Python JSON模块怎么使用

# Python JSON模块怎么使用

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，Python通过内置的`json`模块提供了对JSON数据的编码和解码功能。本文将详细介绍`json`模块的核心方法、使用场景及注意事项。

---

## 一、JSON模块概述

`json`模块是Python标准库的一部分，无需额外安装。它主要提供以下功能：
- **序列化（编码）**：将Python对象转换为JSON字符串
- **反序列化（解码）**：将JSON字符串解析为Python对象

Python与JSON数据类型对应关系：
| Python类型  | JSON类型   |
|-------------|------------|
| dict        | object     |
| list, tuple | array      |
| str         | string     |
| int, float  | number     |
| True/False  | true/false |
| None        | null       |

---

## 二、核心方法详解

### 1. json.dumps() - 序列化为JSON字符串
```python
import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_active": True,
    "skills": ["Python", "SQL"]
}

json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
# 输出：{"name": "Alice", "age": 30, "is_active": true, "skills": ["Python", "SQL"]}

常用参数： - indent：缩进空格数（美化输出） - sort_keys：是否按键排序（默认False） - ensure_ascii：是否转义非ASCII字符（默认True）

2. json.loads() - 反序列化为Python对象

json_data = '{"name": "Bob", "score": 85.5}'
python_obj = json.loads(json_data)
print(python_obj["name"])  # 输出：Bob

3. json.dump() - 写入JSON文件

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

4. json.load() - 读取JSON文件

with open("data.json", "r") as f:
    loaded_data = json.load(f)

三、高级用法

1. 处理自定义对象

默认情况下json无法序列化自定义类对象，可通过default参数处理：

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

def user_encoder(obj):
    if isinstance(obj, User):
        return {"name": obj.name, "age": obj.age}
    raise TypeError("Object not serializable")

user = User("Charlie", 25)
print(json.dumps(user, default=user_encoder))

2. 使用JSONPath查询

结合jsonpath-ng库实现复杂查询：

from jsonpath_ng import parse

data = {"store": {"book": [{"title": "Python基础"}, {"title": "数据分析"}]}}
expr = parse("$.store.book[*].title")
print([match.value for match in expr.find(data)])
# 输出：['Python基础', '数据分析']

3. 处理日期时间

from datetime import datetime

def datetime_handler(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()

data = {"event": "meeting", "time": datetime.now()}
json.dumps(data, default=datetime_handler)

四、注意事项

1. 编码一致性：建议统一使用UTF-8编码处理文件
2. 循环引用：避免对象间的循环引用会导致序列化失败
3. 安全警告：不要用json.loads()解析不可信来源的数据（可能引发代码注入）
4. 性能优化：处理大型JSON文件时建议使用ijson等流式解析库

五、实际应用场景

1. Web API开发：Flask/Django中返回JSON响应
2. 配置文件：替代ini/yml格式的配置存储
3. 数据交换：与JavaScript/移动端应用通信
4. 数据持久化：简单场景下的替代数据库方案

六、总结

Python的json模块提供了简单高效的JSON处理能力，掌握其核心方法后可以轻松实现： - 前后端数据交互 - 配置文件读写 - 数据序列化存储

对于更复杂的场景（如处理特殊数据类型、超大文件等），可以考虑结合第三方库如simplejson、ujson或orjson等替代方案。 “`