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。

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']

你可以为json使用object_hook参数。要传入转换器的负载。你不需要在事后进行转换。json模块将始终只传递object_hook字典，并且它将递归地传递嵌套字典，因此您不必自己递归到嵌套字典。我不认为我会像Wells显示的那样将Unicode字符串转换为数字。如果它是Unicode字符串，它在JSON文件中被引用为字符串，所以它应该是字符串(或者文件是坏的)。

另外，我会尽量避免在unicode对象上做类似str(val)的事情。您应该使用带有有效编码的value.encode(encoding)，这取决于外部库的期望。

举个例子:

def _decode_list(data):
    rv = []
    for item in data:
        if isinstance(item, unicode):
            item = item.encode('utf-8')
        elif isinstance(item, list):
            item = _decode_list(item)
        elif isinstance(item, dict):
            item = _decode_dict(item)
        rv.append(item)
    return rv

def _decode_dict(data):
    rv = {}
    for key, value in data.iteritems():
        if isinstance(key, unicode):
            key = key.encode('utf-8')
        if isinstance(value, unicode):
            value = value.encode('utf-8')
        elif isinstance(value, list):
            value = _decode_list(value)
        elif isinstance(value, dict):
            value = _decode_dict(value)
        rv[key] = value
    return rv

obj = json.loads(s, object_hook=_decode_dict)

使用Python 3.6，有时我仍然会遇到这个问题。例如，当从REST API获取响应并将响应文本加载到JSON时，我仍然得到Unicode字符串。 使用json.dumps()找到了一个简单的解决方案。

response_message = json.loads(json.dumps(response.text))
print(response_message)

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。

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