JSON和JSONL、python操作

JSON

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，基于文本、易于读写，并支持多种数据结构。以下是常见的JSON格式及示例：

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1. 简单对象（键值对）

{
  "name": "Alice",
  "age": 25,
  "isStudent": true
}

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2. 嵌套对象

{
  "person": {
    "name": "Bob",
    "address": {
      "city": "New York",
      "zipcode": "10001"
    }
  }
}

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3. 数组

["apple", "banana", "orange"]

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4. 对象中包含数组

{
  "fruits": ["apple", "banana"],
  "colors": ["red", "yellow"]
}

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5. 数组中的对象

[
  {"id": 1, "name": "Alice"},
  {"id": 2, "name": "Bob"}
]

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6. 混合复杂结构

{
  "class": "Math 101",
  "students": [
    {"name": "John", "grade": 90},
    {"name": "Emily", "grade": 85}
  ],
  "active": true
}

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7. 特殊值（null/布尔值/数字）

{
  "value1": null,
  "value2": false,
  "value3": 3.14
}

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8. 空对象或空数组

{}

或

[]

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9. JSON中的转义字符

{
  "message": "Hello, \\\\"World\\\\"!\\\\nNew line."
}

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注意事项：

1. 键名必须用双引号 " 包裹（单引号无效）。
2. 值可以是：字符串、数字、布尔值、对象、数组、null。
3. 不支持注释、函数等JavaScript特有语法。
4. [ ] 列表也是JSON

如果需要验证或格式化JSON，可以使用在线工具如 JSONLint。

[ 1,2,3]也属于JSON格式

验证规则：

1. JSON 标准允许的顶级结构：
   • 对象（{} 键值对）
   • 数组（[] 有序列表） ← 符合此例
2. 值类型合法：数组中的元素是数字（1, 2, 5），属于JSON支持的原始类型（数字/字符串/布尔值/null/对象/数组）。

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其他合法JSON数组示例：

["a", "b", "c"]       // 字符串数组
[true, false, null]   // 布尔值和null
[[1, 2], {"x": 3}]    // 嵌套混合结构

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常见误区：

• 误区：JSON必须用 {} 包裹。纠正：JSON的顶级结构可以是对象 或数组（RFC 8259标准明确规定）。

• 非JSON示例：

  [1, 2, 'unquoted']  # 非法！JSON字符串必须用双引号
  
  

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快速验证工具：

• 在线校验：JSONLint

• Python代码验证：

  import json
  try:
      json.loads('[1, 2, 5]')  # 无报错则合法
      print("是合法JSON")
  except json.JSONDecodeError:
      print("非法JSON")
  
  

JSON和JSONL区别

JSON（JavaScript Object Notation）和 JSON Lines（JSONL/NDJSON） 是两种常见的数据格式，主要用于数据存储和交换。它们的主要区别在于结构、用途和存储方式。以下是详细对比：

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1. 基本定义

格式	描述
JSON	单文件存储一个完整的结构化数据（对象或数组），适合表示复杂嵌套数据。
JSONL	每行是一个独立的JSON对象，适合存储或流式传输大量记录（如日志）。

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2. 核心区别

特性	JSON	JSON Lines (JSONL)
文件结构	整个文件是一个对象或数组	每行是一个独立的JSON对象
可读性	适合人类阅读（格式化后）	适合机器逐行处理（如日志流）
扩展性	修改需解析整个文件	可直接追加新行（无需解析全文）
错误处理	一处错误导致整个文件无效	单行错误不影响其他行
常见用途	API响应、配置文件	日志文件、大数据处理（如ETL）

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3. 示例对比

JSON 示例

{
  "users": [
    {"id": 1, "name": "Alice", "active": true},
    {"id": 2, "name": "Bob", "active": false}
  ]
}

JSONL 示例

{"id": 1, "name": "Alice", "active": true}
{"id": 2, "name": "Bob", "active": false}

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4. 关键场景选择

• 用 JSON 当：
  • 需要表示复杂嵌套结构（如配置文件）。
  • 数据需要一次性完整加载（如API响应）。
• 用 JSONL 当：
  • 处理大量独立记录（如日志、传感器数据）。
  • 需要流式逐行读取/写入（避免内存压力）。
  • 数据需要频繁追加（如实时日志收集）。

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5. 技术细节

• JSONL 的别名：
  • NDJSON (Newline-Delimited JSON)
  • LDJSON (Line-Delimited JSON) （三者基本等价，但某些工具可能有细微差异）
• JSONL 的规范：
  • 每行必须是合法JSON（不能是纯字符串或注释）。
  • 行间无逗号或换行符外的分隔符。

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6. 常见工具支持

格式	相关工具
JSON	所有编程语言原生支持（如Python的json模块、JavaScript的JSON.parse）。
JSONL	需逐行处理（如Python的for line in file），或专用库（如jsonlines）。

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总结

• JSON 适合结构化、完整加载的数据。
• JSONL 适合流式、大规模记录级数据处理。

根据数据的使用场景（是否需要拆分、是否需流式处理）选择即可。

python 读取和保存JSON和JSONL文件

以下是使用 Python 读取和保存 JSON 和 JSONL（JSON Lines） 文件的完整代码示例，包含详细注释和常见操作：

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1. JSON 文件操作

import json

# 示例数据（嵌套结构）
data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "skills": ["Python", "SQL"],
    "address": {
        "city": "Beijing",
        "zipcode": "100000"
    }
}

# 保存 JSON 文件
def save_json(file_path, data):
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)  # indent 美化格式
    print(f"JSON 已保存至 {file_path}")

# 读取 JSON 文件
def load_json(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

# 测试
save_json('data.json', data)
loaded_data = load_json('data.json')
print("读取的JSON内容:", loaded_data)

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2. JSONL 文件操作

# 示例数据（每行一个独立JSON对象）
data_lines = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "active": True},
    {"id": 2, "name": "Bob", "active": False},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "active": True}
]

# 保存 JSONL 文件
def save_jsonl(file_path, data_lines):
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for line in data_lines:
            f.write(json.dumps(line, ensure_ascii=False) + '\\\\n')  # 每行一个JSON
    print(f"JSONL 已保存至 {file_path}")

# 读取 JSONL 文件
def load_jsonl(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return [json.loads(line.strip()) for line in f if line.strip()]

# 测试
save_jsonl('data.jsonl', data_lines)
loaded_lines = load_jsonl('data.jsonl')
print("读取的JSONL行数:", len(loaded_lines))
print("第一行内容:", loaded_lines[0])

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3. 实际应用场景

场景1：处理API响应（JSON）

import requests

# 从API获取JSON数据
response = requests.get('')
api_data = response.json()  # 直接解析JSON

# 保存到本地
save_json('api_response.json', api_data)

场景2：逐行处理日志（JSONL）

# 模拟实时追加日志
new_log = {"timestamp": "2023-01-01T12:00:00", "event": "login", "user": "Alice"}
with open('logs.jsonl', 'a', encoding='utf-8') as f:  # 'a' 表示追加模式
    f.write(json.dumps(new_log) + '\\\\n')

# 读取日志文件
logs = load_jsonl('logs.jsonl')
print("最新日志:", logs[-1])

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4. 注意事项

1. 编码问题：始终指定 encoding='utf-8' 避免乱码。

2. 错误处理：添加 try-catch 处理损坏文件：

   try:
       data = load_json('broken.json')
   except json.JSONDecodeError as e:
       print(f"文件解析失败: {e}")
   
   

3. 性能优化：

   • 大JSON文件用 ijson 库流式解析。
   • 大JSONL文件逐行读取（避免内存爆炸）。

借助DS生成。