PythonJSON解析全攻略

在文章实战开发的过程中，我们经常会遇到一些这样那样的问题，然后要卡好半天，等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《PythonJSON解析方法详解》，聊聊，希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

Python中处理JSON依赖json模块，1. 用json.loads()解析字符串为字典或列表，如解析'{"name": "Alice", "age": 25}'；2. 用json.load()从文件读取JSON数据；3. 用json.dumps()将Python对象转为JSON字符串；4. 用json.dump()写入文件并可通过ensure_ascii=False支持中文、indent=4美化格式；需注意异常捕获与非序列化类型处理。

Python中处理JSON数据非常简单，主要依赖内置的json模块。无论是从字符串解析JSON，还是将Python对象转为JSON格式，都可以通过几个核心函数完成。

1. 解析JSON字符串（反序列化）

使用json.loads()可以将JSON格式的字符串转换成Python中的字典或列表等结构。

例如：

import json
<p>json_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "Beijing"}'
data = json.loads(json_str)</p><p><strong>print(data)</strong>        # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Beijing'}
<strong>print(data["name"])</strong>  # 输出: Alice</p>

如果JSON数据来自文件，可用json.load()直接读取：

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

2. 生成JSON字符串（序列化）

使用json.dumps()可以把Python对象（如字典、列表）转换为JSON格式的字符串。

例如：

import json
<p>data = {"name": "Bob", "age": 30, "hobbies": ["reading", "swimming"]}
json_str = json.dumps(data)</p><p><strong>print(json_str)</strong>  # 输出: {"name": "Bob", "age": 30, "hobbies": ["reading", "swimming"]}</p>

若要保存到文件，使用json.dump()：

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

注意：加上ensure_ascii=False可正确保存中文；indent=4让输出更美观。

3. 处理常见问题

实际使用中可能会遇到一些典型情况：

• JSON字符串格式错误时，json.loads()会抛出json.JSONDecodeError，建议用try-except捕获。
• Python中只有基本类型（如dict、list、str、int、float、bool、None）能被JSON序列化，自定义对象需提供转换逻辑。
• 日期类型（datetime）不能直接序列化，可先转为字符串，或使用default参数扩展支持。

4. 实际应用示例

假设收到一段API返回的JSON数据：

raw_data = '''
{
    "users": [
        {"id": 1, "username": "tom", "active": true},
        {"id": 2, "username": "jerry", "active": false}
    ],
    "total": 2
}
'''
<p>data = json.loads(raw_data)
for user in data["users"]:
status = "在线" if user["active"] else "离线"
<strong>print(f"用户 {user['username']} 当前{status}")</strong></p>

输出结果：

基本上就这些。掌握loads、dumps、load、dump四个方法，就能轻松应对大多数JSON处理需求。不复杂但容易忽略细节，比如编码和格式美化。

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