我构建了这个递归施法者。它符合我的需要，我认为它是相对完整的。

def _parseJSON(self, obj):
    newobj = {}

    for key, value in obj.iteritems():
        key = str(key)

        if isinstance(value, dict):
            newobj[key] = self._parseJSON(value)
        elif isinstance(value, list):
            if key not in newobj:
                newobj[key] = []
                for i in value:
                    newobj[key].append(self._parseJSON(i))
        elif isinstance(value, unicode):
            val = str(value)
            if val.isdigit():
                val = int(val)
            else:
                try:
                    val = float(val)
                except ValueError:
                    val = str(val)
            newobj[key] = val

    return newobj

只需要像这样传递一个JSON对象:

obj = json.loads(content, parse_float=float, parse_int=int)
obj = _parseJSON(obj)

我把它作为一个类的私有成员，但您可以根据需要重新使用该方法。

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。

恐怕在simplejson库中没有任何方法可以自动实现这一点。

The scanner and decoder in simplejson are designed to produce Unicode text. To do this, the library uses a function called c_scanstring (if it's available, for speed), or py_scanstring if the C version is not available. The scanstring function is called several times by nearly every routine that simplejson has for decoding a structure that might contain text. You'd have to either monkey patch the scanstring value in simplejson.decoder, or subclass JSONDecoder and provide pretty much your own entire implementation of anything that might contain text.

然而，simplejson输出Unicode的原因是JSON规范特别提到“字符串是0个或多个Unicode字符的集合”……对Unicode的支持被假定为格式本身的一部分。simplejson的扫描字符串实现甚至扫描和解释Inicode转义(甚至错误检查格式不正确的多字节字符集表示)，因此它能够可靠地将值返回给您的唯一方法是Unicode。

如果你有一个老旧的库，需要一个str，我建议你在解析后费力地搜索嵌套的数据结构(我承认这是你明确说过你想避免的…对不起)，或者可能将库包装在某种外观中，在这种外观中您可以在更细粒度的级别上处理输入参数。如果数据结构确实嵌套很深，第二种方法可能比第一种方法更易于管理。

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。

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'}

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。