Python中的JSON处理（标准库）

一、什么是JSON？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种基于文本的开放标准，用于表示结构化数据。它采用键值对的形式组织数据，支持以下基本数据类型：

• 字符串（string）
• 数字（number）
• 布尔值（true / false）
• 空值（null）
• 对象（object，即键值对集合）
• 数组（array，即有序列表）

例如，一个简单的 JSON 数据如下：

{
  "name": "张三",
  "age": 25,
  "is_student": true,
  "hobbies": ["读书", "游泳"],
  "address": null
}

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二、Python中的json模块

Python 的标准库 json 提供了将 Python 对象序列化为 JSON 字符串，以及将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象的功能。该模块无需安装，直接导入即可使用：

import json

主要函数

函数	功能
json.dumps(obj)	将 Python 对象转换为 JSON 字符串
json.loads(s)	将 JSON 字符串解析为 Python 对象
json.dump(obj, file)	将 Python 对象写入文件（以 JSON 格式）
json.load(file)	从文件读取 JSON 数据并解析为 Python 对象

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三、数据类型映射关系

Python 与 JSON 在数据类型上存在一定的映射关系：

Python 类型	JSON 类型
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float	number
True	true
False	false
None	null

注意：Python 中的 tuple 会被转换为 JSON 的 array，但反向解析时会变成 list。

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四、基本用法示例

1. 序列化：Python对象 → JSON字符串（dumps）

import json

data = {
    "name": "李四",
    "age": 30,
    "is_employee": True,
    "skills": ["Python", "Django", "Flask"],
    "address": None
}

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

输出结果：

{
  "name": "李四",
  "age": 30,
  "is_employee": true,
  "skills": [
    "Python",
    "Django",
    "Flask"
  ],
  "address": null
}

参数说明：

• ensure_ascii=False：允许非ASCII字符（如中文）正常显示，否则会转义。
• indent=2：美化输出，使用2个空格缩进，便于阅读。

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2. 反序列化：JSON字符串 → Python对象（loads）

json_string = '''
{
  "title": "Python入门教程",
  "pages": 256,
  "available": true,
  "tags": ["编程", "学习"]
}
'''

data = json.loads(json_string)
print(type(data))  # <class 'dict'>
print(data['title'])  # Python入门教程

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3. 写入JSON文件（dump）

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

这会将 data 对象写入名为 data.json 的文件中，并以 UTF-8 编码保存，支持中文。

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4. 读取JSON文件（load）

with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    loaded_data = json.load(f)

print(loaded_data)

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五、常见问题与注意事项

1. 处理中文乱码

默认情况下，json.dumps() 会将非 ASCII 字符转义（如 \u4e2d\u6587），需设置 ensure_ascii=False 才能正确显示中文。

2. 自定义对象无法直接序列化

Python 中自定义类的对象不能直接被 json 序列化。例如：

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

p = Person("王五", 28)
# json.dumps(p)  # 报错：Object of type Person is not JSON serializable

解决方法：提供自定义的序列化函数或继承 JSONEncoder。

方法一：使用 default 参数

def person_serializer(obj):
    if isinstance(obj, Person):
        return {'name': obj.name, 'age': obj.age}
    raise TypeError(f"Object of type {type(obj)} is not JSON serializable")

json_str = json.dumps(p, default=person_serializer, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

方法二：自定义 JSONEncoder

class PersonEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Person):
            return {'name': obj.name, 'age': obj.age}
        return super().default(obj)

json_str = json.dumps(p, cls=PersonEncoder, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

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六、实际应用场景

1. API 接口通信

   Web 开发中，客户端与服务器常通过 JSON 传输数据。Python 后端可使用 json 模块解析请求体或构造响应内容。

2. 配置文件存储

   使用 .json 文件保存程序配置，如数据库连接信息、用户偏好设置等。

3. 日志记录与数据导出

   将结构化数据以 JSON 格式保存，便于后续分析或迁移。

4. 跨语言数据交换

   JSON 是语言无关的格式，Python 生成的 JSON 可被 JavaScript、Java、Go 等语言解析。

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七、性能建议

• 对于大量数据操作，避免频繁调用 dumps/loads，可考虑批量处理。
• 若需更高性能，可使用第三方库如 ujson 或 orjson（非标准库，但兼容性好）。

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总结

Python 的 json 模块是一个功能强大且简单易用的标准库，能够高效地完成 JSON 数据的序列化与反序列化。掌握其基本用法对于从事 Web 开发、数据处理或自动化脚本编写的开发者来说至关重要。

通过本文的学习，你应该已经掌握了：

• 如何使用 dumps 和 loads 进行字符串级别的转换；
• 如何使用 dump 和 load 操作 JSON 文件；
• 如何处理中文、美化输出；
• 如何扩展支持自定义对象；
• 了解常见的使用场景与最佳实践。

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📌 参考文档
Python 官方文档 - json 模块