Python处理JSON数据全攻略
哈喽!今天心血来潮给大家带来了《Python处理JSON数据全攻略》,想必大家应该对文章都不陌生吧,那么阅读本文就都不会很困难,以下内容主要涉及到,若是你正在学习文章,千万别错过这篇文章~希望能帮助到你!
Python处理JSON数据的核心方法包括:1. 使用json.dumps()将Python对象转为JSON字符串,可设置indent参数美化输出;2. 用json.loads()将JSON字符串还原为Python对象,需注意格式合法性;3. 利用json.dump()和json.load()实现文件读写,需正确打开文件模式;4. 自定义default函数和object_hook函数处理复杂类型如自定义类。这些方法覆盖了JSON操作的常见需求,实际使用时需注意异常处理和格式验证。
处理JSON数据在Python中非常常见,尤其是在与API交互、读写配置文件或进行前后端数据传递时。Python内置了json
模块,专门用来处理JSON格式的数据。下面从实际使用角度出发,分几个关键点讲清楚怎么用。

1. 把Python对象转成JSON字符串:json.dumps()
这是最常见的“编码”操作,比如你有一个字典或者列表,想把它变成字符串传给前端或者保存到文件里。
- 使用方法:
json.dumps(data, indent=2)
indent
参数是美化输出的缩进空格数,调试时很有用。
举个例子:

import json data = { "name": "Alice", "age": 30, "is_student": False } json_str = json.dumps(data, indent=2) print(json_str)
注意:
- Python中的
True/False
会被转成JSON的true/false
None
会被转成null
- 如果对象里有自定义类实例,默认会报错,需要自己实现序列化逻辑
2. 把JSON字符串转回Python对象:json.loads()
这个操作叫“解码”,适用于你收到一段JSON字符串(比如从网络请求中获取),想把它还原成Python里的字典或列表来操作。

- 使用方法:
json.loads(json_string)
示例:
json_str = '{"name": "Bob", "age": 25, "is_student": true}' data = json.loads(json_str) print(data["name"]) # 输出 Bob
常见问题:
- JSON字符串格式不正确时会抛出异常
- 建议先用在线工具验证结构是否合法
- 如果原始JSON中有特殊类型(如日期字符串),需要手动转换
3. 读写JSON文件:json.dump() 和 json.load()
除了处理字符串,更多时候你会直接和文件打交道。
写入文件:json.dump()
with open("data.json", "w") as f: json.dump(data, f, indent=2)
读取文件:json.load()
with open("data.json", "r") as f: data = json.load(f)
注意事项:
- 文件打开模式要正确(写用
w
,读用r
) - 多次写入一个文件时要注意格式,不能直接append JSON内容,否则会破坏结构
- 如果文件不存在,
open("xxx.json", "r")
会报错,建议配合os.path.exists()
检查
4. 处理复杂类型:自定义序列化和反序列化
默认情况下,json.dumps()
只能处理基本类型(dict、list、str、int等)。如果你有自定义类或者特殊结构,就需要自己处理。
自定义序列化
class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def default(o): if isinstance(o, Person): return o.__dict__ raise TypeError() p = Person("Tom", 28) json_str = json.dumps(p, default=default)
自定义反序列化
def object_hook(d): if 'name' in d and 'age' in d: return Person(d['name'], d['age']) return d data = json.loads(json_str, object_hook=object_hook)
这种方式适合封装到工具函数里复用,避免每次都要写重复代码。
基本上就这些。只要掌握了这几个核心函数,就能应对大多数JSON处理场景了。记住,虽然功能简单,但格式错误和类型不匹配是常见坑点,处理前最好加一层判断或异常捕获。
以上就是《Python处理JSON数据全攻略》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!

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