「Python系列」Python JSON数据解析

文章目录

- 一、JSON数据解析
- - 1. 读取和解析JSON文件
  - 2. 字符串到Python对象的解析
  - 3. Python对象到JSON字符串的转换
  - 4. 错误处理
  - 5. JSON数据的格式化输出
- 二、Python 编码为 JSON 类型转换对应表
- 三、JSON简介
- 四、相关链接

一、JSON数据解析

在Python中解析JSON数据通常使用json模块。json模块提供了将JSON格式的数据转换为Python对象（如列表、字典等）以及将Python对象转换为JSON格式的数据的方法。

下面是一些使用json模块解析JSON数据的常见方法：

1. 读取和解析JSON文件

如果JSON数据存储在文件中，你可以使用json.load()函数来读取和解析文件内容。

import json# 打开JSON文件并读取内容
with open('data.json', 'r') as file:data = json.load(file)# 现在data是一个Python对象（列表或字典），你可以像操作普通Python对象一样操作它
print(data)

2. 字符串到Python对象的解析

如果JSON数据是字符串格式的，你可以使用json.loads()函数来解析它。

import json# JSON字符串
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'# 将JSON字符串解析为Python字典
data = json.loads(json_string)# 访问解析后的数据
print(data['name'])  # 输出: John

3. Python对象到JSON字符串的转换

如果你想将Python对象转换为JSON格式的字符串，可以使用json.dumps()函数。

import json# Python字典
data = {'name': 'John','age': 30,'city': 'New York'
}# 将Python字典转换为JSON字符串
json_string = json.dumps(data)# 输出JSON字符串
print(json_string)  # 输出: {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

4. 错误处理

在解析JSON数据时，如果数据格式不正确，json.load()或json.loads()会抛出json.JSONDecodeError异常。为了处理这种情况，你可以使用try...except语句来捕获异常。

import jsontry:with open('data.json', 'r') as file:data = json.load(file)
except json.JSONDecodeError as e:print(f"解析JSON时出错: {e}")

5. JSON数据的格式化输出

当你需要将JSON数据以美观的格式输出时，可以使用indent参数。

import jsondata = {'name': 'John','age': 30,'city': 'New York'
}# 以美观的格式输出JSON字符串
json_string = json.dumps(data, indent=4)print(json_string)

输出将是格式化后的JSON字符串：

{"name": "John","age": 30,"city": "New York"
}

以上就是在Python中解析JSON数据的基本方法。通过这些方法，你可以轻松地处理JSON格式的数据。

二、Python 编码为 JSON 类型转换对应表

在Python中，将数据类型编码为JSON格式时，Python的内置类型会与JSON类型之间有一个自然的映射关系。以下是Python数据类型和JSON类型之间的对应关系：

Python 类型	JSON 类型	示例
`dict`	JSON object	`{"name": "John"}`
`list`	JSON array	`["apple", "banana"]`
`str`	JSON string	`"Hello, world!"`
`int`, `float`	JSON number	`42`, `3.14`
`bool`	JSON boolean	`True`, `False`
`None`	JSON `null`	`null`

当使用json.dumps()函数将Python对象转换为JSON字符串时，Python会自动根据这些规则进行类型转换。同样地，当使用json.loads()函数将JSON字符串解析为Python对象时，也会根据这些规则进行反序列化。

需要注意的是，一些Python对象类型（如自定义类、集合、日期等）在默认情况下并不能直接转换为JSON类型。对于这些类型，你需要自定义序列化函数或使用第三方库（如pendulum或marshmallow）来处理它们的JSON转换。

例如，自定义类通常需要实现一个to_dict()方法，该方法将类的实例转换为可以序列化为JSON的字典。对于日期对象，你可以使用datetime模块中的isoformat()方法来获得ISO 8601格式的字符串，这个字符串可以直接被转换为JSON字符串。

以下是一个自定义类转换为JSON的示例：

import json
from datetime import datetimeclass Person:def __init__(self, name, birthdate):self.name = nameself.birthdate = birthdatedef to_dict(self):return {'name': self.name,'birthdate': self.birthdate.isoformat()}# 创建一个Person对象
person = Person('John Doe', datetime(1980, 1, 1))# 将对象转换为字典
person_dict = person.to_dict()# 将字典转换为JSON字符串
json_string = json.dumps(person_dict)print(json_string)

输出将是：

{"name": "John Doe", "birthdate": "1980-01-01T00:00:00"}

在这个例子中，Person类有一个to_dict()方法，它返回一个可以被json.dumps()直接处理的字典。birthdate属性被转换为ISO 8601格式的字符串，这是一个JSON兼容的日期格式。

三、JSON简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于 ECMAScript（欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。

JSON 的结构基于以下两种类型：

值（Value）:
- 字符串（在双引号中）
- 数字（整数或浮点数）
- 对象（在花括号中）
- 数组（在方括号中）
- 布尔值（true 或 false）
- null
数据类型:
- 字符串：由双引号包围的任意数量的 Unicode 字符。
- 数字：整数或浮点数。
- 对象：无序的键值对集合，键是字符串，值可以是任意类型的 JSON 值。
- 数组：有序的值的集合，值可以是任意类型的 JSON 值。
- 布尔值：true 或 false。
- null：表示空值或“无”值。

JSON 示例:

{"name": "John","age": 30,"city": "New York","isStudent": false,"subjects": ["Math","Science","English"],"address": {"street": "123 Main St","city": "New York","state": "NY","postalCode": "10001"}
}