使用Python json模块处理JSON数据

简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种广泛使用的轻量级数据交换格式，易于人阅读和机器解析。Python内置了强大的json模块，让你能轻松处理JSON数据。本教程将带你从基础开始，学习如何使用json模块，即使你是编程新手也能快速掌握。

导入json模块

在Python中，处理JSON数据首先需要导入json模块。这是一个内置模块，无需额外安装。

import json

导入后，你就可以使用模块中的函数来操作JSON。

解析JSON数据

解析是指将JSON数据转换为Python对象（如字典、列表），以便在Python中使用。json模块提供了两种常用方法。

1. json.loads(): 从字符串解析

json.loads()函数用于将JSON格式的字符串转换为Python对象。例如：

import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "Shanghai"}'
# 解析字符串
python_obj = json.loads(json_string)
print(python_obj)  # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Shanghai'}
print(type(python_obj))  # 输出: <class 'dict'>

说明:

• JSON字符串需要是有效的格式，否则会抛出错误。
• 在JSON中，对象转换为Python字典，数组转换为列表，数字和字符串保持对应。

2. json.load(): 从文件解析

如果你有一个JSON文件，可以使用json.load()从文件中读取并解析。例如，假设有一个名为data.json的文件，内容如下：

{
  "users": [
    {"name": "Bob", "age": 30},
    {"name": "Charlie", "age": 22}
  ]
}

在Python中操作：

import json

with open('data.json', 'r') as file:  # 以读取模式打开文件
    data = json.load(file)  # 解析文件内容
    print(data)  # 输出: {'users': [{'name': 'Bob', 'age': 30}, {'name': 'Charlie', 'age': 22}]}

提示: 使用with open()语句确保文件正确关闭，这是处理文件的好习惯。

序列化为JSON数据

序列化是指将Python对象转换为JSON格式，以便存储或传输。json模块也提供了两种方法。

1. json.dumps(): 转换为JSON字符串

json.dumps()函数将Python对象转换为JSON格式的字符串。例如：

import json

python_dict = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Shanghai"}
json_string = json.dumps(python_dict)  # 序列化为字符串
print(json_string)  # 输出: {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Shanghai"}
print(type(json_string))  # 输出: <class 'str'>

参数说明:

• 你可以使用indent参数美化输出，例如json.dumps(python_dict, indent=4)，使JSON字符串更易读。
• 对于中文等非ASCII字符，使用ensure_ascii=False避免转义，如json.dumps(python_dict, ensure_ascii=False)。

2. json.dump(): 写入JSON文件

json.dump()函数直接将Python对象写入文件。例如，将数据保存到output.json：

import json

data_to_save = {"product": "Laptop", "price": 1500.0, "stock": 10}

with open('output.json', 'w') as file:  # 以写入模式打开文件
    json.dump(data_to_save, file)  # 写入数据到文件

这会在当前目录下创建一个名为output.json的文件，包含JSON格式的数据。

示例：完整处理流程

让我们通过一个例子，展示从解析到序列化的完整过程。假设我们有一个JSON字符串，解析后修改数据，然后保存为新文件。

import json

# 原始JSON字符串
json_str = '{"employees": [{"name": "John", "salary": 50000}]}'

# 步骤1: 解析为Python对象
parsed_data = json.loads(json_str)
print("原始数据:", parsed_data)  # 输出: {'employees': [{'name': 'John', 'salary': 50000}]}

# 步骤2: 修改数据（例如增加一个新员工）
new_employee = {"name": "Jane", "salary": 60000}
parsed_data["employees"].append(new_employee)
print("修改后数据:", parsed_data)  # 输出: {'employees': [{'name': 'John', 'salary': 50000}, {'name': 'Jane', 'salary': 60000}]}

# 步骤3: 序列化为JSON字符串
updated_json_str = json.dumps(parsed_data, indent=2)  # 使用indent美化输出
print("序列化后的JSON字符串:")
print(updated_json_str)

# 步骤4: 保存到文件
with open('employees.json', 'w') as f:
    json.dump(parsed_data, f, indent=2)
print("数据已保存到employees.json文件")

注意事项和最佳实践

• 错误处理: 解析JSON时，如果格式无效（如缺少引号），会抛出json.JSONDecodeError。建议使用try-except块处理异常。

  import json
  
  json_string = '{"invalid": data}'  # 无效JSON（data未引号）
  try:
      data = json.loads(json_string)
  except json.JSONDecodeError as e:
      print(f"JSON解析错误: {e}")
  

• 数据类型转换: JSON支持的数据类型有限（如字符串、数字、布尔值、null、数组、对象），Python中的复杂类型（如集合、日期）需要手动转换或使用额外库。

• 性能: 对于大文件，使用json.load()和json.dump()比先读取/写入字符串更高效。

总结

通过本教程，你应该已经掌握了使用Python json模块处理JSON数据的基本技能：

• 使用json.loads()和json.load()解析JSON字符串和文件。
• 使用json.dumps()和json.dump()序列化Python对象为JSON字符串和文件。

json模块简单易用，是Python中处理JSON数据的首选工具。多加练习，你就能在Web开发、数据分析和API交互等场景中游刃有余。

进一步学习

• 了解json模块的高级特性，如自定义编码器和解码器。
• 探索其他Python库（如requests）结合JSON处理HTTP请求。
• 实践项目：尝试从API获取JSON数据并解析分析。

祝你学习愉快！如有问题，随时查阅Python官方文档或社区资源。