Python解析JSON全面指南：从入门到精通

一、JSON 基础操作

一、基础核心操作

1. 字典转JSON字符串

使用内置json.dumps()方法实现类型转换，支持多种参数优化：

import json
data = {"name": "Yant", "age": 25, "skills": ["Python", "数据分析"]}

# 基础转换
json_str = json.dumps(data)
# 优化显示（含中文支持+格式化）
formatted_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(formatted_str)

参数说明：

ensure_ascii=False 禁用ASCII编码保留中文原貌

indent=4 生成带缩进的美观格式

结果输出

{
    "name": "Yant",
    "age": 25,
    "skills": [
        "Python",
        "数据分析"
    ]
}

2. 字典转JSON文件

通过json.dump()实现持久化存储：

with open('user.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
    print(f.name)

文件操作建议指定utf-8编码以避免乱码

3. JSON文件转字典

使用json.load()反向解析文件内容：

with open('user.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    loaded_data = json.load(f)
print(loaded_data['name'])  # 输出：Yant

4. JSON字符串转字典

通过json.loads()实现内存数据转换：

json_str = '{"city": "北京", "population": 2154}'
parsed_dict = json.loads(json_str)
print(type(parsed_dict))  # <class 'dict'>

二、进阶处理技巧

1. 复杂对象序列化

处理自定义类实例时扩展序列化方法：

import json
from datetime import datetime

class User:
    def __init__(self, name, join_date):
        self.name = name
        self.join_date = join_date  # datetime对象

def custom_encoder(obj):
    if isinstance(obj, User):
        return {"name": obj.name, "date": obj.join_date.isoformat()}
    raise TypeError

user = User("Yant", datetime.now())
json_str = json.dumps(user, default=custom_encoder)
print(json_str)

2. 异常处理机制

try:
    json.loads('{"invalid": data}')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"错误位置：{e.pos}，错误信息：{e.msg}")

## 异常输出
错误位置：12，错误信息：Expecting value

三、第三方库横向评测

库名称	安装命令	速度	特点	适用场景
orjson	pip install orjson	⚡️最快	支持datetime类型，输出为字节流	大数据量/高频处理
ujson	pip install ujson	🚀快	兼容性好，接口与标准库一致	常规场景替代方案
rapidjson	pip install python-rapidjson	🏃♂️较快	支持SAX/DOM解析模式	流式数据处理
simplejson	pip install simplejson	🐢一般	支持旧版Python，功能最接近标准库	兼容性要求高环境