（20）100天python从入门到拿捏《JSON 数据解析》

JSON 数据解析

一、JSON 数据解析

1.1 什么是 JSON？

JSON（JavaScript Object Notation） 是一种轻量级数据交换格式，常用于 Web 数据传输和配置文件。
它的结构与 Python 字典很相似。JSON 是一种用来表示和传输数据的文本格式。它以键-值对（key-value） 的方式来组织数据，非常类似于 Python 的字典（dict）或 JavaScript 的对象（object）

1.2 JSON 的基本语法格式

JSON 是纯文本，一般的结构如下：

{"name": "Alice","age": 25,"is_student": false,"skills": ["Python", "C", "STM32"],"address": {"city": "Shanghai","zip": "200000"}
}

1.3 JSON 的语法规则

1. 数据以 键值对 形式出现（"key": value）
2. 键key必须用 双引号
3. 值value可以是：
   • 字符串（"text")
   • 数字（123）
   • 布尔值（true/false）
   • 数组（[1, 2, 3]）
   • 对象（{...}）
   • null
4. 不能有注释（这点与 Python 不同）
5. 最外层可以是对象 {} 或数组 []

---

1.4 为什么要用 JSON？

因为它具有以下几个优点 ：

跨语言通用

JSON 是纯文本格式，不依赖任何编程语言。
无论是 Python、C++、Java、JavaScript、Go，都能轻松解析和生成 JSON。

这让不同系统之间的数据交换变得非常方便。

---

结构清晰、可读性强

JSON 数据简洁明了，人和机器都容易理解与编辑。
相比 XML，以前常用的数据格式，JSON 更短、更易解析。

---

易于解析与序列化

大多数语言都有内置的 JSON 库，比如 Python 的 json 模块

import json# Python 对象转 JSON 字符串
data = {"name": "Alice", "age": 25}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
# 输出：{"name": "Alice", "age": 25}# JSON 字符串转 Python 对象
data2 = json.loads(json_str)
print(data2["name"])
# 输出：Alice

---

常用于前后端数据交互

例如：

• Web 页面（前端）与服务器（后端）之间的数据传输
• 移动 APP 与服务器接口
• 配置文件（如 config.json）
• 存储用户数据（如 users.json）
• API 数据返回（RESTful 接口）

---

二、对比其他格式

格式	可读性	数据体积	使用复杂度	应用场景
JSON	高	小	简单	Web接口、配置文件
XML	中	大	较复杂	老系统、文档格式
YAML	高	小	易出错（缩进敏感）	配置文件
CSV	一般	小	结构单一	表格数据

简单说：**JSON 是一种轻量、通用、易读的数据交换格式，用于在不同系统之间传递结构化数据。

三、Python 中的 json 模块

Python 内置 json 模块可以实现：

• json.dumps()：Python 对象 → JSON 字符串
• json.loads()：JSON 字符串 → Python 对象
• json.dump()：Python 对象 → 写入 JSON 文件
• json.load()：从 JSON 文件读取 → Python 对象

JSON 数据类型	Python 对应类型
object	dict
array	list
string	str
number	int / float
true / false	True / False
null	None

四、案例

案例1：基本读写与转换

import json# Python 对象
data = {"name": "Tom","age": 25,"hobbies": ["reading", "coding", "music"],"married": False
}#  Python → JSON 字符串（序列化）
json_str = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print("JSON 字符串：\n", json_str)#  JSON → Python（反序列化）
parsed = json.loads(json_str)
print("Python 对象：", parsed)
print("名字：", parsed["name"])

输出

JSON 字符串：{"name": "Tom","age": 25,"hobbies": ["reading","coding","music"],"married": false
}
Python 对象： {'name': 'Tom', 'age': 25, 'hobbies': ['reading', 'coding', 'music'], 'married': False}
名字： Tom

参数说明：

• indent=4：缩进 4 个空格，美观打印
• ensure_ascii=False：保留中文，保证中文正常显示，防止中文被转义成 \uXXXX

---

案例2：文件操作（保存与读取 JSON）

import jsonuser = {"username": "admin", "score": 99, "active": True}# 写入 JSON 文件
with open("user.json", "w", encoding="utf-8") as f:json.dump(user, f, ensure_ascii=False, indent=4)# 读取 JSON 文件
with open("user.json", "r", encoding="utf-8") as f:loaded_user = json.load(f)print("从文件读取：", loaded_user)

输出

从文件读取： {'username': 'admin', 'score': 99, 'active': True}

案例3：解析网络 JSON 响应（模拟接口返回）

import jsonresponse = '{"status":200,"data":{"city":"Beijing","temp":18.5}}'data = json.loads(response)
print("城市：", data["data"]["city"])
print("温度：", data["data"]["temp"])

输出

---

城市： Beijing
温度： 18.5

案例4：复杂嵌套 JSON

import jsontext = '''
{"employees": [{"name": "Alice", "age": 30},{"name": "Bob", "age": 25},{"name": "Charlie", "age": 28}]
}
'''obj = json.loads(text)for emp in obj["employees"]:print(f"{emp['name']} 的年龄是 {emp['age']}")

输出

---

Alice 的年龄是 30
Bob 的年龄是 25
Charlie 的年龄是 28

五、JSON 总结

功能	方法	说明
序列化（Python → JSON）	json.dumps(obj)	返回字符串
写入文件	json.dump(obj, file)	直接写入文件
反序列化（JSON → Python）	json.loads(str)	解析字符串
读取文件	json.load(file)	从文件读取 JSON

python学习专栏导航
（1）100天python从入门到拿捏《Python 3简介》
（2）100天python从入门到拿捏《python应用前景》
（3）100天python从入门到拿捏《数据类型》
（4）100天python从入门到拿捏《运算符》
（5）100天python从入门到拿捏《流程控制语句》
（6）100天python从入门到拿捏《推导式》
（7）100天python从入门到拿捏《迭代器和生成器》
（8）100天python从入门到拿捏《函数和匿名函数》
（9）100天python从入门到拿捏《装饰器》
（10）100天python从入门到拿捏《Python中的数据结构与自定义数据结构》
（11）100天python从入门到拿捏《模块》
（12）100天python从入门到拿捏《文件操作》
（13）100天python从入门到拿捏《目录操作》
（14）100天python从入门到拿捏《Python的错误与异常机制》
（15）100天python从入门到拿捏《面向对象编程》
（16）100天python从入门到拿捏《标准库》
（17）100天python从入门到拿捏《正则表达式》
（18）100天python从入门到拿捏《网络编程》
（19）100天python从入门到拿捏《多线程》