python里面都json什么意思

Python中的JSON：数据交换的“通用语言”

在Python编程的世界里，我们经常会遇到一个词：JSON，如果你是新手，可能会对这个缩写感到困惑，它到底是什么？为什么在Python中如此重要？本文将用通俗易懂的方式,为你揭开Python中JSON的神秘面纱。

什么是JSON？—— 超市里的“通用标签”

想象一下，你在一个巨大的国际超市里，来自世界各地的商品琳琅满目，为了让大家都能看懂，每个商品上都贴了一张“通用标签”，这张标签用一种标准化的格式（比如商品名、产地、价格、保质期）清晰地展示了商品信息，无论是中文、英文还是其他语言的顾客,都能轻松理解。

JSON（JavaScript Object Notation）就是这样一种“通用标签”，它是一种轻量级的数据交换格式，就像超市里的标签一样，设计用来在不同的程序、不同的系统之间传递和存储数据。

它的核心特点是：

• 易读易写：格式清晰，非常接近人类语言,无论是人还是机器都很容易阅读和解析。
• 轻量级：相比于XML等其他格式，JSON的文本更小,传输速度更快。
• 结构化：JSON数据有固定的结构，通常以键值对的形式组织,就像一个字典或者一个列表。

一个典型的JSON数据长这样：

{
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "isStudent": false,
  "courses": [
    {"subject": "数学", "score": 95},
    {"subject": "英语", "score": 88}
  ]
}

你看，它是不是很像Python里的字典和列表的组合？这正是Python与JSON天生亲近的原因。

Python为什么要用JSON？—— 程序间的“握手协议”

程序之间不能直接“对话”，就像两个说不同语言的人一样，它们需要一个共同的“握手协议”来交换信息，JSON就是这个完美的“协议”。

Python程序在内存中使用的是自己的数据结构，比如字典（dict）和列表（list），这些数据结构非常强大，但它们是Python独有的，其他语言（如JavaScript、Java）无法直接理解。

当你的Python程序需要：

1. 将数据保存到文件：你想把一个用户信息列表保存下来,下次程序启动时还能读取。
2. 通过API从网络服务器获取数据：比如调用天气API,服务器返回的数据就是JSON格式的。
3. 与其他编程语言的应用程序通信：比如你的Python后端需要给一个用JavaScript编写的前端网页发送数据。

在这些场景下，就需要一个“翻译官”在Python的数据结构和外部世界之间进行转换，这个“翻译官”就是Python内置的 json 模块。

• json.dumps()：把Python的字典/列表，“翻译”成JSON格式的字符串，这个过程叫 序列化。
• json.loads()：把JSON格式的字符串，“翻译”回Python的字典/列表，这个过程叫 反序列化。

Python中json模块的核心用法

Python内置了 json 模块，你不需要安装任何东西，直接 import json 就能使用，它主要有四个核心函数,它们就了Python操作JSON的精髓。

序列化：将Python对象转为JSON字符串 (dumps)

dumps 是 "dump string" 的缩写，当你想把Python数据变成一个字符串，以便存储到文本文件或通过网络发送时,就用它。

import json
# Python字典
python_data = {
    "name": "李四",
    "age": 25,
    "hobbies": ["编程", "阅读"]
}
# 使用 dumps() 将字典转为JSON字符串
json_string = json.dumps(python_data)
print(f"Python对象: {python_data}")
print(f"JSON字符串: {json_string}")
print(f"JSON字符串的类型: {type(json_string)}")

输出：

Python对象: {'name': '李四', 'age': 25, 'hobbies': ['编程', '阅读']}
JSON字符串: {"name": "李四", "age": 25, "hobbies": ["编程", "阅读"]}
JSON字符串的类型: <class 'str'>

你会发现，中文被自动转义成了Unicode字符（\u674e\u56db），为了保持可读性，我们可以增加 ensure_ascii=False 参数：

json_string_readable = json.dumps(python_data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_string_readable)

输出（格式化后）：

{
    "name": "李四",
    "age": 25,
    "hobbies": [
        "编程",
        "阅读"
    ]
}

反序列化：将JSON字符串转为Python对象 (loads)

loads 是 "load string" 的缩写，当你从文件或网络接收到一个JSON字符串，需要把它变回Python可以操作的数据时,就用它。

import json
# 假设这是从网络接收到的JSON字符串
json_data_from_web = '{"city": "北京", "population": 21540000}'
# 使用 loads() 将JSON字符串转为Python字典
python_dict = json.loads(json_data_from_web)
print(f"JSON字符串: {json_data_from_web}")
print(f"转换后的Python字典: {python_dict}")
print(f"Python字典的类型: {type(python_dict)}")
# 现在就可以像操作普通字典一样操作它
print(f"城市名称: {python_dict['city']}")

输出：

JSON字符串: {"city": "北京", "population": 21540000}
转换后的Python字典: {'city': '北京', 'population': 21540000}
Python字典的类型: <class 'dict'>
城市名称: 北京

写入文件：将Python对象转为JSON并保存 (dump)

dump 和 dumps 功能一样，但它不是生成字符串，而是直接将数据以JSON格式写入一个文件对象中,非常方便。

import json
data_to_save = {
    "user_id": 1001,
    "username": "python_dev",
    "status": "active"
}
# 使用 with 语句打开文件，确保文件会被正确关闭
with open('user_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # dump() 会直接将数据写入文件 f
    json.dump(data_to_save, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print("数据已成功保存到 user_data.json 文件")

执行后，会生成一个 user_data.json 文件,内容如下：

{
    "user_id": 1001,
    "username": "python_dev",
    "status": "active"
}

读取文件：从文件中读取JSON数据并转为Python对象 (load)

load 和 loads 功能一样，但它不是从字符串读取,而是从一个文件对象中读取JSON数据并解析。

import json
# 假设我们已经有了 user_data.json 文件
with open('user_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # load() 会直接从文件 f 中读取并解析JSON数据
    loaded_data = json.load(f)
print(f"从文件读取到的数据: {loaded_data}")
print(f"数据类型: {type(loaded_data)}")

输出：

从文件读取到的数据: {'user_id': 1001, 'username': 'python_dev', 'status': 'active'}
数据类型: <class 'dict'>

JSON在Python中扮演着数据交换的“通用语言”和“翻译官”的角色。

• 它是什么？ 一种轻量、易读的数据格式。
• 为什么用？ 为了让Python程序能与其他系统、文件和网络进行数据交互。
• 怎么用？ 通过Python内置的 json 模块：
  • json.dumps() / json.dump()：将Python数据编码成JSON。
  • json.loads() / json.load()：将JSON数据解码成Python数据。

了JSON，你就了一项连接Python与外部世界的关键技能，无论是做数据分析、Web开发还是自动化脚本,你都将更加得心应手。