我要评论在现代软件开发中，json（javascript object notation） 已成为最流行的数据交换格式之一。python 提供了内置的 json 模块，使得我们可以方便地解析 json 数据（读取）和生成 json 数据（写入）。无论是 web api 交互、配置文件存储，还是数据序列化，json 模块都是不可或缺的工具。本文将详细介绍 json 模块的读取、写入、格式化、编码解码等操作，并结合实际案例展示其应用。
1. json 与 python 数据类型的映射关系
python 的 json 模块可以在 python 基本数据类型和 json 数据类型之间相互转换，映射关系如下：
| python 类型 | json 类型 | 示例 |
|---|---|---|
| dict | object | {"name": "alice", "age": 25} |
| list / tuple | array | ["apple", "banana", "cherry"] |
| str | string | "hello" |
| int / float | number | 42, 3.14 |
| bool | true / false | true, false |
| none | null | null |
2. 读取 json 数据
python 可以从字符串或文件中读取 json 数据。
2.1 从 json 字符串解析
import json
json_str = '{"name": "alice", "age": 25, "city": "new york"}'
# 将 json 字符串转换为 python 字典
data = json.loads(json_str)
print(data["name"]) # 输出: alice
print(type(data)) # 输出: <class 'dict'>
json.loads() 作用：
- 输入：json 格式的字符串。
- 输出：转换为 python dict 对象。
2.2 从 json 文件读取
假设有一个 data.json 文件：
{
"name": "bob",
"age": 30,
"skills": ["python", "java", "c++"]
}
使用 json.load() 读取文件：
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
data = json.load(file)
print(data["name"]) # 输出: bob
print(data["skills"]) # 输出: ['python', 'java', 'c++']
json.load() 作用：
- 输入：json 文件对象。
- 输出：python dict 对象。
3. 写入 json 数据
python 可以将数据写入字符串或文件。
3.1 将 python 对象转换为 json 字符串
import json
data = {
"name": "charlie",
"age": 28,
"city": "san francisco"
}
# 将 python 字典转换为 json 字符串
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
print(type(json_str)) # 输出: <class 'str'>
json.dumps() 作用：
- 输入：python dict、list、str 等。
- 输出：json 格式的字符串。
3.2 将 python 对象写入 json 文件
import json
data = {
"name": "david",
"age": 35,
"languages": ["python", "go", "rust"]
}
# 写入 json 文件
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
json.dump(data, file)
print("数据已写入 output.json")
json.dump() 作用：
- 输入：python dict（或其他可序列化对象）。
- 输出：写入 json 文件。
4. json 格式化输出（缩进、排序）
默认情况下，json 生成的字符串是紧凑的，不易阅读：
data = {"name": "eve", "age": 26, "city": "paris"}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str) # 输出: {"name": "eve", "age": 26, "city": "paris"}
为了更清晰地输出 json，可以使用 indent 参数：
json_str = json.dumps(data, indent=4) print(json_str)
输出（格式化 json）：
{
"name": "eve",
"age": 26,
"city": "paris"
}
如果希望按键名排序：
json_str = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=true) print(json_str)
输出（按键排序）：
{
"age": 26,
"city": "paris",
"name": "eve"
}
5. 处理 json 编码与解码（对象序列化）
如果 json 数据包含自定义对象，默认 json.dumps() 无法处理：
import json
from datetime import datetime
data = {"name": "alice", "time": datetime.now()}
# 会报错：object of type datetime is not json serializable
json_str = json.dumps(data)
可以使用 default 参数，将 datetime 对象转换为字符串：
def json_serial(obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.isoformat() # 转换为 iso 8601 时间格式
raise typeerror("type not serializable")
json_str = json.dumps(data, default=json_serial, indent=4)
print(json_str)
示例输出：
{
"name": "alice",
"time": "2024-02-04t14:00:00.123456"
}
6. 处理 json 解析错误
解析 json 时，可能会遇到格式错误：
import json
invalid_json = '{"name": "tom", "age": 30,}' # 末尾多了逗号
try:
data = json.loads(invalid_json)
except json.jsondecodeerror as e:
print(f"json 解析错误: {e}")
输出：
json 解析错误: expecting property name enclosed in double quotes
7. json 读写的最佳实践
读取 json 时使用 try-except 捕获异常
try:
with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as file:
config = json.load(file)
except (filenotfounderror, json.jsondecodeerror) as e:
print(f"错误: {e}")
写入 json 时使用 indent=4 让数据更易读
json.dump(data, file, indent=4)
处理非标准数据类型时，使用 default 进行序列化
json.dumps(data, default=json_serial)
8. 结论
| 操作 | 方法 |
|---|---|
| 从字符串读取 json | json.loads(json_str) |
| 从文件读取 json | json.load(file) |
| 将 python 对象转换为 json 字符串 | json.dumps(obj) |
| 将 python 对象写入 json 文件 | json.dump(obj, file) |
| 格式化 json（缩进） | json.dumps(obj, indent=4) |
| 解析错误处理 | json.jsondecodeerror |
| 处理非标准数据类型 | default=json_serial |
python 的 json 模块提供了强大且易用的 json 处理能力，合理使用这些方法，可以让你的代码更加高效、可维护！
以上就是python使用json模块读取和写入json数据的详细内容，更多关于python读取和写入json数据的资料请关注代码网其它相关文章！
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