JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式。它基於ECMAScript的一個子集。 JSON採用完全獨立於語言的文字格式，但是也使用了類似於C語言家族的習慣(包括C、C++、Java、JavaScript、Perl、Python等)。這些特性使JSON成為理想的資料交換語言。易於人閱讀和編寫，同時也易於機器解析和生成(一般用於提升網路傳輸速率)。

JSON在python中分別由list和dict組成。

這是用於序列化的兩個模組：

• json: 用於字串和python資料型別間進行轉換
• pickle： 用於python特有的型別和python的資料型別間進行轉換
• Json模組提供了四個功能：dumps、dump、loads、load

json dumps把資料型別轉換成字串 dump把資料型別轉換成字串並存儲在檔案中 loads把字串轉換成資料型別 load把檔案開啟從字串轉換成資料型別

json是可以在不同語言之間交換資料的，而pickle只在python之間使用。json只能序列化最基本的資料型別，josn只能把常用的資料型別序列化（列表、字典、列表、字串、數字、），比如日期格式、類物件！josn就不行了。而pickle可以序列化所有的資料型別，包括類，函式都可以序列化。

import json

# Writing JSON data
 

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

# Reading data back
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

字典排序

問題
你想建立一個字典，並且在迭代或序列化這個字典的時候能夠控制元素的順序。

解決方案
為了能控制一個字典中元素的順序，你可以使用 collections 模組中的 OrderedDict 類。 在迭代操作的時候它會保持元素被插入時的順序，示例如下：

from collections import OrderedDict

d = OrderedDict()
d['foo'
 
] = 1
d['bar'] = 2
d['spam'] = 3
d['grok'] = 4
# Outputs "foo 1", "bar 2", "spam 3", "grok 4"
for key in d:
    print(key, d[key])

OrderedDict 內部維護著一個根據鍵插入順序排序的雙向連結串列。每次當一個新的元素插入進來的時候， 它會被放到連結串列的尾部。對於一個已經存在的鍵的重複賦值不會改變鍵的順序。

需要注意的是，一個 OrderedDict 的大小是一個普通字典的兩倍，因為它內部維護著另外一個連結串列。 所以如果你要構建一個需要大量 OrderedDict 例項的資料結構的時候（比如讀取 100,000 行 CSV 資料到一個 OrderedDict 列表中去）， 那麼你就得仔細權衡一下是否使用 OrderedDict 帶來的好處要大過額外記憶體消耗的影響。

# from collections import ChainMap
# # dict(index=0,name='none',width=0,height=0,bbox=str([0,0,0,0]),gender='none',age=0,mask='none',glass='none',hat='none')
# jsonDefault=dict(bbox=str([0,0,0,0]),gender='male',age=0,mask='none',glass='none',hat='none')

# # name:檔名str，width:圖片寬int，height:圖片高int，bbox:str([0,1,2,3])，
# # gender:"male"|"female"，glass:"sunglasses"|"glasses"|"none"，age:年齡值int，hat:"Yes"|"No"，
# jsonTemp=lambda args:'''{{"image_key":"{name}","video_name":"1","video_index":"{index}","width":{width},"height":{height},"face":[{{"id":1,"track_id":-1,"data":{bbox},"struct_type":"rect","attrs":{{"gender":"{gender}","has_glasses":"{glass}","specific_age":"{age}","has_mask":"none","Wear_a_hat":"{hat}","occlusion":"{asvisible}"}}}}]}}
# '''.format(**ChainMap(args,jsonDefault))

# # 為什麼不使用json標準的空值：null

from collections import ChainMap
# dict(index=0,name='none',width=0,height=0,bbox=str([0,0,0,0]),gender='none',age=0,mask='none',glass='none',hat='none')
jsonDefault=dict(bbox=str([0,0,0,0]),gender='male',age=0,mask='none',glass='none',hat='none')

# name:檔名str，width:圖片寬int，height:圖片高int，bbox:str([0,1,2,3])，
# gender:"male"|"female"，glass:"sunglasses"|"glasses"|"none"，age:年齡值int，hat:"Yes"|"No"，
jsonTemp=lambda args:'''{{"image_key":"{name}","video_name":"1","video_index":"{index}","width":{width},"height":{height},"face":[{{"id":1,"track_id":-1,"data":"none","struct_type":"rect","attrs":{{"gender":"{gender}","has_glasses":"none","specific_age":"{age}","has_mask":"none","Wear_a_hat":"none","occlusion":"none","ignore":"no"}}}}]}}
'''.format(**ChainMap(args,jsonDefault))

# 為什麼不使用json標準的空值：null

# 基礎 轉換結果至指定json格式
def toJson(re_fileName):
    result = []
    for j, cur_line in enumerate(open(re_fileName).readlines()):
        (ind,sex,age,mask,glass,sunglass,hat,img) = (i.strip() for i in cur_line.strip().split('\t'))
        form=dict(index=int(float(ind)),name=img,width=72,height=72,gender='male' if int(float(sex))==1 else 'female',age=int(float(age)))
        result.append(jsonTemp(form))
    return result

re_fileName = 'filename.lst'
ipc_train_result=toJson(re_fileName)

with open('filename.json','w+') as f:
    for i in ipc_train_result:
        f.write(i)