str對象，json.loads()方法返回了原始的對象；其實在JSON的編碼過程中，會存在從python原始類型向json類型的轉化過程，例子中有些數據類型進行了改變，如元組則轉換爲了列表；Python-->Json具體的轉化如下：
| dict | object |
| list,tuple | array |
| str,unicode | string |
| int,long,float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
其實在JSON的解碼過程中，會存在從json原始類型向python類型的轉化過程，例子中有些數據類型進行了改變，如字符轉換爲了Unicode；Json-->Python具體的轉化如下：
| object | dict |
| array | list |
| number(int) | int,long |
| number(real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
| string | Unicode |
如果你要處理的是文件而不是字符串，你可以使用 json.dump() 和 json.load() 來編碼和解碼JSON數據。如下例子：
import json
obj = [[1, 2, 3], 123, 123.123, 'abc', {'key1': (1, 2, 3), 'key2': (4, 5, 6)},True,False,None]
print '*****Encoding*****'
dus = json.dumps(obj)
print type(dus)
print dus
print '*****Decoding*****'
los=json.loads(dus)
print type(los)
print los
# Writing JSON data
with open('data.json', 'w') as f:
json.dump(obj, f)
# Reading data back
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
data.json文件：
[[1, 2, 3], 123, 123.123, "abc", {"key2": [4, 5, 6], "key1": [1, 2, 3]}, true, false, null]
從例子中可以看出：
編碼過程，是把python對象轉換成json對象的一個過程，常用的兩個函數是dumps和dump函數。兩個函數的唯一區別就是dump把python對象轉換成json對象生成一個fp的文件流，而dumps則是生成了一個字符串；
解碼過程，是把json對象轉換成python對象的一個過程，常用的兩個函數是loads和load函數。兩個函數的唯一區別就是load把python對象轉換成json對象生成一個fp的文件流，而loads則是生成了一個字符串；
除了上述簡單的用法外，dump的第一個參數是對象字典，第二個參數是文件對象，可以直接將轉換後的json數據寫入文件，dumps的第一個參數是對象字典，其餘都是可選參數。dump和dumps的可選參數相同，這些參數都相當實用，如下：
ensure_ascii 默認爲True，保證轉換後的json字符串中全部是ascii字符，非ascii字符都會被轉義。如果數據中存在中文或其他非ascii字符，最好將ensure_ascii設置爲False，保證輸出結果正常；
indent 縮進，默認爲None，沒有縮進，設置爲正整數時，輸出的格式將按照indent指定的半角空格數縮進；
separators 設置分隔符，默認的分隔符是（',',':'），如果需要自定義json中的分隔符，例如調整冒號前後的空格數，可以按照(item_separator, key_separator)的形式設置；
sort_keys 默認爲False，設爲True時，輸出結果將按照字典中的key排序；
如下例子：
import json
ject=[{"name":"測試","age":16},(2,3),1]
dus = json.dumps(ject)
ass=json.dumps(ject,ensure_ascii=False)
sor=json.dumps(ject,sort_keys=True)
ind=json.dumps(ject,sort_keys=True,indent=4)
se=json.dumps(ject,separators=(',',':'))
print ass
print dus
print sor
print ind
print se
運行結果：
[{"age": 16, "name": "測試"}, [2, 3], 1]
[{"age": 16, "name": "\u6d4b\u8bd5"}, [2, 3], 1]
[{"age": 16, "name": "\u6d4b\u8bd5"}, [2, 3], 1]
[
{
"age": 16,
"name": "\u6d4b\u8bd5"
},
[
2,
3
],
1
]
[{"age":16,"name":"\u6d4b\u8bd5"},[2,3],1]