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Python JSON 解析：完整指南与实战

1. 引言：JSON 简介与 Python 的关系

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。尽管其名称来源于 JavaScript，但 JSON 是一种独立于语言的数据格式，被广泛应用于各种编程语言和系统中，尤其是在 Web 服务和 API 数据传输中。

在 Python 中，处理 JSON 数据非常直观和高效，这得益于其内置的 json 模块。Python 对象和 JSON 结构之间有着天然的映射关系，使得数据的序列化（Python 对象转换为 JSON 格式）和反序列化（JSON 格式转换为 Python 对象）变得异常简单。

Python 对象与 JSON 类型的映射：

Python 类型	JSON 类型
`dict`	object
`list`, `tuple`	array
`str`	string
`int`, `float`	number
`True`	true
`False`	false
`None`	null

2. Python 的 `json` 模块

Python 的 json 模块提供了处理 JSON 数据所需的所有功能。它主要包括四个核心函数：

json.loads(): 将 JSON 格式的字符串解析成 Python 对象。
json.dumps(): 将 Python 对象编码成 JSON 格式的字符串。
json.load(): 从 JSON 格式的文件中读取数据并解析成 Python 对象。
json.dump(): 将 Python 对象编码成 JSON 格式并写入文件。

导入模块

在使用之前，首先需要导入 json 模块：

python import json

3. 解析 JSON 字符串 (`json.loads()`)

json.loads() (load string 的缩写) 用于将一个包含 JSON 数据的字符串转换成 Python 对象（通常是字典或列表）。

基本示例：

“`python
import json

json_string = ‘{“name”: “Alice”, “age”: 30, “isStudent”: false, “courses”: [“Math”, “Science”]}’

将 JSON 字符串解析为 Python 字典

data = json.loads(json_string)

print(data)
print(type(data))
print(data[“name”])
print(data[“courses”][0])

输出:

{‘name’: ‘Alice’, ‘age’: 30, ‘isStudent’: False, ‘courses’: [‘Math’, ‘Science’]}

Alice

Math

“`

处理不同 JSON 数据类型：

“`python
import json

JSON 对象 (对应 Python 字典)

obj_json = ‘{“id”: 1, “product”: “Laptop”, “price”: 1200.50}’
obj_data = json.loads(obj_json)
print(f”JSON Object parsed: {obj_data}, type: {type(obj_data)}”)

JSON 数组 (对应 Python 列表)

arr_json = ‘[10, 20, “hello”, true, null]’
arr_data = json.loads(arr_json)
print(f”JSON Array parsed: {arr_data}, type: {type(arr_data)}”)

JSON 字符串

str_json = ‘”Hello JSON!”‘
str_data = json.loads(str_json)
print(f”JSON String parsed: {str_data}, type: {type(str_data)}”)

JSON 数字

num_json = ‘12345’
num_data = json.loads(num_json)
print(f”JSON Number parsed: {num_data}, type: {type(num_data)}”)

JSON 布尔值

bool_json = ‘true’
bool_data = json.loads(bool_json)
print(f”JSON Boolean parsed: {bool_data}, type: {type(bool_data)}”)

JSON null (对应 Python None)

null_json = ‘null’
null_data = json.loads(null_json)
print(f”JSON Null parsed: {null_data}, type: {type(null_data)}”)
“`

4. 解析 JSON 文件 (`json.load()`)

json.load() (load file 的缩写) 用于从打开的文件对象中读取 JSON 数据并将其解析成 Python 对象。

示例：

首先，创建一个名为 config.json 的文件：

json { "database": { "host": "localhost", "port": 5432, "user": "admin" }, "settings": { "debug_mode": true, "max_connections": 100 }, "active_users": ["user1", "user2"] }

然后，使用 json.load() 读取文件：

“`python
import json

假设 config.json 文件存在于当前目录

file_path = ‘config.json’

try:
with open(file_path, ‘r’, encoding=’utf-8′) as f:
config = json.load(f)

print(config)
print(f"Database host: {config['database']['host']}")
print(f"Debug mode: {config['settings']['debug_mode']}")

except FileNotFoundError:
print(f”Error: The file ‘{file_path}’ was not found.”)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f”Error decoding JSON from ‘{file_path}’: {e}”)
“`

5. 序列化 Python 对象到 JSON 字符串 (`json.dumps()`)

json.dumps() (dump string 的缩写) 用于将 Python 对象编码成 JSON 格式的字符串。

基本示例：

“`python
import json

python_dict = {
“name”: “Bob”,
“age”: 25,
“isEmployed”: True,
“skills”: [“Python”, “SQL”, “Git”],
“address”: None
}

json_output = json.dumps(python_dict)
print(json_output)
print(type(json_output))

输出:

{“name”: “Bob”, “age”: 25, “isEmployed”: true, “skills”: [“Python”, “SQL”, “Git”], “address”: null}

“`

美化输出 (pretty printing) indent 参数：

indent 参数可以指定缩进级别，使 JSON 输出更具可读性。

“`python
import json

python_dict = {
“name”: “Bob”,
“age”: 25,
“isEmployed”: True,
“skills”: [“Python”, “SQL”, “Git”],
“address”: None
}

缩进 4 个空格

pretty_json_output = json.dumps(python_dict, indent=4)
print(pretty_json_output)

输出:

{

“name”: “Bob”,

“age”: 25,

“isEmployed”: true,

“skills”: [

“Python”,

“SQL”,

“Git”

],

“address”: null

}

“`

排序键 sort_keys 参数：

sort_keys=True 会按照键的字母顺序对 JSON 对象进行排序。

“`python
import json

data = {“c”: 3, “a”: 1, “b”: 2}
sorted_json = json.dumps(data, sort_keys=True, indent=2)
print(sorted_json)

输出:

{

“a”: 1,

“b”: 2,

“c”: 3

}

“`

处理非 ASCII 字符 ensure_ascii 参数：

默认情况下，ensure_ascii=True 会将非 ASCII 字符转义。设置为 False 则会直接输出 Unicode 字符。

“`python
import json

data_chinese = {“city”: “北京”, “province”: “河北”}

默认行为：转义非 ASCII 字符

json_ascii = json.dumps(data_chinese)
print(f”ASCII encoded: {json_ascii}”)

不转义非 ASCII 字符

json_unicode = json.dumps(data_chinese, ensure_ascii=False)
print(f”Unicode: {json_unicode}”)

输出:

ASCII encoded: {“city”: “\u5317\u4eac”, “province”: “\u6cb3\u5317”}

Unicode: {“city”: “北京”, “province”: “河北”}

“`

6. 序列化 Python 对象到 JSON 文件 (`json.dump()`)

json.dump() (dump file 的缩写) 用于将 Python 对象编码成 JSON 格式并写入一个文件对象。

示例：

“`python
import json

data_to_save = {
“report_id”: “R001”,
“date”: “2023-10-27”,
“metrics”: {
“sales”: 15000,
“customers”: 500,
“growth”: 0.12
},
“comments”: [“Generated automatically”, “Data up-to-date”]
}

output_file = ‘report.json’

try:
with open(output_file, ‘w’, encoding=’utf-8′) as f:
json.dump(data_to_save, f, indent=4, ensure_ascii=False) # indent 和 ensure_ascii 同样适用

print(f"Data successfully written to '{output_file}'")

except IOError as e:
print(f”Error writing to file ‘{output_file}’: {e}”)
“`

此时，report.json 文件内容将是：

json { "report_id": "R001", "date": "2023-10-27", "metrics": { "sales": 15000, "customers": 500, "growth": 0.12 }, "comments": [ "Generated automatically", "Data up-to-date" ] }

7. 高级主题与错误处理

错误处理：`json.JSONDecodeError`

当尝试解析一个无效的 JSON 字符串时，json.loads() 或 json.load() 会抛出 json.JSONDecodeError 异常。

“`python
import json

invalid_json_string = ‘{“name”: “Charlie”, “age”: 28,’ # 缺少闭合括号

try:
data = json.loads(invalid_json_string)
print(data)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f”JSON 解析错误: {e}”)
print(f”错误位置: {e.pos}, 错误行: {e.lineno}, 错误列: {e.colno}”)

输出:

JSON 解析错误: Expecting property name or ‘}’ at bottom of string: line 1 column 26 (char 25)

错误位置: 25, 错误行: 1, 错误列: 26

“`

处理嵌套 JSON 结构

JSON 数据常常是多层嵌套的。通过连续的键访问或循环可以轻松处理。

“`python
import json

nested_json_string = “””
{
“store”: {
“book”: [
{
“category”: “fiction”,
“author”: “Evelyn Waugh”,
“title”: “Sword of Honour”,
“price”: 12.99
},
{
“category”: “fiction”,
“author”: “Herman Melville”,
“title”: “Moby Dick”,
“isbn”: “0-553-21311-3”,
“price”: 8.99
}
],
“bicycle”: {
“color”: “red”,
“price”: 19.95
}
},
“expensive”: 10
}
“””

data = json.loads(nested_json_string)

访问嵌套数据

book_category = data[“store”][“book”][0][“category”]
bicycle_color = data[“store”][“bicycle”][“color”]

print(f”First book category: {book_category}”)
print(f”Bicycle color: {bicycle_color}”)

遍历所有书籍

print(“\nAll Books:”)
for book in data[“store”][“book”]:
print(f” Title: {book[‘title’]}, Author: {book[‘author’]}, Price: {book[‘price’]}”)
“`

8. 实践应用

读取 API 响应

在 Web 开发中，JSON 是 API 响应的常用格式。

“`python
import requests
import json

假设这是一个返回 JSON 的 API

api_url = “https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1” # 这是一个公开的测试 API

try:
response = requests.get(api_url)
response.raise_for_status() # 检查 HTTP 请求是否成功

# 直接使用 .json() 方法将响应内容解析为 Python 对象
todo_item = response.json()

print(f"User ID: {todo_item['userId']}")
print(f"Title: {todo_item['title']}")
print(f"Completed: {todo_item['completed']}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f”API 请求失败: {e}”)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f”API 响应解析失败: {e}”)
“`

配置文件的管理

JSON 文件常用于存储应用程序的配置，因为它们易于人类阅读和编辑。

“`python

假设 config.json 文件如第 4 节所示

def load_app_config(file_path):
try:
with open(file_path, ‘r’, encoding=’utf-8′) as f:
config = json.load(f)
return config
except FileNotFoundError:
print(f”Config file ‘{file_path}’ not found.”)
return None
except json.JSONDecodeError as e:
print(f”Error parsing config file ‘{file_path}’: {e}”)
return None

app_config = load_app_config(‘config.json’)

if app_config:
print(f”Loaded database port: {app_config[‘database’][‘port’]}”)
print(f”Loaded active users: {‘, ‘.join(app_config[‘active_users’])}”)
“`

9. 结论

Python 的 json 模块是处理 JSON 数据的强大而灵活的工具。无论是从字符串解析、从文件读取，还是将 Python 对象序列化为 JSON 字符串或写入文件，json 模块都提供了简单易用的函数。理解 loads()、dumps()、load() 和 dump() 的用法，以及如何处理不同数据类型和错误，将使您在处理 JSON 数据时游刃有余。熟练掌握这些技能对于任何与 Web API 交互或需要存储和交换结构化数据的 Python 开发者来说都至关重要。

Python JSON 解析：完整指南与实战

1. 引言：JSON 简介与 Python 的关系

2. Python 的 json 模块

导入模块

3. 解析 JSON 字符串 (json.loads())

将 JSON 字符串解析为 Python 字典

输出:

{‘name’: ‘Alice’, ‘age’: 30, ‘isStudent’: False, ‘courses’: [‘Math’, ‘Science’]}

Alice

Math

JSON 对象 (对应 Python 字典)

JSON 数组 (对应 Python 列表)

JSON 字符串

JSON 数字

JSON 布尔值

JSON null (对应 Python None)

4. 解析 JSON 文件 (json.load())

假设 config.json 文件存在于当前目录

5. 序列化 Python 对象到 JSON 字符串 (json.dumps())

输出:

{“name”: “Bob”, “age”: 25, “isEmployed”: true, “skills”: [“Python”, “SQL”, “Git”], “address”: null}

缩进 4 个空格

输出:

{

“name”: “Bob”,

“age”: 25,

“isEmployed”: true,

“skills”: [

“Python”,

“SQL”,

“Git”

],

“address”: null

}

输出:

{

“a”: 1,

“b”: 2,

“c”: 3

}

默认行为：转义非 ASCII 字符

不转义非 ASCII 字符

输出:

ASCII encoded: {“city”: “\u5317\u4eac”, “province”: “\u6cb3\u5317”}

Unicode: {“city”: “北京”, “province”: “河北”}

6. 序列化 Python 对象到 JSON 文件 (json.dump())

7. 高级主题与错误处理

错误处理：json.JSONDecodeError

输出:

JSON 解析错误: Expecting property name or ‘}’ at bottom of string: line 1 column 26 (char 25)

错误位置: 25, 错误行: 1, 错误列: 26

处理嵌套 JSON 结构

访问嵌套数据

遍历所有书籍

8. 实践应用

读取 API 响应

假设这是一个返回 JSON 的 API

配置文件的管理

假设 config.json 文件如第 4 节所示

9. 结论

2. Python 的 `json` 模块

3. 解析 JSON 字符串 (`json.loads()`)

4. 解析 JSON 文件 (`json.load()`)

5. 序列化 Python 对象到 JSON 字符串 (`json.dumps()`)

6. 序列化 Python 对象到 JSON 文件 (`json.dump()`)

错误处理：`json.JSONDecodeError`