JSON 数据格式详解

1. JSON 概念

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式：

• 人类可读的文本格式
• 完全独立于编程语言
• 用于存储和传输结构化数据
• 广泛应用于API通信、配置文件和数据存储

2. JSON 核心原理

• 键值对结构：类似字典的概念
• 树状层级：支持嵌套数据结构
• 数据类型支持：字符串、数字、布尔值、数组、对象、null
• 无状态：不包含函数或可执行代码
• 文本格式：使用纯文本表示，默认UTF-8编码

3. JSON 语法规范

基本结构

{
  "key1": "value",
  "key2": 42,
  "key3": true,
  "key4": null,
  "key5": ["数组", "元素"],
  "key6": {
    "nested": "嵌套对象"
  }
}

语法规则

1. 键名：必须用双引号包裹
2. 字符串值：必须用双引号包裹
3. 数据类型 ：
   • 字符串："text"
   • 数字：123 或 3.14
   • 布尔值：true 或 false
   • null：null
   • 数组：[值1, 值2]
   • 对象：{"key": value}
4. 分隔符 ：
   • 键值对用冒号 : 分隔
   • 元素用逗号 , 分隔
5. 不支持特性 ：
   • 注释
   • 尾随逗号
   • 十六进制数字

4. JSON API 功能（Python）

核心函数

函数	功能	主要参数
json.dump()	序列化到文件	obj, fp, indent, ensure_ascii
json.dumps()	序列化为字符串	obj, indent, separators, default
json.load()	从文件反序列化	fp, object_hook, parse_float
json.loads()	从字符串反序列化	s, object_hook, parse_int

关键参数说明

1. 序列化参数：

   • indent：缩进空格数（美化输出）
   • ensure_ascii=False：允许非ASCII字符（如中文）
   • default：自定义对象序列化函数
   • separators=(',', ':')：紧凑格式

2. 反序列化参数：

   • object_hook：自定义字典转换函数
   • parse_float：自定义浮点数解析
   • parse_int：自定义整数解析

5. JSON 处理流程

json.dumps json.loads json.dump json.load default函数 object_hook Python对象 JSON字符串 Python对象 JSON文件 自定义对象 可序列化字典

6. 应用示例

示例1：基本序列化与反序列化

输入（Python对象）：

data = {
    "server": "web01",
    "status": "online",
    "ports": [80, 443],
    "active": True
}

序列化：

import json

# 转换为JSON字符串
json_str = json.dumps(data, indent=2)
print(json_str)

输出（JSON字符串）：

{
  "server": "web01",
  "status": "online",
  "ports": [
    80,
    443
  ],
  "active": true
}

反序列化：

# 从JSON字符串转换回Python对象
restored_data = json.loads(json_str)
print(restored_data["ports"][0])  # 输出: 80

示例2：文件读写

写入JSON文件：

config = {
    "database": {
        "host": "db.example.com",
        "port": 3306,
        "user": "admin"
    },
    "timeout": 30
}

with open("config.json", "w") as f:
    json.dump(config, f, indent=4)

生成的config.json：

{
    "database": {
        "host": "db.example.com",
        "port": 3306,
        "user": "admin"
    },
    "timeout": 30
}

读取JSON文件：

with open("config.json", "r") as f:
    loaded_config = json.load(f)
    print(loaded_config["database"]["host"])  # 输出: db.example.com

示例3：处理自定义对象

自定义设备类：

class NetworkDevice:
    def __init__(self, name, ip):
        self.name = name
        self.ip = ip

序列化自定义对象：

def device_encoder(obj):
    if isinstance(obj, NetworkDevice):
        return {"device_name": obj.name, "ip_address": obj.ip}
    raise TypeError("不可序列化的对象")

router = NetworkDevice("core-router", "10.0.0.1")
json_str = json.dumps(router, default=device_encoder)
print(json_str)
# 输出: {"device_name": "core-router", "ip_address": "10.0.0.1"}

反序列化自定义对象：

def device_decoder(dct):
    if "device_name" in dct and "ip_address" in dct:
        return NetworkDevice(dct["device_name"], dct["ip_address"])
    return dct

device = json.loads(json_str, object_hook=device_decoder)
print(f"{device.name}: {device.ip}")  # 输出: core-router: 10.0.0.1

示例4：处理特殊数据类型

输入（包含日期）：

from datetime import datetime

log_entry = {
    "event": "login",
    "user": "alice",
    "timestamp": datetime.now()
}

自定义序列化：

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()
    return str(obj)  # 其他类型转为字符串

json_str = json.dumps(log_entry, default=custom_serializer)
print(json_str)

输出：

{
  "event": "login",
  "user": "alice",
  "timestamp": "2023-11-15T14:30:45.123456"
}

7. 常见错误处理

invalid_json = "{'key': 'value'}"  # 错误：JSON要求双引号

try:
    data = json.loads(invalid_json)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON解析错误: {e.msg}")
    print(f"位置: 行 {e.lineno}, 列 {e.colno}")
    # 实际输出: JSON解析错误: Expecting property name enclosed in double quotes

8. 最佳实践

1. 美化与压缩：

   • 开发环境：使用 indent=2 方便阅读
   • 生产环境：使用 separators=(',', ':') 减少体积

2. 中文支持：

   data = {"name": "服务器"}
   json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)  # 正确显示中文

3. 数据类型转换：

   • JSON数字 → Python int/float
   • JSON数组 → Python list
   • JSON对象 → Python dict
   • JSON null → Python None

4. 安全注意：

   • 不要解析不可信来源的JSON
   • 设置最大解析深度：json.loads(data, max_depth=10)

JSON是现代应用中最常用的数据交换格式，掌握它的基本使用和Python处理技巧，是自动化运维和开发的基础能力。从配置文件到API通信，JSON无处不在！