在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)和數(shù)據(jù)交換過程中，JSON(JavaScript Object Notation)因其簡潔的格式和跨語言兼容性，成為了數(shù)據(jù)傳輸和存儲的熱門選擇。無論是前后端數(shù)據(jù)交互，還是 API 接口返回的數(shù)據(jù)，JSON 都無處不在。Python 作為一門功能強大的編程語言，提供了完善的工具和庫，能夠高效地處理 JSON 數(shù)據(jù)。小編將深入探討 Python 解析與生成 JSON 數(shù)據(jù)的具體方法。
一、Python 解析 JSON 數(shù)據(jù)
Python 標(biāo)準(zhǔn)庫中的json模塊，為解析 JSON 數(shù)據(jù)提供了便捷的方式。json模塊可以將 JSON 格式的字符串轉(zhuǎn)換為 Python 中的字典(dict)、列表(list)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，方便進行后續(xù)處理。
1. 導(dǎo)入json模塊
在使用json模塊之前，需要先將其導(dǎo)入到 Python 代碼中：
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import json2. 簡單 JSON 字符串解析
假設(shè)我們有一個簡單的 JSON 字符串，內(nèi)容如下：
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json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'使用json.loads()函數(shù)可以將其解析為 Python 字典：
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data = json.loads(json_str)
print(data)
print(type(data))執(zhí)行上述代碼，輸出結(jié)果為：
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{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
<class 'dict'>可見，json.loads()函數(shù)成功將 JSON 字符串轉(zhuǎn)換為了 Python 字典，方便我們通過鍵值對的方式訪問和操作數(shù)據(jù)。
3. 解析 JSON 文件
實際開發(fā)中，JSON 數(shù)據(jù)常常存儲在文件中。使用json.load()函數(shù)可以讀取 JSON 文件并將其解析為 Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如，我們有一個名為data.json的文件，內(nèi)容與上述 JSON 字符串相同，解析代碼如下：
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with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
print(data)json.load()函數(shù)會自動讀取文件內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的 Python 數(shù)據(jù)類型。
二、Python 生成 JSON 數(shù)據(jù)
除了解析 JSON 數(shù)據(jù)，Python 還可以將自身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為 JSON 格式的字符串或文件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和傳輸。
1. 將 Python 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 JSON 字符串
使用json.dumps()函數(shù)可以將 Python 中的字典、列表等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為 JSON 格式的字符串。例如：
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python_data = {
"name": "Bob",
"age": 25,
"hobbies": ["reading", "swimming"]
}
json_str = json.dumps(python_data)
print(json_str)
print(type(json_str))執(zhí)行結(jié)果為：
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{"name": "Bob", "age": 25, "hobbies": ["reading", "swimming"]}
<class'str'>json.dumps()函數(shù)將 Python 字典轉(zhuǎn)換為了 JSON 格式的字符串，并且保留了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的對應(yīng)關(guān)系。
2. 格式化 JSON 字符串
默認(rèn)情況下，json.dumps()生成的 JSON 字符串是緊湊格式。如果希望生成更易讀的格式化字符串，可以通過設(shè)置indent參數(shù)來實現(xiàn)：
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python_data = {
"name": "Bob",
"age": 25,
"hobbies": ["reading", "swimming"]
}
json_str = json.dumps(python_data, indent=4)
print(json_str)輸出結(jié)果為：
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{
"name": "Bob",
"age": 25,
"hobbies": [
"reading",
"swimming"
]
}indent=4表示使用 4 個空格進行縮進，使 JSON 字符串更加清晰易讀。
3. 將 Python 數(shù)據(jù)寫入 JSON 文件
使用json.dump()函數(shù)可以將 Python 數(shù)據(jù)直接寫入 JSON 文件。例如：
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python_data = {
"name": "Charlie",
"age": 35,
"city": "Los Angeles"
}
with open('output.json', 'w') as f:
json.dump(python_data, f, indent=4)上述代碼將 Python 字典python_data轉(zhuǎn)換為 JSON 格式，并寫入到output.json文件中，同時進行了格式化處理。
三、處理復(fù)雜 JSON 數(shù)據(jù)
在實際應(yīng)用中，JSON 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能會更加復(fù)雜，包含嵌套的字典、列表等。Python 的json模塊同樣能夠很好地處理這些情況。例如：
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complex_json = '{"person": {"name": "David", "age": 40, "address": {"street": "123 Main St", "city": "Chicago"}}, "pets": ["dog", "cat"]}'
data = json.loads(complex_json)
print(data["person"]["address"]["city"])
print(data["pets"][0])通過層層索引，我們可以輕松訪問復(fù)雜 JSON 數(shù)據(jù)中的具體值，這充分體現(xiàn)了 Python 處理 JSON 數(shù)據(jù)的靈活性和強大能力。
Python 通過json模塊提供的一系列函數(shù)，能夠高效地完成 JSON 數(shù)據(jù)的解析與生成任務(wù)。無論是簡單的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，還是復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的處理，都能輕松應(yīng)對。掌握這些方法，對于提升 Python 在數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)編程等領(lǐng)域的應(yīng)用能力具有重要意義，能夠幫助開發(fā)者更順暢地進行數(shù)據(jù)交互與存儲工作。
