Python JSON操作完全指南

目录

一、简介

二、JSON 和 Python 的对应关系

三、核心函数

1. json.dumps()：将 Python 对象 → JSON 字符串

2. json.loads()：将 JSON 字符串 → Python 对象

3. json.dump()：将 Python 对象 → JSON 文件

4. json.load()：从 JSON 文件 → Python 对象

四、常见错误处理

1. JSON 解析错误

2. 类型不支持错误

五、总结

六、常用函数

1️⃣ json.dumps() - 序列化为字符串

2️⃣ json.loads() - 反序列化字符串

3️⃣ json.dump() - 写入JSON文件

4️⃣ json.load() - 读取JSON文件

⚙️ 关键参数详解

json.loads() 和 json.load() 注意点：

七、实际应用场景

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一、简介

        JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，Python 内置的 json 库可以方便地将 Python对象 与 JSON格式数据 相互转换。

二、JSON 和 Python 的对应关系

JSON 格式与 Python 数据类型的对应关系：

• JSON对象 ↔ Python字典（dict）

• JSON数组 ↔ Python列表（list） 或 元组（tuple）

• JSON字符串 ↔ Python字符串（str）

• JSON数字 ↔ Python整数（int） 或 浮点数（float）

• JSON布尔值（true/false） ↔ Python布尔值（True/False）

• JSON null ↔ Python None

三、核心函数

json 库有 4 个核心函数：

1. json.dumps()：将 Python 对象 → JSON 字符串

import json

data = {
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "hobbies": ["读书", "跑步"]
}

json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str)

• 参数说明：

  • ensure_ascii=False：允许输出非ASCII字符（如中文）

  • indent=4：格式化缩进，提高可读性

2. json.loads()：将 JSON 字符串 → Python 对象

json_str = '{"name": "李四", "age": 30}'
python_dict = json.loads(json_str)
print(python_dict["name"])  # 输出：李四

3. json.dump()：将 Python 对象 → JSON 文件

data = {"key": "value"}
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

4. json.load()：从 JSON 文件 → Python 对象

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)
print(data["key"])  # 输出：value

四、常见错误处理

1. JSON 解析错误

try:
    data = json.loads('{"invalid": json}')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"解析错误：{e}")

2. 类型不支持错误

确保所有数据均可被序列化，或通过 default 参数处理。

五、总结

• 序列化（Python→JSON）：dumps() 或 dump()

• 反序列化（JSON→Python）：loads() 或 load()

• 处理中文时使用 ensure_ascii=False

• 复杂对象需自定义序列化逻辑

六、常用函数

常用函数对比表

函数名	作用	输入类型	输出类型	典型场景
json.dumps()	Python对象 → JSON字符串	字典/列表等	字符串	将数据转为JSON发送给API
json.loads()	JSON字符串 → Python对象	字符串	字典/列表等	解析API返回的JSON数据
json.dump()	Python对象 → JSON文件	字典/列表等	无（写入文件）	保存配置到本地文件
json.load()	JSON文件 → Python对象	文件对象	字典/列表等	读取本地配置文件

1️⃣ json.dumps() - 序列化为字符串

将 Python 对象转为格式化的 JSON 字符串

import json

data = {
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "hobbies": ["阅读", "编程"]
}

# 基础用法
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 输出紧凑的JSON字符串（无缩进，中文会被转义）

# 优化参数用法
json_str_pretty = json.dumps(
    data,
    ensure_ascii=False,  # 允许显示中文
    indent=2,            # 缩进2空格
    sort_keys=True       # 按键名排序
)
print(json_str_pretty)

输出结果：

{"name": "\u5f20\u4e09", "age": 30, "is_student": false, "hobbies": ["\u9605\u8bfb", "\u7f16\u7a0b"]}
{
  "age": 30,
  "hobbies": [
    "阅读",
    "编程"
  ],
  "is_student": false,
  "name": "张三"
}

2️⃣ json.loads() - 反序列化字符串

将 JSON 字符串解析为 Python 对象

json_str = '''
{
  "name": "李四",
  "scores": [95, 87, 92],
  "metadata": {
    "class": "A班",
    "teacher": "王老师"
  }
}
'''

# 解析JSON字符串
data = json.loads(json_str)
print(data["metadata"]["teacher"])  # 输出：王老师
print(data["scores"][1])            # 输出：87

3️⃣ json.dump() - 写入JSON文件

将 Python 对象直接保存到 JSON 文件

config = {
    "language": "Python",
    "version": 3.9,
    "packages": ["numpy", "pandas"]
}

# 写入文件（自动处理文件操作）
with open("config.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(
        config,
        f,
        ensure_ascii=False,  # 保持中文可读
        indent=4            # 缩进4空格
    )

生成的文件内容：

{
    "language": "Python",
    "version": 3.9,
    "packages": [
        "numpy",
        "pandas"
    ]
}

4️⃣ json.load() - 读取JSON文件

从 JSON 文件直接加载为 Python 对象

# 读取文件
with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded_config = json.load(f)

print(loaded_config["packages"])  # 输出：['numpy', 'pandas']

⚙️ 关键参数详解

json.dumps() 和 json.dump() 共有参数：

参数	作用	示例值
ensure_ascii	是否转义非ASCII字符（如中文）	False
indent	缩进空格数（美化输出）	2 或 4
sort_keys	是否按键名字母排序	True/False
separators	控制分隔符样式	(",", ": ")

json.loads() 和 json.load() 注意点：

• 如果 JSON 中有重复键名，后出现的键会覆盖前面的值

• 遇到非法 JSON 格式会抛出 JSONDecodeError

七、实际应用场景

API 数据交互

# 发送请求时将字典转为JSON
import requests
data = {"query": "搜索内容"}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)

# 解析响应
result = json.loads(response.text)

配置文件管理

# 读取配置
with open("settings.json") as f:
    settings = json.load(f)

# 修改后保存
settings["theme"] = "dark"
with open("settings.json", "w") as f:
    json.dump(settings, f, indent=4)

数据持久化存储

# 保存用户数据
user_data = {"id": 123, "history": [...]}
with open("user_data.json", "w") as f:
    json.dump(user_data, f)