解决方案 object_hook

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 this is a unicode string, return its string representation
    if isinstance(data, unicode):
        return data.encode('utf-8')
    # 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.iteritems()
        }
    # if it's anything else, return it in its original form
    return data

用法示例：

>>> 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，为什么要使用它？
Mark Amery的功能比这些功能更短，更清晰，那么它们的意义何在？你为什么要使用它们？

纯粹是为了表现。Mark的答案首先使用unicode字符串完全解码JSON文本，然后遍历整个解码值以将所有字符串转换为字节字符串。这有一些不良影响：

• 整个解码结构的副本在内存中创建
• 如果你的JSON对象确实是深层嵌套（500个级别或更多），那么你将达到Python的最大递归深度

这个答案通过缓解这两方面的性能问题object_hook的参数json.load和json.loads。从文档：

object_hook是一个可选函数，它将被解码的任何对象文字（a dict）的结果调用。将使用object_hook的返回值代替dict。此功能可用于实现自定义解码器

由于嵌套在其他字典中许多层次的字典object_hook 在解码时会传递给它们，因此我们可以在那时将其中的任何字符串或列表字节化，并避免以后再进行深度递归。

Mark的答案不适合按object_hook现状使用，因为它会递归为嵌套词典。我们阻止这个答案与该递归ignore_dicts参数_byteify，它被传递给它在任何时候都只是当object_hook它传递一个新dict来byteify。该ignore_dicts标志指示_byteify忽略dicts，因为它们已经被字节化了。

最后，我们的实现json_load_byteified和在从或返回的结果上json_loads_byteified调用_byteify（with ignore_dicts=True）来处理被解码的JSON文本在顶层没有的情况。json.loadjson.loadsdict

虽然这里有一些不错的答案，但我最终还是使用PyYAML来解析我的JSON文件，因为它以str类型字符串而不是unicode类型的形式提供了键和值。由于JSON是YAML的子集，因此效果很好：

>>> import json
>>> import yaml
>>> list_org = ['a', 'b']
>>> list_dump = json.dumps(list_org)
>>> list_dump
'["a", "b"]'
>>> json.loads(list_dump)
[u'a', u'b']
>>> yaml.safe_load(list_dump)
['a', 'b']

笔记
不过要注意一些事项：

我得到字符串对象，因为我的所有条目都是ASCII编码的。如果我使用unicode编码的条目，我会将它们作为unicode对象取回-没有转换！

你应该（可能总是）使用PyYAML的safe_load功能；如果使用它加载JSON文件，则无论如何都不需要该load函数的“附加功能” 。

如果你想拥有的1.2版规范更多的支持（和YAML解析器正确地解析非常低的数字）尝试Ruamel YAML：pip install ruamel.yaml和import ruamel.yaml as yaml我在测试时所需要的所有我。

转换次数
如前所述，没有转换！如果不能确定只处理ASCII值（并且不能确定大多数时间），最好使用转换函数：

我现在几次使用Mark Amery的产品，效果很好，而且非常易于使用。你也可以使用类似的函数作为object_hook替代函数，因为它可以提高大文件的性能。对此，请参见Mirec Miskuf稍有涉及的答案。