python 操作 json 文件的种种知识点

本篇博客将带你全方位了解 Python 操作 json 文件的技术点
让你碰到 json 格式文件不在发愁

json 模块

Python 提供了内置的 json 模块来处理 JSON 格式的文件。

该模块主要分为读取和写入 JSON 文件。

读取 JSON

使用 json.load() 或 json.loads() 方法来读取 JSON 文件。
其中 json.load() 方法用于读取文件中的 JSON 数据，json.loads() 方法用于读取字符串中的 JSON 数据。

写入 JSON

使用 json.dump() 或 json.dumps() 方法来写入 JSON 文件。
其中 json.dump() 方法用于写入 JSON 数据到文件中，json.dumps() 方法用于将 JSON 数据转换为字符串。

基于上述内容可以总结一下： json.load() , json.loads() , json.dump() 和 json.dumps() 中的 s 都是字符串 string 的缩写。

读取与写入基本用法如下

提前准备一个 travel.json 文件，存放到 python 文件所在目录。

import json

# 读取json文件
with open('travel.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 写入json文件
with open('travel.new.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f)

Tops：在使用 json.load() 和 json.loads() 读取 json 文件时，如果==文件中存在格式错误==，会抛出 ValueError 异常。

json 模块进阶用法

控制输出格式

在处理 JSON 文件时，还可以使用 json.dump() 方法的可选参数来控制输出的格式，例如：

• sort_keys：按照键的字典序排序输出。
• indent：缩进输出，可以指定缩进的空格数。

import json

# # 读取json文件
with open('travel.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)


with open('travel.new.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, sort_keys=True, indent=4)

此时可以比对旧文件与新文件之间的差异，可以看到缩进关系产生了变化。

在 JSON 中存储 Python 特殊类型

如果你要在 json 中存储 python 特殊类型，例如 datetime，需要使用 json.JSONEncoder 类和 json.JSONDecoder 类来处理。

import json
from datetime import datetime

# 日期编码
class DateEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)


d = {'date': datetime.now()}
json_str = json.dumps(d, cls=DateEncoder)
print(json_str)

# 日期解码
class DateDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self):
        json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object)

    def dict_to_object(self, d):
        if 'date' in d:
            d['date'] = datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        return d


data = json.loads(json_str, cls=DateDecoder)

print(data)

运行代码，可以得到编码和解码的输出。

{"date": "2023-01-27 21:24:46"}
{'date': datetime.datetime(2023, 1, 27, 21, 24, 46)}

对数据进行验证和清洗

JSON Schema 是一种用于验证 JSON 文档的标准，它可以用来确保 JSON 文档符合预期的格式。

jsonschema 模块需要提前安装，示例代码如下。

import json
import jsonschema

schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "number"}
    },
    "required": ["name", "age"]
}

data = '{"name": "梦想橡皮擦", "age": 28}'

try:
    jsonschema.validate(json.loads(data), schema)
    print("可用的JSON")
except jsonschema.exceptions.ValidationError as e:
    print(e)

当你的 json 格式正确时，会输出相应的内容，输出错误信息，测试代码可以将 "required": ["name", "age"] 修改为 "required": ["name", "age" , "sex"]。

第三方模块

在处理 JSON 格式文件时还可以使用第三方库来更方便地操作，例如 pandas。

import pandas as pd

# 读取json文件
data = pd.read_json('travel.json')

# 写入json文件
data.to_json('travel.pandas.json')

还有其他第三方库也可以用来处理 JSON 格式文件，例如：

• ijson：迭代读取大型 JSON 文件。
• jsonpickle：支持将 Python 对象序列化为 JSON 格式。
• jsonlines：简单而高效地读取和写入文本文件中的 JSON 数据。
• simplejson：提供了一种比标准库更快的 JSON 解析器和生成器。
• json-tricks：支持一些高级功能，例如压缩和迭代。

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