Python 中如何使用 json 模块读取和写入 JSON 数据?

在现代软件开发中,JSON(JavaScript Object Notation) 已成为最流行的数据交换格式之一。Python 提供了内置的 json 模块,使得我们可以方便地解析 JSON 数据(读取)和生成 JSON 数据(写入)。无论是 Web API 交互、配置文件存储,还是数据序列化,json 模块都是不可或缺的工具。本文将详细介绍 json 模块的读取、写入、格式化、编码解码等操作,并结合实际案例展示其应用。


1. JSON 与 Python 数据类型的映射关系

Python 的 json 模块可以在 Python 基本数据类型JSON 数据类型之间相互转换,映射关系如下:

Python 类型 JSON 类型 示例
dict object {"name": "Alice", "age": 25}
list / tuple array ["apple", "banana", "cherry"]
str string "hello"
int / float number 42, 3.14
bool true / false true, false
None null null

2. 读取 JSON 数据

Python 可以从字符串文件中读取 JSON 数据。

2.1 从 JSON 字符串解析

import json

json_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'

# 将 JSON 字符串转换为 Python 字典
data = json.loads(json_str)

print(data["name"])  # 输出: Alice
print(type(data))    # 输出: <class 'dict'>

📌 json.loads() 作用

  • 输入:JSON 格式的字符串。
  • 输出:转换为 Python dict 对象。

  • 2.2 从 JSON 文件读取

    假设有一个 data.json 文件:

    {
        "name": "Bob",
        "age": 30,
        "skills": ["Python", "Java", "C++"]
    }
    

    使用 json.load() 读取文件:

    with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
        data = json.load(file)
    
    print(data["name"])   # 输出: Bob
    print(data["skills"]) # 输出: ['Python', 'Java', 'C++']
    

    📌 json.load() 作用

  • 输入:JSON 文件对象。
  • 输出:Python dict 对象。

  • 3. 写入 JSON 数据

    Python 可以将数据写入字符串文件

    3.1 将 Python 对象转换为 JSON 字符串

    import json
    
    data = {
        "name": "Charlie",
        "age": 28,
        "city": "San Francisco"
    }
    
    # 将 Python 字典转换为 JSON 字符串
    json_str = json.dumps(data)
    
    print(json_str)
    print(type(json_str))  # 输出: <class 'str'>
    

    📌 json.dumps() 作用

  • 输入:Python dictliststr 等。
  • 输出:JSON 格式的字符串。

  • 3.2 将 Python 对象写入 JSON 文件

    import json
    
    data = {
        "name": "David",
        "age": 35,
        "languages": ["Python", "Go", "Rust"]
    }
    
    # 写入 JSON 文件
    with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
        json.dump(data, file)
    
    print("数据已写入 output.json")
    

    📌 json.dump() 作用

  • 输入:Python dict(或其他可序列化对象)。
  • 输出:写入 JSON 文件。

  • 4. JSON 格式化输出(缩进、排序)

    默认情况下,JSON 生成的字符串是紧凑的,不易阅读:

    data = {"name": "Eve", "age": 26, "city": "Paris"}
    json_str = json.dumps(data)
    
    print(json_str)  # 输出: {"name": "Eve", "age": 26, "city": "Paris"}
    

    为了更清晰地输出 JSON,可以使用 indent 参数:

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

    📌 输出(格式化 JSON)

    {
        "name": "Eve",
        "age": 26,
        "city": "Paris"
    }
    

    如果希望按键名排序

    json_str = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
    print(json_str)
    

    📌 输出(按键排序)

    {
        "age": 26,
        "city": "Paris",
        "name": "Eve"
    }
    

    5. 处理 JSON 编码与解码(对象序列化)

    如果 JSON 数据包含自定义对象,默认 json.dumps() 无法处理:

    import json
    from datetime import datetime
    
    data = {"name": "Alice", "time": datetime.now()}
    
    # 会报错:Object of type datetime is not JSON serializable
    json_str = json.dumps(data)
    

    可以使用 default 参数,将 datetime 对象转换为字符串:

    def json_serial(obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()  # 转换为 ISO 8601 时间格式
        raise TypeError("Type not serializable")
    
    json_str = json.dumps(data, default=json_serial, indent=4)
    print(json_str)
    

    📌 示例输出

    {
        "name": "Alice",
        "time": "2024-02-04T14:00:00.123456"
    }
    

    6. 处理 JSON 解析错误

    解析 JSON 时,可能会遇到格式错误:

    import json
    
    invalid_json = '{"name": "Tom", "age": 30,}'  # 末尾多了逗号
    
    try:
        data = json.loads(invalid_json)
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"JSON 解析错误: {e}")
    

    📌 输出

    JSON 解析错误: Expecting property name enclosed in double quotes
    

    7. JSON 读写的最佳实践

    读取 JSON 时使用 try-except 捕获异常

    try:
        with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as file:
            config = json.load(file)
    except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e:
        print(f"错误: {e}")
    

    写入 JSON 时使用 indent=4 让数据更易读

    json.dump(data, file, indent=4)
    

    处理非标准数据类型时,使用 default 进行序列化

    json.dumps(data, default=json_serial)
    

    8. 结论

    操作 方法
    从字符串读取 JSON json.loads(json_str)
    从文件读取 JSON json.load(file)
    将 Python 对象转换为 JSON 字符串 json.dumps(obj)
    将 Python 对象写入 JSON 文件 json.dump(obj, file)
    格式化 JSON(缩进) json.dumps(obj, indent=4)
    解析错误处理 json.JSONDecodeError
    处理非标准数据类型 default=json_serial

    Python 的 json 模块提供了强大且易用的 JSON 处理能力,合理使用这些方法,可以让你的代码更加高效、可维护!🚀


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    作者:莫比乌斯之梦

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