Python JSON 处理
什么是 JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，具有以下特点：
- 基于 JavaScript 对象语法，但独立于编程语言
- 易于人类阅读和编写
- 易于机器解析和生成
- 支持多种数据类型：字符串、数字、布尔值、数组、对象、null
JSON 数据格式示例
json
{
"name": "张三",
"age": 30,
"is_student": false,
"courses": ["Python", "JavaScript", "Java"],
"address": {
"city": "北京",
"district": "朝阳区"
},
"scores": null
}Python 中的 JSON 模块
Python 内置了 json 模块，用于处理 JSON 数据。该模块提供了以下主要功能：
- 序列化：将 Python 对象转换为 JSON 字符串
- 反序列化：将 JSON 字符串转换为 Python 对象
导入 JSON 模块
py
import jsonJSON 序列化（Python → JSON）
使用 json.dumps() 函数将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
基本用法
py
import json
# Python 字典
person = {
"name": "张三",
"age": 30,
"is_student": False,
"courses": ["Python", "JavaScript", "Java"]
}
# 转换为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(person)
print(json_str)
# 输出: {"name": "张三", "age": 30, "is_student": false, "courses": ["Python", "JavaScript", "Java"]}支持的 Python 数据类型
| Python 类型 | JSON 类型 |
|---|---|
dict | 对象 |
list, tuple | 数组 |
str | 字符串 |
int, float | 数字 |
True | true |
False | false |
None | null |
格式化输出
使用 indent 参数添加缩进，使输出更易读。
py
json_str = json.dumps(person, indent=4)
print(json_str)输出：
json
{
"name": "张三",
"age": 30,
"is_student": false,
"courses": [
"Python",
"JavaScript",
"Java"
]
}中文编码问题
在 Python 3 中，json.dumps() 默认会将非 ASCII 字符编码为 Unicode 转义序列。可以使用 ensure_ascii=False 参数保留中文。
py
json_str = json.dumps(person, indent=4, ensure_ascii=False)
print(json_str)排序键
使用 sort_keys=True 参数可以对 JSON 对象的键进行排序。
py
json_str = json.dumps(person, indent=4, sort_keys=True)
print(json_str)JSON 反序列化（JSON → Python）
使用 json.loads() 函数将 JSON 字符串转换为 Python 对象。
基本用法
py
import json
# JSON 字符串
json_str = '{"name": "张三", "age": 30, "is_student": false, "courses": ["Python", "JavaScript", "Java"]}'
# 转换为 Python 字典
person = json.loads(json_str)
print(person)
print(type(person))
print(person["name"])转换后的 Python 数据类型
| JSON 类型 | Python 类型 |
|---|---|
| 对象 | dict |
| 数组 | list |
| 字符串 | str |
| 数字 | int 或 float |
true | True |
false | False |
null | None |
处理文件中的 JSON
写入 JSON 到文件
使用 json.dump() 函数将 Python 对象直接写入文件。
py
import json
person = {
"name": "张三",
"age": 30,
"is_student": False
}
# 写入 JSON 文件
with open("person.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(person, f, indent=4, ensure_ascii=False)从文件读取 JSON
使用 json.load() 函数从文件中读取 JSON 数据。
py
import json
# 从文件读取 JSON
with open("person.json", "r", encoding="utf-8") as f:
person = json.load(f)
print(person)处理复杂数据结构
嵌套数据
JSON 支持嵌套结构，Python 可以轻松处理。
py
import json
# 复杂嵌套数据
complex_data = {
"name": "学校",
"students": [
{
"id": 1,
"name": "张三",
"courses": ["Python", "数学"]
},
{
"id": 2,
"name": "李四",
"courses": ["JavaScript", "英语"]
}
],
"teachers": {
"math": "王老师",
"english": "李老师"
}
}
# 序列化
json_str = json.dumps(complex_data, indent=4, ensure_ascii=False)
print(json_str)
# 反序列化
parsed_data = json.loads(json_str)
# 访问嵌套数据
print(parsed_data["students"][0]["name"])处理日期时间
JSON 本身不支持日期时间类型，需要手动转换。
py
import json
from datetime import datetime
# 包含日期时间的 Python 对象
data = {
"event": "会议",
"start_time": datetime.now()
}
# 手动转换日期时间为字符串
data["start_time"] = data["start_time"].isoformat()
# 序列化
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(json_str)
# 反序列化
parsed_data = json.loads(json_str)
# 手动转换字符串为日期时间
parsed_data["start_time"] = datetime.fromisoformat(parsed_data["start_time"])
print(parsed_data["start_time"])自定义 JSON 编码器
对于 JSON 不支持的 Python 类型，可以通过继承 json.JSONEncoder 类创建自定义编码器。
示例：处理日期时间
py
import json
from datetime import datetime
# 自定义 JSON 编码器
class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.isoformat()
# 调用父类的 default 方法处理其他类型
return super().default(obj)
# 包含日期时间的 Python 对象
data = {
"event": "会议",
"start_time": datetime.now()
}
# 使用自定义编码器序列化
json_str = json.dumps(data, cls=DateTimeEncoder, ensure_ascii=False)
print(json_str)示例：处理自定义对象
py
import json
# 自定义类
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
# 自定义 JSON 编码器
class PersonEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, Person):
return {
"name": obj.name,
"age": obj.age,
"__type__": "Person"
}
return super().default(obj)
# 创建自定义对象
person = Person("张三", 30)
# 序列化
json_str = json.dumps(person, cls=PersonEncoder, ensure_ascii=False)
print(json_str)自定义 JSON 解码器
使用 object_hook 参数可以自定义 JSON 反序列化过程。
示例：将 JSON 转换为自定义对象
py
import json
# 自定义类
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __str__(self):
return f"Person(name={self.name}, age={self.age})"
# 自定义 JSON 解码器函数
def person_decoder(obj):
if "__type__" in obj and obj["__type__"] == "Person":
return Person(obj["name"], obj["age"])
return obj
# JSON 字符串
json_str = '{"name": "张三", "age": 30, "__type__": "Person"}'
# 使用自定义解码器反序列化
person = json.loads(json_str, object_hook=person_decoder)
print(person)
print(type(person))JSON 处理最佳实践
使用上下文管理器：处理文件时使用
with语句，确保文件正确关闭指定编码：处理包含中文的 JSON 文件时，指定
encoding="utf-8"使用
ensure_ascii=False：保留中文等非 ASCII 字符的原始形式使用
indent格式化输出：生成可读的 JSON 文件处理异常：捕获
json.JSONDecodeError异常，处理无效的 JSON 数据使用自定义编码器/解码器：处理 JSON 不支持的特殊类型
验证 JSON 格式：在处理前验证 JSON 格式的有效性
注意数据类型转换：了解 Python 和 JSON 数据类型之间的转换关系
错误处理
处理 JSON 数据时，可能会遇到以下错误：
无效的 JSON 格式
py
import json
try:
# 无效的 JSON 格式（缺少引号）
json_str = '{name: "张三"}'
data = json.loads(json_str)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSON 解析错误：{e}")不支持的数据类型
py
import json
from datetime import datetime
try:
# JSON 不支持 datetime 类型
data = {"time": datetime.now()}
json_str = json.dumps(data)
except TypeError as e:
print(f"JSON 序列化错误：{e}")总结
JSON 是一种广泛使用的数据交换格式，Python 提供了强大的 json 模块来处理 JSON 数据。通过 json.dumps() 和 json.loads() 函数，可以轻松实现 Python 对象和 JSON 字符串之间的转换。对于复杂数据类型，可以使用自定义编码器和解码器进行处理。
掌握 Python JSON 处理是进行数据交换和 API 开发的重要基础，建议多加练习，熟悉各种场景下的 JSON 处理技巧。