有一个简单的变通办法。

DR -使用ast.literal_eval()代替json.loads()。ast和json都在标准库中。

虽然这不是一个“完美”的答案，但如果您的计划是完全忽略Unicode，那么它就相当不错了。Python 2.7

import json, ast
d = { 'field' : 'value' }
print "JSON Fail: ", json.loads(json.dumps(d))
print "AST Win:", ast.literal_eval(json.dumps(d))

给:

JSON Fail:  {u'field': u'value'}
AST Win: {'field': 'value'}

当一些对象实际上是Unicode字符串时，这就变得更麻烦了。完整的答案很快就变得棘手起来。

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。

我重写了Wells的_parse_json()来处理json对象本身是一个数组的情况(我的用例)。

def _parseJSON(self, obj):
    if isinstance(obj, dict):
        newobj = {}
        for key, value in obj.iteritems():
            key = str(key)
            newobj[key] = self._parseJSON(value)
    elif isinstance(obj, list):
        newobj = []
        for value in obj:
            newobj.append(self._parseJSON(value))
    elif isinstance(obj, unicode):
        newobj = str(obj)
    else:
        newobj = obj
    return newobj

问题在于simplejson和json是两个不同的模块，至少在处理Unicode的方式上是这样。你在Python 2.6+中有json，它给你Unicode值，而simplejson返回字符串对象。

在您的环境中尝试easy_installing -ing simplejson，看看是否有效。对我来说确实如此。

使用object_hook的解决方案

它适用于Python 2.7和3.x。

import json

def json_load_byteified(file_handle):
    return _byteify(
        json.load(file_handle, object_hook=_byteify),
        ignore_dicts=True
    )

def json_loads_byteified(json_text):
    return _byteify(
        json.loads(json_text, object_hook=_byteify),
        ignore_dicts=True
    )

def _byteify(data, ignore_dicts = False):
    if isinstance(data, str):
        return data

    # If this is a list of values, return list of byteified values
    if isinstance(data, list):
        return [ _byteify(item, ignore_dicts=True) for item in data ]
    # If this is a dictionary, return dictionary of byteified keys and values
    # but only if we haven't already byteified it
    if isinstance(data, dict) and not ignore_dicts:
        return {
            _byteify(key, ignore_dicts=True): _byteify(value, ignore_dicts=True)
            for key, value in data.items() # changed to .items() for Python 2.7/3
        }

    # Python 3 compatible duck-typing
    # If this is a Unicode string, return its string representation
    if str(type(data)) == "<type 'unicode'>":
        return data.encode('utf-8')

    # If it's anything else, return it in its original form
    return data

使用示例:

>>> json_loads_byteified('{"Hello": "World"}')
{'Hello': 'World'}
>>> json_loads_byteified('"I am a top-level string"')
'I am a top-level string'
>>> json_loads_byteified('7')
7
>>> json_loads_byteified('["I am inside a list"]')
['I am inside a list']
>>> json_loads_byteified('[[[[[[[["I am inside a big nest of lists"]]]]]]]]')
[[[[[[[['I am inside a big nest of lists']]]]]]]]
>>> json_loads_byteified('{"foo": "bar", "things": [7, {"qux": "baz", "moo": {"cow": ["milk"]}}]}')
{'things': [7, {'qux': 'baz', 'moo': {'cow': ['milk']}}], 'foo': 'bar'}
>>> json_load_byteified(open('somefile.json'))
{'more json': 'from a file'}

它是如何工作的，我为什么要使用它?

Mark Amery的函数比这些更短更清楚，那么它们的意义是什么呢?你为什么要用它们?

纯粹是为了表现。Mark的回答首先用Unicode字符串完整地解码JSON文本，然后递归地遍历整个解码后的值，将所有字符串转换为字节字符串。这有一些不好的影响:

在内存中创建整个解码结构的副本 如果您的JSON对象嵌套非常深(500级或更多)，那么您将达到Python的最大递归深度

这个答案通过使用json的object_hook参数缓解了这两个性能问题。Load和json.loads。从文档中可以看到:

Object_hook是一个可选函数，它将在任何对象文字解码(dict)的结果中被调用。将使用object_hook的返回值而不是dict。此特性可用于实现自定义解码器

由于在其他字典中嵌套了许多层的字典在解码时被传递给object_hook，因此我们可以在此时对其中的任何字符串或列表进行字节化，从而避免以后需要进行深度递归。

Mark的答案不适合作为object_hook使用，因为它递归到嵌套字典中。我们通过ignore_dicts形参到_byteify来防止这个答案中的递归，除了object_hook向它传递一个新的dict给byteify时，这个参数一直被传递给它。ignore_dicts标志告诉_byteify忽略字典，因为字典已经被字节化了。

最后，我们实现的json_load_byteify和json_loads_byteify对json返回的结果调用_byteify(带ignore_dicts=True)。加载或json。加载来处理被解码的JSON文本在顶层没有字典的情况。