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。

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。

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。

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']

我从Mark Amery的回答中改编了代码，特别是为了摆脱isinstance的鸭子键入的优点。

编码是手动完成的，ensure_ascii是禁用的。json的Python文档。Dump说:

如果ensure_ascii为True(默认值)，输出中的所有非ascii字符将使用\uXXXX序列转义

免责声明:在文档测试中，我使用了匈牙利语。一些著名的与匈牙利语相关的字符编码有:cp852，在DOS中使用的IBM/OEM编码(有时被称为ASCII)。我认为这是不正确的，因为它取决于代码页设置)。Windows-1250用于Windows(有时称为ANSI，取决于区域设置)，ISO 8859-1有时用于HTTP服务器。

测试文本Tüskéshátú kígyóbűvölő来自Koltai László(本地个人姓名形式)，来自维基百科。

# coding: utf-8
"""
This file should be encoded correctly with utf-8.
"""
import json

def encode_items(input, encoding='utf-8'):
    u"""original from: https://stackoverflow.com/a/13101776/611007
    adapted by SO/u/611007 (20150623)
    >>>
    >>> ## run this with `python -m doctest <this file>.py` from command line
    >>>
    >>> txt = u"Tüskéshátú kígyóbűvölő"
    >>> txt2 = u"T\\u00fcsk\\u00e9sh\\u00e1t\\u00fa k\\u00edgy\\u00f3b\\u0171v\\u00f6l\\u0151"
    >>> txt3 = u"uúuutifu"
    >>> txt4 = b'u\\xfauutifu'
    >>> # txt4 shouldn't be 'u\\xc3\\xbauutifu', string content needs double backslash for doctest:
    >>> assert u'\\u0102' not in b'u\\xfauutifu'.decode('cp1250')
    >>> txt4u = txt4.decode('cp1250')
    >>> assert txt4u == u'u\\xfauutifu', repr(txt4u)
    >>> txt5 = b"u\\xc3\\xbauutifu"
    >>> txt5u = txt5.decode('utf-8')
    >>> txt6 = u"u\\u251c\\u2551uutifu"
    >>> there_and_back_again = lambda t: encode_items(t, encoding='utf-8').decode('utf-8')
    >>> assert txt == there_and_back_again(txt)
    >>> assert txt == there_and_back_again(txt2)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt3)
    >>> assert txt3.encode('cp852') == there_and_back_again(txt4u).encode('cp852')
    >>> assert txt3 == txt4u,(txt3,txt4u)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt5)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt5u)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt4u)
    >>> assert txt3.encode('cp1250') == encode_items(txt4, encoding='utf-8')
    >>> assert txt3.encode('utf-8') == encode_items(txt5, encoding='utf-8')
    >>> assert txt2.encode('utf-8') == encode_items(txt, encoding='utf-8')
    >>> assert {'a':txt2.encode('utf-8')} == encode_items({'a':txt}, encoding='utf-8')
    >>> assert [txt2.encode('utf-8')] == encode_items([txt], encoding='utf-8')
    >>> assert [[txt2.encode('utf-8')]] == encode_items([[txt]], encoding='utf-8')
    >>> assert [{'a':txt2.encode('utf-8')}] == encode_items([{'a':txt}], encoding='utf-8')
    >>> assert {'b':{'a':txt2.encode('utf-8')}} == encode_items({'b':{'a':txt}}, encoding='utf-8')
    """
    try:
        input.iteritems
        return {encode_items(k): encode_items(v) for (k,v) in input.iteritems()}
    except AttributeError:
        if isinstance(input, unicode):
            return input.encode(encoding)
        elif isinstance(input, str):
            return input
        try:
            iter(input)
            return [encode_items(e) for e in input]
        except TypeError:
            return input

def alt_dumps(obj, **kwargs):
    """
    >>> alt_dumps({'a': u"T\\u00fcsk\\u00e9sh\\u00e1t\\u00fa k\\u00edgy\\u00f3b\\u0171v\\u00f6l\\u0151"})
    '{"a": "T\\xc3\\xbcsk\\xc3\\xa9sh\\xc3\\xa1t\\xc3\\xba k\\xc3\\xadgy\\xc3\\xb3b\\xc5\\xb1v\\xc3\\xb6l\\xc5\\x91"}'
    """
    if 'ensure_ascii' in kwargs:
        del kwargs['ensure_ascii']
    return json.dumps(encode_items(obj), ensure_ascii=False, **kwargs)

我还想强调Jarret Hardie引用JSON规范的答案，引用如下:

字符串是零个或多个Unicode字符的集合

在我的用例中，我有带有JSON内容的文件。它们是UTF-8编码的文件。ensure_ascii的结果是正确转义，但不是非常可读的JSON文件，这就是为什么我改编了Mark Amery的答案来满足我的需要。

doctest不是特别周到，但我分享了代码，希望它对某人有用。