（20）100天python从入门到拿捏《JSON 数据解析》

JSON 数据解析

文章目录

[JSON 数据解析](#JSON 数据解析)
[一、JSON 数据解析](#一、JSON 数据解析)
- [1.1 什么是 JSON？](#1.1 什么是 JSON？)
- [1.2 JSON 的基本语法格式](#1.2 JSON 的基本语法格式)
- [1.3 JSON 的语法规则](#1.3 JSON 的语法规则)
- [1.4 为什么要用 JSON？](#1.4 为什么要用 JSON？)
二、对比其他格式
[三、Python 中的 `json` 模块](#三、Python 中的 json 模块)
四、案例
- 案例1：基本读写与转换
- [案例2：文件操作（保存与读取 JSON）](#案例2：文件操作（保存与读取 JSON）)
- [案例3：解析网络 JSON 响应（模拟接口返回）](#案例3：解析网络 JSON 响应（模拟接口返回）)
- [案例4：复杂嵌套 JSON](#案例4：复杂嵌套 JSON)
[五、JSON 总结](#五、JSON 总结)

一、JSON 数据解析

1.1 什么是 JSON？

JSON（JavaScript Object Notation） 是一种轻量级数据交换格式，常用于 Web 数据传输和配置文件。

它的结构与 Python 字典很相似。JSON 是一种用来表示和传输数据的文本格式。它以键-值对（key-value） 的方式来组织数据，非常类似于 Python 的字典（dict）或 JavaScript 的对象（object）

1.2 JSON 的基本语法格式

JSON 是纯文本，一般的结构如下：

json 复制代码

{
  "name": "Alice",
  "age": 25,
  "is_student": false,
  "skills": ["Python", "C", "STM32"],
  "address": {
    "city": "Shanghai",
    "zip": "200000"
  }
}

1.3 JSON 的语法规则

数据以 键值对 形式出现（"key": value）
键key必须用 双引号
值value可以是：
- 字符串（"text")
- 数字（123）
- 布尔值（true/false）
- 数组（[1, 2, 3]）
- 对象（{...}）
- null
不能有注释（这点与 Python 不同）
最外层可以是对象 {} 或数组 []

1.4 为什么要用 JSON？

因为它具有以下几个优点：

跨语言通用

JSON 是纯文本格式，不依赖任何编程语言。

无论是 Python、C++、Java、JavaScript、Go，都能轻松解析和生成 JSON。

这让不同系统之间的数据交换变得非常方便。

结构清晰、可读性强

JSON 数据简洁明了，人和机器都容易理解与编辑。

相比 XML，以前常用的数据格式，JSON 更短、更易解析。

易于解析与序列化

大多数语言都有内置的 JSON 库，比如 Python 的 json 模块

py 复制代码

import json

# Python 对象转 JSON 字符串
data = {"name": "Alice", "age": 25}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
# 输出：{"name": "Alice", "age": 25}

# JSON 字符串转 Python 对象
data2 = json.loads(json_str)
print(data2["name"])
# 输出：Alice

常用于前后端数据交互

例如：

Web 页面（前端）与服务器（后端）之间的数据传输
移动 APP 与服务器接口
配置文件（如 config.json）
存储用户数据（如 users.json）
API 数据返回（RESTful 接口）

二、对比其他格式

格式	可读性	数据体积	使用复杂度	应用场景
JSON	高	小	简单	Web接口、配置文件
XML	中	大	较复杂	老系统、文档格式
YAML	高	小	易出错（缩进敏感）	配置文件
CSV	一般	小	结构单一	表格数据

简单说：**JSON 是一种轻量、通用、易读的数据交换格式，用于在不同系统之间传递结构化数据。

三、Python 中的 `json` 模块

Python 内置 json 模块可以实现：

json.dumps()：Python 对象 → JSON 字符串
json.loads()：JSON 字符串 → Python 对象
json.dump()：Python 对象 → 写入 JSON 文件
json.load()：从 JSON 文件读取 → Python 对象

JSON 数据类型	Python 对应类型
object	dict
array	list
string	str
number	int / float
true / false	True / False
null	None

四、案例

案例1：基本读写与转换

py 复制代码

import json

# Python 对象
data = {
    "name": "Tom",
    "age": 25,
    "hobbies": ["reading", "coding", "music"],
    "married": False
}

#  Python → JSON 字符串（序列化）
json_str = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print("JSON 字符串：\n", json_str)

#  JSON → Python（反序列化）
parsed = json.loads(json_str)
print("Python 对象：", parsed)
print("名字：", parsed["name"])

输出

py 复制代码

JSON 字符串：
 {
    "name": "Tom",
    "age": 25,
    "hobbies": [
        "reading",
        "coding",
        "music"
    ],
    "married": false
}
Python 对象： {'name': 'Tom', 'age': 25, 'hobbies': ['reading', 'coding', 'music'], 'married': False}
名字： Tom

参数说明：

indent=4：缩进 4 个空格，美观打印
ensure_ascii=False：保留中文，保证中文正常显示，防止中文被转义成 \uXXXX

案例2：文件操作（保存与读取 JSON）

py 复制代码

import json

user = {"username": "admin", "score": 99, "active": True}

# 写入 JSON 文件
with open("user.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(user, f, ensure_ascii=False, indent=4)

# 读取 JSON 文件
with open("user.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded_user = json.load(f)

print("从文件读取：", loaded_user)

输出

复制代码

从文件读取： {'username': 'admin', 'score': 99, 'active': True}

案例3：解析网络 JSON 响应（模拟接口返回）

py 复制代码

import json

response = '{"status":200,"data":{"city":"Beijing","temp":18.5}}'

data = json.loads(response)
print("城市：", data["data"]["city"])
print("温度：", data["data"]["temp"])

输出

复制代码

城市： Beijing
温度： 18.5

案例4：复杂嵌套 JSON

py 复制代码

import json

text = '''
{
  "employees": [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob", "age": 25},
    {"name": "Charlie", "age": 28}
  ]
}
'''

obj = json.loads(text)

for emp in obj["employees"]:
    print(f"{emp['name']} 的年龄是 {emp['age']}")

输出

复制代码

Alice 的年龄是 30
Bob 的年龄是 25
Charlie 的年龄是 28

五、JSON 总结

功能	方法	说明
序列化（Python → JSON）	`json.dumps(obj)`	返回字符串
写入文件	`json.dump(obj, file)`	直接写入文件
反序列化（JSON → Python）	`json.loads(str)`	解析字符串
读取文件	`json.load(file)`	从文件读取 JSON

（20）100天python从入门到拿捏《JSON 数据解析》

JSON 数据解析

文章目录

一、JSON 数据解析

1.1 什么是 JSON？

1.2 JSON 的基本语法格式

1.3 JSON 的语法规则

1.4 为什么要用 JSON？

二、对比其他格式

三、Python 中的 json 模块

四、案例

案例1：基本读写与转换

案例2：文件操作（保存与读取 JSON）

案例3：解析网络 JSON 响应（模拟接口返回）

案例4：复杂嵌套 JSON

五、JSON 总结

三、Python 中的 `json` 模块