python怎么看json

Python中轻松玩转JSON：解析、读取与写入全攻略**

在当今的软件开发领域,JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，因其易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，而被广泛应用于Web应用、API接口配置文件等场景，Python作为一门功能强大且语法简洁的编程语言，提供了内置的模块来高效地处理JSON数据，本文将详细介绍如何在Python中查看（解析）、读取和写入JSON数据。

什么是JSON？

在Python操作之前,简单回顾一下JSON的特点：

• 数据格式：JSON是键值对的集合，类似于Python中的字典（dictionary），数据结构包括对象（{}，对应Python字典）和数组（[]，对应Python列表）。
• 数据类型：支持字符串、数字（整数和浮点数）、布尔值（true/false，对应Python的True/False）、null（对应Python的None）以及上述结构的嵌套。
• 文本格式：JSON是纯文本格式，易于存储和传输。

Python处理JSON的核心模块：json

Python标准库中的json模块是处理JSON数据的利器，它提供了四个主要的函数：

1. json.loads()：将JSON字符串解析为Python对象。
2. json.load()：从JSON文件中读取数据并解析为Python对象。
3. json.dumps()：将Python对象序列化为JSON字符串。
4. json.dump()：将Python对象序列化为JSON格式并写入文件。

Python怎么看JSON？—— 解析JSON字符串 (json.loads())

当我们有一个JSON格式的字符串,想要在Python中查看和使用其内容时，json.loads()函数就是我们的首选，这里的“怎么看”主要指的是将JSON字符串转换为Python原生数据结构，以便后续操作。

示例代码：

import json
# 假设我们有一个JSON格式的字符串
json_string = '''
{
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "isStudent": false,
    "courses": ["Python", "JavaScript", "SQL"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "district": "海淀区"
    }
}
'''
# 使用 json.loads() 将JSON字符串解析为Python字典
python_dict = json.loads(json_string)
# 现在我们可以像操作普通字典一样查看和访问数据
print("解析后的Python对象类型:", type(python_dict))
print("姓名:", python_dict["name"])
print("年龄:", python_dict["age"])
print("是否是学生:", python_dict["isStudent"])
print("课程列表:", python_dict["courses"])
print("城市:", python_dict["address"]["city"])
# 遍历课程列表
print("所有课程:")
for course in python_dict["courses"]:
    print("-", course)

输出：

解析后的Python对象类型: <class 'dict'>
姓名: 张三
年龄: 30
是否是学生: False
课程列表: ['Python', 'JavaScript', 'SQL']
城市: 北京
所有课程:
- Python
- JavaScript
- SQL

通过json.loads()，原本的JSON字符串被转换为了Python字典和列表的组合，我们可以方便地索引、遍历和操作其中的数据，这就是Python“看懂”JSON的核心步骤。

从文件中读取JSON (json.load())

很多时候,JSON数据存储在文件中（例如.json文件），这时我们可以使用json.load()函数直接从文件对象中读取并解析JSON数据。

示例代码：

假设我们有一个名为data.json的文件，内容如下：

{
    "school": "XX大学",
    "departments": [
        {"name": "计算机学院", "dean": "李四"},
        {"name": "文学院", "dean": "王五"}
    ],
    "founded": 1950
}

使用Python读取并查看：

import json
try:
    # 以只读模式打开JSON文件
    with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
        # 使用 json.load() 从文件对象中解析JSON数据
        data_from_file = json.load(file)
    # 查看解析后的数据
    print("从文件读取的Python对象类型:", type(data_from_file))
    print("学校名称:", data_from_file["school"])
    print("成立年份:", data_from_file["founded"])
    print("院系信息:")
    for dept in data_from_file["departments"]:
        print(f"- {dept['name']}: 院长 {dept['dean']}")
except FileNotFoundError:
    print("错误：文件 data.json 未找到！")
except json.JSONDecodeError:
    print("错误：文件内容不是有效的JSON格式！")

输出：

从文件读取的Python对象类型: <class 'dict'>
学校名称: XX大学
成立年份: 1950
院系信息:
- 计算机学院: 院长 李四
- 文学院: 院长 王五

使用with open()语句可以确保文件在使用后被正确关闭，这是一种良好的编程习惯。

将Python对象转换为JSON字符串 (json.dumps())

如果我们想在Python中查看一个对象如何表示为JSON字符串（调试或准备发送数据），可以使用json.dumps()，它会将Python对象序列化为JSON格式的字符串。

示例代码：

import json
# 一个Python字典
python_data = {
    "product": "智能手机",
    "price": 4999.00,
    "in_stock": True,
    "specs": {"screen": "6.1英寸", "ram": "8GB"}
}
# 使用 json.dumps() 将Python对象转换为JSON字符串
json_string_output = json.dumps(python_data, ensure_ascii=False, indent=4)
# ensure_ascii=False 确保中文字符正常显示
# indent=4 使JSON字符串格式化，更易读
print("序列化后的JSON字符串:")
print(json_string_output)

输出：

序列化后的JSON字符串:
{
    "product": "智能手机",
    "price": 4999.0,
    "in_stock": true,
    "specs": {
        "screen": "6.1英寸",
        "ram": "8GB"
    }
}

ensure_ascii=False参数对于包含非ASCII字符（如中文）的JSON字符串非常重要，否则它们会被转义。indent参数则让输出的JSON格式更美观，便于查看。

将Python对象写入JSON文件 (json.dump())

与json.load()相对应，json.dump()用于将Python对象序列化并直接写入到文件中。

示例代码：

import json
# 要写入Python对象
new_user_data = {
    "username": "python_fan",
    "email": "python@example.com",
    "interests": ["编程", "数据分析", "机器学习"],
    "active": True
}
# 要写入的文件名
output_filename = "user_data.json"
try:
    # 以写入模式打开文件（如果文件已存在则覆盖）
    with open(output_filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
        # 使用 json.dump() 将Python对象写入文件
        # ensure_ascii=False 和 indent=4 同样适用
        json.dump(new_user_data, file, ensure_ascii=False, indent=4)
    print(f"数据已成功写入 {output_filename}")
except IOError as e:
    print(f"写入文件时发生错误: {e}")

执行后,会生成一个名为user_data.json的文件，内容如下：

{
    "username": "python_fan",
    "email": "python@example.com",
    "interests": [
        "编程",
        "数据分析",
        "机器学习"
    ],
    "active": true
}

常见问题与注意事项

1. json.JSONDecodeError：当尝试解析的JSON字符串格式不正确时（缺少引号、括号不匹配等），会抛出此异常，建议在解析时使用try-except块捕获。
2. 编码问题：处理包含非ASCII字符的JSON时，确保在读写文件时指定正确的编码（通常是utf-8），并在使用dumps()和dump()时设置ensure_ascii=False。
3. Python对象与JSON类型的对应关系：
   • dict <-> JSON object
   • list, tuple <-> JSON array
   • str <-> JSON string
   • int, float <-> JSON number
   • True <-> JSON true
   • False <-> JSON false
   • None <-> JSON null
   • 注意：Python中的集合（set）不能直接序列化为JSON，需要先转换为列表。
4. 数据类型限制：JSON不支持所有Python数据类型，如果需要处理更复杂的数据，可能需要自定义编码器/解码器，或者考虑使用其他序列化格式如Pickle（但Pickle不安全，仅用于