JSON及Python操作JSON相关

Json简介及Python操作Json相关示例。

1. JSON概念及支持的数据类型

1.1 什么是 JSON？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。尽管 JSON 源于 JavaScript，它与编程语言无关，目前被广泛应用于各种编程语言中。

1.2 JSON 支持的数据类型

JSON 支持以下几种基本数据类型：

两种特殊类型：数组(array)、对象(object)
四种基础类型：字符串(string)、数字(number)、布尔型(boolean)、NULL值

对象（Object）

表示为一组无序的键值对集合，用花括号 {} 包裹。
键必须是字符串，并且用双引号包裹。
每个键值对之间用逗号 , 分隔。
键和值之间用冒号 : 分隔。

示例：

json 复制代码

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "isStudent": false,
  "address": {
      "city": "New York",
      "zip": "10001"
  }
}

数组（Array）

表示为一个有序的值集合，用方括号 [] 包裹。
各个值之间用逗号 , 分隔。

示例：

json 复制代码

[
  "apple",
  "banana",
  "cherry"
]

json对象和字符串区别：

特性	JSON 对象	JSON 数组
表示	花括号 `{}` 包裹	方括号 `[]` 包裹
数据形式	无序的键值对集合	有序的值的集合
键	字符串（用双引号包裹）	无键，只有索引
值	可以是任何JSON数据类型	可以是任何JSON数据类型
使用场景	表示复杂结构化数据	表示有序列表数据

字符串（String）

表示为一串字符序列，用双引号 " 包裹。
可以包含转义字符，例如 \" 表示双引号，\\ 表示反斜杠，\n 表示换行符等。

示例：

json 复制代码

"Hello, world!"

数字（Number）

表示为整数或浮点数。
可以是正数、负数，或零。

示例：

json 复制代码

42
3.14

布尔值（Boolean）

表示为 true 或 false。

示例：

json 复制代码

true
false

空值（Null）

表示为空值，使用 null。

示例：

json 复制代码

null

2. 示例代码

2.1 读取JSON文件

在Python中，你可以使用json模块读取JSON文件。这是最常见的操作。

python 复制代码

import json

# 读取JSON文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = json.load(file)  # 读取并解析JSON数据

# 打印数据
print(data)

这里我们使用json.load()读取并解析JSON文件，并将结果存储在data变量中。

2.2 写入JSON文件

你可以使用json.dump()将Python数据结构写入JSON文件。

python 复制代码

import json

# 要写入的Python数据
data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "skills": ["Python", "Data Analysis", "Machine Learning"]
}

# 写入到JSON文件
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)  # 使用缩进格式化输出

这个示例使用json.dump()将字典写入JSON文件。

2.3 解析JSON字符串

有时数据可能以JSON字符串的形式存在。这时你可以使用json.loads()来解析它。

python 复制代码

import json

# 一个JSON字符串
json_str = '{"name": "Bob", "age": 25, "city": "New York"}'

# 解析JSON字符串
data = json.loads(json_str)

print(data)  # {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'}

2.4 将Python数据转换为JSON字符串

与解析JSON字符串类似，你可以使用json.dumps()将Python数据转换为JSON字符串。

python 复制代码

import json

# 一个Python数据结构
data = {
    "name": "Charlie",
    "hobbies": ["Reading", "Swimming", "Hiking"]
}

# 将Python数据转换为JSON字符串
json_str = json.dumps(data, indent=4)

print(json_str)  # JSON格式的字符串

2.5 处理复杂JSON数据

JSON数据可以包含嵌套的结构。Python可以方便地处理这些复杂数据。

python 复制代码

import json

# 一个包含嵌套结构的JSON
nested_json = {
    "name": "Dave",
    "age": 40,
    "children": [
        {"name": "Amy", "age": 10},
        {"name": "Ben", "age": 8}
    ],
    "contact": {
        "email": "dave@example.com",
        "phone": "+1234567890"
    }
}

# 将Python数据转换为JSON字符串
json_str = json.dumps(nested_json, indent=4)

print(json_str)

在这个示例中，我们创建了一个包含嵌套结构的Python数据，然后将其转换为JSON字符串以进行输出。

3. 总结

3.1 json模块中load、loads、dump、dumps函数的区别总结

函数	描述	参数	返回值	用途
`load`	从文件读取JSON数据，并转换为Python对象	- file object: 包含JSON数据的文件对象	Python对象	从文件中读取并解析JSON数据
`loads`	从字符串读取JSON数据，并转换为Python对象	- str: JSON格式的字符串	Python对象	从字符串中读取并解析JSON数据
`dump`	将Python对象编码为JSON数据并写入文件	- obj: Python对象 - file object: 文件对象	无	将Python对象写入文件中
`dumps`	将Python对象编码为JSON格式的字符串	- obj: Python对象	JSON格式的字符串	将Python对象转换为JSON字符串

3.2 JSON类型与Python类型的对照表

JSON 类型	Python 类型	示例
`object`	`dict`	`{"name": "John", "age": 30}` -> `{'name': 'John', 'age': 30}`
`array`	`list`	`[1, 2, 3]` -> `[1, 2, 3]`
`string`	`str`	`"hello"` -> `'hello'`
`number`	`int` 或 `float`	`42` -> `42` `3.14` -> `3.14`
`true`	`True`	`true` -> `True`
`false`	`False`	`false` -> `False`
`null`	`None`	`null` -> `None`

3.3 区分Python字典和JSON格式的字符串

1. 语法上区分

Python 字典：是一种内存中的数据结构，包含键值对，键可以是任何不可变的数据类型，值可以是任意数据类型。
JSON：是一种用于数据交换的字符串格式，键和值都必须是特定类型（键必须是字符串，值可以是字符串、数字、数组、对象、布尔值或 null）。

2. JSON和 Python 字典的使用场景

Python 字典：用于在 Python 程序内部处理数据。
JSON 字符串：用于在不同系统之间交换数据（例如，前后端通信、数据存储等）。