我使用Python 2从ASCII编码的文本文件解析JSON。
当用json或simplejson加载这些文件时，我的所有字符串值都转换为Unicode对象而不是字符串对象。问题是，我必须将数据与一些只接受字符串对象的库一起使用。我不能更改库也不能更新它们。
是否有可能获得字符串对象而不是Unicode对象?
例子
>>> import json
>>> original_list = ['a', 'b']
>>> json_list = json.dumps(original_list)
>>> json_list
'["a", "b"]'
>>> new_list = json.loads(json_list)
>>> new_list
[u'a', u'b'] # I want these to be of type `str`, not `unicode`(2017年一个简单而干净的解决方案是使用最新版本的Python——即Python 3和更高版本。)
当前回答
我有一个JSON字典作为字符串。键和值是Unicode对象，如下例所示:
myStringDict = "{u'key':u'value'}"
我可以使用上面建议的byteify函数，使用ast.literal_eval(myStringDict)将字符串转换为dict对象。
其他回答
我也遇到了同样的问题。
因为我需要将所有数据传递给PyGTK，所以Unicode字符串对我来说也不是很有用。这是另一种递归转换方法。实际上，类型安全的JSON转换也需要它——JSON .dump()会放弃任何非字面量，比如Python对象。但是它不转换字典索引。
# removes any objects, turns Unicode back into str
def filter_data(obj):
if type(obj) in (int, float, str, bool):
return obj
elif type(obj) == unicode:
return str(obj)
elif type(obj) in (list, tuple, set):
obj = list(obj)
for i,v in enumerate(obj):
obj[i] = filter_data(v)
elif type(obj) == dict:
for i,v in obj.iteritems():
obj[i] = filter_data(v)
else:
print "invalid object in data, converting to string"
obj = str(obj)
return obj
这是因为json()在字符串对象和Unicode对象之间没有区别。它们都是JavaScript中的字符串。
我认为JSON返回Unicode对象是正确的。事实上，我不会接受更少的东西，因为JavaScript字符串实际上是unicode对象(即JSON (JavaScript)字符串可以存储任何类型的unicode字符)，因此在从JSON转换字符串时创建unicode对象是有意义的。普通字符串不适合，因为库必须猜测您想要的编码。
最好在任何地方都使用unicode字符串对象。因此，最好的选择是更新库，使它们能够处理Unicode对象。
但如果你真的想要字节串，只需将结果编码为你选择的编码:
>>> nl = json.loads(js)
>>> nl
[u'a', u'b']
>>> nl = [s.encode('utf-8') for s in nl]
>>> nl
['a', 'b']
Mark (Amery)正确地指出:在JSON转储上使用PyYAML的反序列化器仅在只有ASCII时有效。至少是开箱即用。
关于PyYAML方法的两个简短评论:
永远不要对来自字段的数据使用yaml.load()。这是YAML的一个特性(!)，可以执行隐藏在结构中的任意代码。 你也可以通过以下方法使它适用于非ASCII: Def to_utf8(加载器，节点): 返回loader.construct_scalar(节点).encode(“utf - 8”) yaml.add_constructor (u 'tag: yaml.org, 2002: str ', to_utf8)
但就性能而言，这与马克·艾默里的答案无法相提并论:
将一些深度嵌套的样本字典扔到这两个方法上，我得到了这个(与dt[j] = json.loads(json.dumps(m))的时间delta):
dt[yaml.safe_load(json.dumps(m))] =~ 100 * dt[j]
dt[byteify recursion(Mark Amery)] =~ 5 * dt[j]
因此，反序列化(包括完全遍历树和编码)完全在基于c语言的JSON实现的数量级之内。我发现这非常快，而且在深度嵌套结构上比yaml加载更健壮。更少的安全错误，看yaml.load。
虽然我很喜欢一个指向c语言的转换器的指针，但byteify函数应该是默认答案。
如果JSON结构来自包含用户输入的字段，则尤其如此。因为这样你可能需要遍历你的结构——独立于你想要的内部数据结构(“unicode三明治”或字节字符串)。
Why?
Unicode正常化。给不知情的人:吃片止痛药，看看这篇文章。
所以使用byteify递归你一石二鸟:
从嵌套的JSON转储中获取字节串 让用户输入值正常化，这样你就可以在你的存储中找到东西。
在我的测试中，结果是将input.encode('utf-8')替换为unicodedata。normalize('NFC'， input).encode('utf-8')甚至比没有NFC时还要快——但我猜这在很大程度上依赖于样本数据。
看看这个类似问题的答案，上面说
前缀u表示你有一个Unicode字符串。当你真正使用字符串时，它不会出现在你的数据中。不要被打印出来的结果所迷惑。
例如，试试这个:
print mail_accounts[0]["i"]
你不会看到u。
只需使用pickle而不是json来转储和加载，如下所示:
import json
import pickle
d = { 'field1': 'value1', 'field2': 2, }
json.dump(d,open("testjson.txt","w"))
print json.load(open("testjson.txt","r"))
pickle.dump(d,open("testpickle.txt","w"))
print pickle.load(open("testpickle.txt","r"))
它产生的输出是(字符串和整数被正确处理):
{u'field2': 2, u'field1': u'value1'}
{'field2': 2, 'field1': 'value1'}
