json库文件怎么用

JSON库文件怎么用：从基础到实践的全面指南

在Python开发中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，因其易读、易解析的特性，被广泛应用于API接口、配置文件、数据存储等场景，Python内置了json库文件，无需额外安装即可直接使用，本文将详细介绍json库的核心功能、使用方法及常见应用场景,帮助您快速JSON数据的处理技巧。

初识JSON：为什么需要`json`库？

JSON是一种基于文本的数据格式，采用键值对（Key-Value）的结构组织数据，类似于Python中的字典（dict）和列表（list）。

{
  "name": "张三",
  "age": 25,
  "is_student": false,
  "courses": ["数学", "英语"],
  "address": {
    "city": "北京",
    "district": "海淀区"
  }
}

Python的json库主要解决两类问题：

序列化：将Python对象（如字典、列表）转换为JSON格式的字符串，便于存储或传输；
反序列化：将JSON格式的字符串解析为Python对象，方便程序处理。

核心功能：`json`库的四大方法

json库提供了4个核心方法,分别对应不同场景的序列化和反序列化需求：

`json.dumps()`：Python对象 → JSON字符串（序列化）

dumps()（dump string）用于将Python对象转换为JSON格式的字符串。

语法：

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

常用参数：

indent：指定缩进空格数，使JSON字符串格式化（便于阅读），默认为None（不换行）；
ensure_ascii：是否将非ASCII字符（如中文）转义为\u编码，默认为True（转义）；设为False时可保留原字符；
sort_keys：是否对字典的键进行排序，默认为False（不排序）。

示例：

import json
# Python字典
data = {
    "name": "李四",
    "age": 30,
    "hobbies": ["阅读", "游泳"],
    "info": {"city": "上海", "salary": 15000}
}
# 序列化为JSON字符串（默认不格式化）
json_str = json.dumps(data)
print("默认序列化：", json_str)
# 输出：默认序列化： {"name": "李四", "age": 30, "hobbies": ["阅读", "游泳"], "info": {"city": "上海", "salary": 15000}}
# 序列化并格式化（缩进4空格，保留中文）
json_str_formatted = json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)
print("格式化序列化：\n", json_str_formatted)
# 输出：
# 格式化序列化：
#  {
#      "name": "李四",
#      "age": 30,
#      "hobbies": [
#          "阅读",
#          "游泳"
#      ],
#      "info": {
#          "city": "上海",
#          "salary": 15000
#      }
#  }

`json.loads()`：JSON字符串 → Python对象（反序列化）

loads()（load string）用于将JSON格式的字符串解析为Python对象（字典、列表等）。

语法：

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

常用参数：

object_hook：指定一个函数，用于解析JSON中的字典时自定义处理（如将字典转为自定义类实例）；
parse_int：指定一个函数，用于解析JSON中的整数（如将大整数转为int或decimal.Decimal）。

示例：

import json
# JSON字符串
json_str = '{"name": "王五", "age": 28, "is_teacher": true, "courses": ["物理", "化学"]}'
# 反序列化为Python对象
python_obj = json.loads(json_str)
print("反序列化结果：", python_obj)
print("类型：", type(python_obj))
# 输出：
# 反序列化结果： {'name': '王五', 'age': 28, 'is_teacher': True, 'courses': ['物理', '化学']}
# 类型： <class 'dict'>
# 访问反序列化后的数据
print("姓名：", python_obj["name"])  # 输出：姓名： 王五
print("课程：", python_obj["courses"][0])  # 输出：课程： 物理

`json.dump()`：Python对象 → JSON文件（序列化到文件）

dump()（dump）与dumps()功能类似，但直接将Python对象序列化后写入文件（无需手动拼接字符串），适合处理大量数据。

语法：

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

参数说明：

fp：文件对象（需以写入模式打开，如open(file, "w", encoding="utf-8")）；
其他参数与dumps()一致。

示例：

import json
# Python对象
data = {
    "id": 1001,
    "product": "笔记本电脑",
    "price": 5999,
    "tags": ["电子产品", "办公", "高性能"]
}
# 写入JSON文件（格式化，编码utf-8）
with open("product.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)
print("数据已写入product.json文件")

执行后，当前目录会生成product.json为：

{
    "id": 1001,
    "product": "笔记本电脑",
    "price": 5999,
    "tags": [
        "电子产品",
        "办公",
        "高性能"
    ]
}

`json.load()`：JSON文件 → Python对象（从文件反序列化）

load()（load）与loads()功能类似，但直接从文件对象读取JSON数据并反序列化为Python对象，适合处理存储在文件中的JSON数据。

语法：

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

参数说明：

fp：文件对象（需以读取模式打开，如open(file, "r", encoding="utf-8")）；
其他参数与loads()一致。

示例：

import json
# 从JSON文件读取数据
with open("product.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    product_data = json.load(f)
print("读取到的数据：", product_data)
print("产品名称：", product_data["product"])
# 输出：
# 读取到的数据： {'id': 1001, 'product': '笔记本电脑', 'price': 5999, 'tags': ['电子产品', '办公', '高性能']}
# 产品名称： 笔记本电脑

进阶技巧：处理复杂数据与自定义类型

Python的json库默认支持以下Python对象与JSON类型的转换：

Python对象	JSON类型
`dict`	Object（对象）
`list`	Array（数组）
`str`	String（字符串）
`int`/`float`	Number（数字）
`True`/`False`	Boolean（布尔值）
`None`	null（空值）

但遇到Python特有类型（如datetime、自定义类）时，直接序列化会报错（TypeError），此时可通过default参数或自定义编码器解决。

处理`datetime`类型

datetime对象无法直接序列化为JSON，需通过default参数将其转为字符串：

import json
from datetime import datetime
data = {
    "name": "测试数据",
    "create_time": datetime.now()
}
# 自定义序列化函数（处理datetime）
def datetime_handler(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    raise TypeError(f"Object of type {type(obj)} is not JSON serializable")
# 使用default参数传入自定义函数
json

正文

json库文件怎么用