一、JSON数据解析
在Python中解析JSON数据通常使用json模块。json模块提供了将JSON格式的数据转换为Python对象（如列表、字典等）以及将Python对象转换为JSON格式的数据的方法。
下面是一些使用json模块解析JSON数据的常见方法：
1. 读取和解析JSON文件
如果JSON数据存储在文件中，你可以使用json.load()函数来读取和解析文件内容。
import json
# 打开JSON文件并读取内容
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
# 现在data是一个Python对象（列表或字典），你可以像操作普通Python对象一样操作它
print(data)
2. 字符串到Python对象的解析
如果JSON数据是字符串格式的，你可以使用json.loads()函数来解析它。
import json
# JSON字符串
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
# 将JSON字符串解析为Python字典
data = json.loads(json_string)
# 访问解析后的数据
print(data['name']) # 输出: John
3. Python对象到JSON字符串的转换
如果你想将Python对象转换为JSON格式的字符串，可以使用json.dumps()函数。
import json
# Python字典
data = {
'name': 'John',
'age': 30,
'city': 'New York'
}
# 将Python字典转换为JSON字符串
json_string = json.dumps(data)
# 输出JSON字符串
print(json_string) # 输出: {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
4. 错误处理
在解析JSON数据时，如果数据格式不正确，json.load()或json.loads()会抛出json.JSONDecodeError异常。为了处理这种情况，你可以使用try...except语句来捕获异常。
import json
try:
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"解析JSON时出错: {e}")
5. JSON数据的格式化输出
当你需要将JSON数据以美观的格式输出时，可以使用indent参数。
import json
data = {
'name': 'John',
'age': 30,
'city': 'New York'
}
# 以美观的格式输出JSON字符串
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print(json_string)
输出将是格式化后的JSON字符串：
{
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York"
}
以上就是在Python中解析JSON数据的基本方法。通过这些方法，你可以轻松地处理JSON格式的数据。
二、Python 编码为 JSON 类型转换对应表
在Python中，将数据类型编码为JSON格式时，Python的内置类型会与JSON类型之间有一个自然的映射关系。以下是Python数据类型和JSON类型之间的对应关系：
| Python 类型 | JSON 类型 | 示例 |
|---|---|---|
dict |
JSON object | {"name": "John"} |
list |
JSON array | ["apple", "banana"] |
str |
JSON string | "Hello, world!" |
int, float |
JSON number | 42, 3.14 |
bool |
JSON boolean | True, False |
None |
JSON null |
null |
当使用json.dumps()函数将Python对象转换为JSON字符串时，Python会自动根据这些规则进行类型转换。同样地，当使用json.loads()函数将JSON字符串解析为Python对象时，也会根据这些规则进行反序列化。
需要注意的是，一些Python对象类型（如自定义类、集合、日期等）在默认情况下并不能直接转换为JSON类型。对于这些类型，你需要自定义序列化函数或使用第三方库（如pendulum或marshmallow）来处理它们的JSON转换。
例如，自定义类通常需要实现一个to_dict()方法，该方法将类的实例转换为可以序列化为JSON的字典。对于日期对象，你可以使用datetime模块中的isoformat()方法来获得ISO 8601格式的字符串，这个字符串可以直接被转换为JSON字符串。
以下是一个自定义类转换为JSON的示例：
import json
from datetime import datetime
class Person:
def __init__(self, name, birthdate):
self.name = name
self.birthdate = birthdate
def to_dict(self):
return {
'name': self.name,
'birthdate': self.birthdate.isoformat()
}
# 创建一个Person对象
person = Person('John Doe', datetime(1980, 1, 1))
# 将对象转换为字典
person_dict = person.to_dict()
# 将字典转换为JSON字符串
json_string = json.dumps(person_dict)
print(json_string)
输出将是：
{
"name": "John Doe", "birthdate": "1980-01-01T00:00:00"}
在这个例子中，Person类有一个to_dict()方法，它返回一个可以被json.dumps()直接处理的字典。birthdate属性被转换为ISO 8601格式的字符串，这是一个JSON兼容的日期格式。
三、JSON简介
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于 ECMAScript（欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。
JSON 的结构基于以下两种类型：
值（Value）:
- 字符串（在双引号中）
- 数字（整数或浮点数）
- 对象（在花括号中）
- 数组（在方括号中）
- 布尔值（
true或false） null
数据类型:
- 字符串：由双引号包围的任意数量的 Unicode 字符。
- 数字：整数或浮点数。
- 对象：无序的键值对集合，键是字符串，值可以是任意类型的 JSON 值。
- 数组：有序的值的集合，值可以是任意类型的 JSON 值。
- 布尔值：
true或false。 null：表示空值或“无”值。
JSON 示例:
{
"name": "John",
"age": 30,
"city": "New York",
"isStudent": false,
"subjects": [
"Math",
"Science",
"English"
],
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "New York",
"state": "NY",
"postalCode": "10001"
}
}
在这个示例中：
"name","age","city","isStudent"是键，它们的值分别是字符串、数字、字符串和布尔值。"subjects"是一个数组，包含三个字符串元素。"address"是一个对象，包含街道、城市、州和邮政编码等键值对。
JSON 的特点:
- 易于阅读: JSON 的格式清晰且结构化的方式使得数据易于人类阅读和理解。
- 易于编写和解析: 多种编程语言都有库或内置函数来解析和生成 JSON 数据。
- 数据交换: 由于其通用性，JSON 是一种理想的数据交换格式，可以在不同的系统和服务之间轻松交换数据。
- 语言无关: JSON 是一种语言无关的数据格式，这意味着任何能够处理文本的程序都可以处理 JSON。
JSON 的使用场景:
- Web 服务与客户端之间的数据交换（如 AJAX 请求）。
- 配置文件的存储和读取。
- 数据持久化（如存储到本地文件或数据库中）。
- 跨平台应用程序之间的数据交换。
由于 JSON 的简洁性和通用性，它已经成为 Web 开发中非常流行的数据交换格式。
