一、引言
对于算法工程师来说，语言从来都不是关键，关键是快速学习以及解决问题的能力。大学的时候参加ACM/ICPC一直使用的是C语言，实习的时候做一个算法策略后台用的是php，毕业后做策略算法开发，因为要用spark，所以写了scala，后来用基于storm开发实时策略，用的java。至于python，从日常用hive做数据策略用python写udf，到基于tensorflow深度学习框架写python版的模型网络，再到现在实用pytorch做大模型。眼看着在语言纷争中，python的应用越来越广，开一个单独的专栏用于记录python中常用到的技巧，算是做笔记，没事翻出来看看。
dict、list是python中的字典、列表类型，json是字符串str类型。json的优势是易于理解，接口尝试用json作为请求格式进行传输。json和dict、list形态上非常相似，今天讲一下json与dict、list之间如何转换。
二、JSON转换方法
2.1 将Python对象转换为JSON字符串（序列化）
使用json.dumps()函数可以将Python的字典、列表等数据结构转换为JSON格式的字符串。例如：
import json # Python字典 data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 转换为JSON字符串 json_data = json.dumps(data) print(json_data)
输出：
{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
2.2 将JSON字符串转换为Python对象（反序列化）
使用json.loads()函数可以将JSON格式的字符串转换回Python的数据结构，如字典或列表。例如：
import json # JSON字符串 json_data = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' # 转换为Python字典 data = json.loads(json_data) print(data)
输出：
{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
2.3 使用json模块处理文件
json模块还提供了json.dump()和json.load()函数，用于直接从文件读写JSON数据，而无需先读取为字符串再转换。
写入JSON数据到文件：
import json data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)
从文件读取JSON数据：
import json with open('data.json', 'r') as f: data = json.load(f) print(data)
三、总结
通过这些函数，你可以轻松地在Python中处理JSON数据，无论是转换数据结构，还是读写文件。
