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Python中JSON使用指南:从基础到高效技巧

JSON(JavaScript Object Notation)是轻量级的数据交换格式,凭借易读性和跨平台特性,成为现代开发中不可或缺的工具。Python内置的json库提供了完整的JSON处理功能,以下是核心用法及实用技巧。


一、JSON与Python的对应关系

JSON与Python数据类型可相互转换:

  • JSON → Pythonobject→字典、array→列表、string→字符串、number→整数/浮点数、true/falseTrue/FalsenullNone
  • Python → JSON:字典→object、列表/元组→arrayNonenull

二、核心方法

1. 字符串与对象的转换

  • 解码JSON字符串json.loads()
    import json  
    json_str = '{"name": "John", "age": 30}'  
    data = json.loads(json_str)  # 输出字典:{'name': 'John', 'age': 30}  
    
  • 编码为JSON字符串json.dumps()
    data = {"city": "New York", "population": 8.4e6}  
    json_str = json.dumps(data)  # 输出字符串:{"city": "New York", "population": 8400000.0}  
    

2. 文件读写

  • 从文件读取JSONjson.load()
    with open("data.json", "r") as f:  data = json.load(f)  
    
  • 写入JSON到文件json.dump()
    with open("output.json", "w") as f:  json.dump(data, f)  
    

三、美化与优化

1. 格式化输出

通过indentsort_keys参数增强可读性:

json_str = json.dumps(data, indent=2, sort_keys=True)  

2. 处理中文

设置ensure_ascii=False避免Unicode转义:

json.dumps({"姓名": "张三"}, ensure_ascii=False)  # 输出:{"姓名": "张三"}  

四、高级技巧

1. 命令行工具

验证或格式化JSON文件:

python3 -m json.tool input.json  

2. JMESPath查询

安装jmespath后快速提取嵌套数据:

import jmespath  
data = {"users": [{"name": "Alice"}, {"name": "Bob"}]}  
result = jmespath.search("users[*].name", data)  # 输出:['Alice', 'Bob']  

3. 处理复杂结构

递归处理嵌套字典/列表:

def process(data):  if isinstance(data, dict):  return {k: process(v) for k, v in data.items()}  elif isinstance(data, list):  return [process(item) for item in data]  else:  return data  

五、总结

Python的json库功能强大,覆盖从基础转换到文件操作的完整需求。推荐工具:

  • simplejson:支持高精度数值处理的第三方库
  • describejson:快速分析大型JSON结构
http://www.dtcms.com/wzjs/838127.html

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