Python中json.loads()与json.dump()玩法全解析(附实战示例)_Python

摘要：在前后端交互、数据存储、api 接口开发中，json 是最常用的数据交换格式之一。python 内置的 json 模块为我们提供了强大的支持，其中 json.loads() 和 json.dump() 是使用频率极高的两个方法。本文将带你从零掌握这两个方法的用法和常见场景，助你轻松玩转 json 数据！

一、什么是 json？

json（javascript object notation）是一种轻量级的数据交换格式，具有良好的可读性和跨平台兼容性，广泛应用于网络请求、配置文件、日志记录等场景。

python 提供了内置模块 json 来处理 json 数据，主要包含以下常用函数：

方法名	功能说明
`json.loads()`	将 json 字符串转为 python 对象
`json.dump()`	将 python 对象写入 json 文件

今天我们重点讲解的是：json.loads() 和 json.dump()。

二、json.loads()：字符串转对象

1.功能

将json 格式的字符串（str）转换为 python 的原生数据类型（字典、列表、字符串、数字等）。

2.基本用法

import json

json_str = '{"name": "tom", "age": 25, "city": "beijing"}'
data_dict = json.loads(json_str)

print(data_dict)         # 输出字典
print(data_dict["name"]) # 可以正常访问字段

常用参数：

object_hook：可选，指定一个函数，用于将解码后的字典转换为自定义对象。
parse_float：可选，指定解析浮点数时的类型（如 decimal）。

3.简单示例

import json
# json 字符串（注意使用双引号）
json_str = '{"name": "alice", "age": 30, "city": "new york"}'
# 解析为 python 字典
data = json.loads(json_str)
print(data)          # {'name': 'alice', 'age': 30, 'city': 'new york'}
print(type(data))    # <class 'dict'>
print(data["name"])  # alice

# json 数组字符串
json_arr = '[1, 2, 3, "hello"]'
py_list = json.loads(json_arr)
print(py_list)       # [1, 2, 3, 'hello']

注意事项：

输入必须是合法的 json 字符串，否则会抛出 json.jsondecodeerror
支持的数据类型包括：字符串、数字、布尔值、数组、对象等

三、json.dump()：对象写入文件

1. 功能

将 python 对象序列化为 json 格式，并写入到文件对象（如 .json 文件）中。

2.基本用法

import json

data = {
    "title": "hello world",
    "content": "this is a test article.",
    "author": "john"
}

with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=false, indent=4)

参数说明：

ensure_ascii=false：防止中文被转义成 unicode
indent=4：美化输出格式，缩进 4 个空格

生成的 output.json 文件内容如下：

{
    "title": "hello world",
    "content": "this is a test article.",
    "author": "john"
}

常用参数：

obj：要序列化的 python 对象。
fp：文件对象（通常由 open() 返回）。
ensure_ascii：若为 false，则非 ascii 字符（如中文）会保持原样输出（不转义为 \uxxxx）。
indent：缩进空格数，美化输出。
sort_keys：是否按字典键排序输出。
separators：自定义分隔符，如 (',', ': ')。

3. 简单示例

import json
data = {
    "name": "alice",
    "age": 30,
    "city": "new york"
}
with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=false)

生成的 data.json 文件内容：

{
    "name": "alice",
    "age": 30,
    "city": "new york"
}

四、组合使用案例：读取并写入 json 数据

import json

# 1. 读取原始 json 文件
with open("input.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

# 2. 修改数据内容
data["status"] = "published"

# 3. 写回新文件
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=false, indent=4)

五、实战场景示例

场景 1：从 api 获取 json 响应并解析

import requests
import json
response = requests.get("https://api.example.com/data")
# 假设 response.text 是 json 字符串
data = json.loads(response.text)
print(data["key"])

场景 2：读取配置文件

with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    config = json.load(f)   # 注意这里是 json.load()（从文件读取）
print(config["database"]["host"])

场景 3：写入日志或导出数据

def export_to_json(data, filename):
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=false)

场景 4：处理 datetime 对象（自定义编码器）

from datetime import datetime
import json
class datetimeencoder(json.jsonencoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)
data = {"timestamp": datetime.now()}
with open("time.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, cls=datetimeencoder)