【Python】JSON操作中的高效小窍门

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JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，在各种应用场景中扮演着重要角色。Python 中处理 JSON 数据非常便捷，主要通过内置的 json 模块来实现。

本文将详细介绍如何使用 Python 进行 JSON 数据的操作，包括基本的序列化与反序列化、美化输出、处理特殊字符、自定义排序、优化性能、处理复杂数据类型以及批量文件读写等内容。

1.快速入门：认识 JSON

JSON 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 JavaScript 的一个子集，但独立于语言和平台。Python 中处理 JSON 数据非常方便，主要通过 json 模块完成。
示例代码：

import json
# 创建一个简单的字典
data = {"name": "Alice","age": 30,"is_student": False,"hobbies": ["reading", "traveling", "coding"]}
# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)
# 将 JSON 字符串转换回 Python 对象
parsed_data = json.loads(json_string)
print(parsed_data)
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.

输出：

{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "hobbies": ["reading", "traveling", "coding"]}
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False, 'hobbies': ['reading', 'traveling', 'coding']}
1.2.

2.美化输出：让 JSON 更好看

直接打印出来的 JSON 字符串可能不够美观，尤其是在调试时。使用 json.dumps() 方法的 indent 参数可以生成易读的格式。
示例代码：

pretty_json = json.dumps(data, indent=4)
print(pretty_json)
1.2.

输出：

{"name": "Alice","age": 30,"is_student": false,"hobbies": ["reading","traveling","coding"]}
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

3.处理特殊字符：避免编码问题

在处理包含特殊字符或非 ASCII 字符的 JSON 数据时，可能会遇到编码问题。设置 ensure_ascii=False 可以让非 ASCII 字符正确显示。
示例代码：

special_data = {"message": "你好，世界！","emoji": "😊"}
json_string = json.dumps(special_data, ensure_ascii=False)
print(json_string)
1.2.3.4.5.6.7.

输出：

{"message": "你好，世界！", "emoji": "😊"}
1.

4.自定义排序：按照特定顺序排序键值

默认情况下，json.dumps() 会按照字典的键值顺序输出 JSON。如果想自定义排序规则，可以通过传递 sort_keys=True 参数实现。
示例代码：

sorted_json = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_json)
1.2.

输出：

{"age": 30,"hobbies": ["reading","traveling","coding"],"is_student": false,"name": "Alice"}
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.

5.高效序列化：优化性能

在处理大量数据时，序列化和反序列化的性能至关重要。json 模块提供了 ensure_ascii 和 separators 等参数来优化性能。
示例代码：

# 使用 separators 参数去除多余的空格
optimized_json = json.dumps(data, separators=(',', ':'))
print(optimized_json)
1.2.3.

输出：

{"name":"Alice","age":30,"is_student":false,"hobbies":["reading","traveling","coding"]}
1.

6.自定义序列化：处理复杂数据类型

Python 中的某些数据类型（如 datetime 对象）默认无法被 json.dumps() 序列化。这时可以自定义序列化函数来处理这些复杂数据类型。
示例代码：

from datetime 
import datetime
# 定义一个自定义的序列化函数
def custom_serializer(obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.isoformat()
raise TypeError("Type not serializable")
# 创建一个包含 datetime 对象的字典
complex_data = {"name": "Alice","birthdate": datetime(1990, 1, 1),
"is_student": False,"hobbies": ["reading", "traveling", "coding"]}
# 使用自定义序列化函数
json_string = json.dumps(complex_data, default=custom_serializer)
print(json_string)
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.

输出：

{"name": "Alice", "birthdate": "1990-01-01T00:00:00", "is_student": false, 
"hobbies": ["reading", "traveling", "coding"]}
1.

7.批量处理：优化文件读写

在处理大型 JSON 文件时，逐行读取和写入可以显著提高效率。json 模块提供了 load() 和 dump() 方法来处理文件。
示例代码：

# 写入 JSON 文件
with open('data.json', 'w') as file:
json.dump(data, file, indent=4)
# 读取 JSON 文件
with open('data.json', 'r') as file:
loaded_data = json.load(file)
print(loaded_data)
1.2.3.4.5.6.7.8.

输出：

{'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False, 'hobbies': ['reading', 'traveling', 'coding']}
1.

实战案例：处理天气 API 数据

假设我们需要从一个天气 API 获取当前天气信息，并将其保存到本地文件中
示例代码：

import requests
import json  # API 请求 URL
url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Beijing&appid=YOUR_API_KEY"
# 发送 GET 请求
response = requests.get(url)     # 检查响应状态码
if response.status_code == 200:  # 解析 JSON 数据
weather_data = response.json()   # 将数据保存到文件
with open('weather.json', 'w') as file:
json.dump(weather_data, file, indent=4)
else:
print("Error:", response.status_code)
# 读取并打印数据
with open('weather.json', 'r') as file:
loaded_weather_data = json.load(file)
print(loaded_weather_data)
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.

输出：

{"coord": {"lon": 116.4074,"lat": 39.9042},
"weather": [{"id": 802,"main": "Clouds","description": "scattered clouds","icon": "03n"}],
...}
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.

在这个案例中，我们首先发送了一个 GET 请求来获取北京的天气数据。然后将返回的 JSON 数据保存到本地文件 weather.json 中，并通过 json.load() 方法读取文件内容。这样不仅可以方便地查看数据，还可以用于后续的数据处理和分析
本文介绍了 Python 中处理 JSON 数据的各种技巧，包括快速入门、美化输出、处理特殊字符、自定义排序、性能优化、处理复杂数据类型及批量文件读写等。通过这些技巧，可以更加高效地管理和操作 JSON 数据。