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Json格式解析

news 2025/8/25 11:35:47

文章目录

- Json格式介绍
- python中json模块的使用

Json格式介绍

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于 ECMAScript（欧洲计算机协会制定的js规范）的一个子集，采用完全独立于语言的文本格式来存储和表示数据。JSON易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。

JSON格式的基本结构是基于两种类型的值：

简单值：这些包括字符串、数字、布尔值（true 或 false）、null、JSON数组（由方括号 [] 包围的值的列表）和JSON对象（由大括号 {} 包围的键值对的列表）。复合值：JSON对象和JSON数组可以用来组合简单值和复合值以创建更复杂的数据结构。

JSON对象

JSON对象是一个无序的键值对集合，其中每个键都是一个字符串，每个值都可以是一个简单值或另一个JSON对象或JSON数组。

{"key1": "value1","key2": 123,"key3": true,"key4": null,"key5": [1, 2, 3],"key6": {"nestedKey1": "nestedValue1","nestedKey2": "nestedValue2"}
}

JSON数组

JSON数组是一个有序的值列表，用方括号包围。数组中的每个值都可以是一个简单值或另一个JSON对象或JSON数组。

["value1",123,true,null,{"key1": "value1","key2": "value2"},[1, 2, 3]
]

字符串

JSON中的字符串必须使用双引号（"）包围，而不是单引号（'）。

{"name": "John Doe","greeting": "Hello, world!"
}

数字

JSON支持整数和浮点数。

{"age": 30,"score": 9.8
}

布尔值

JSON中的布尔值只能是 true 或 false。

{"isStudent": true,"hasGraduated": false
}

Null

JSON中的 null 值表示空或不存在的值。

{"address": null
}

JSON格式简洁清晰，易于阅读和编写，因此在Web开发中广泛用作前后端数据交换的格式。在Python、JavaScript、Java、C#等许多编程语言中都有现成的库或函数来处理JSON数据的编码（序列化）和解码（反序列化）。

python中json模块的使用

在Python中，json模块是用于处理JSON数据的标准库。你可以使用它来将Python对象编码（或序列化）成JSON格式的字符串，也可以将JSON格式的字符串解码（或反序列化）成Python对象。以下是json模块的一些基本用法示例：
编码（序列化）

将Python对象（如字典、列表、字符串、数字等）转换为JSON格式的字符串。

import json# Python字典
data = {"name": "John","age": 30,"city": "New York"
}# 使用json.dumps()将Python对象编码为JSON字符串
json_string = json.dumps(data)print(json_string)
# 输出: {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}# 你可以使用参数来定制输出的JSON字符串，比如缩进以增加可读性
pretty_json_string = json.dumps(data, indent=4)print(pretty_json_string)
# 输出:
# {
#     "name": "John",
#     "age": 30,
#     "city": "New York"
# }

解码（反序列化）

将JSON格式的字符串转换为Python对象（如字典、列表等）。

import json# JSON字符串
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'# 使用json.loads()将JSON字符串解码为Python对象
data = json.loads(json_string)print(data)
# 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}# 你可以看到解码后的数据是一个Python字典
print(type(data))
# 输出: <class 'dict'># 如果JSON字符串表示一个数组，解码后将得到Python列表
json_array_string = '[1, 2, 3, "four"]'
data_array = json.loads(json_array_string)print(data_array)
# 输出: [1, 2, 3, 'four']

写入文件

将Python对象编码为JSON格式，并写入到文件中。

import jsondata = {"name": "John","age": 30,"city": "New York"
}# 使用with语句打开文件，并将数据写入到文件中
with open('data.json', 'w') as f:json.dump(data, f)

从文件读取

从文件中读取JSON数据，并解码为Python对象。

import json# 使用with语句打开文件，并读取数据
with open('data.json', 'r') as f:data = json.load(f)print(data)
# 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

错误处理

当处理JSON数据时，可能会遇到格式错误或无法序列化的对象。为了避免程序崩溃，你可以使用try和except语句来捕获可能抛出的异常。

import jsontry:# 尝试解码一个格式错误的JSON字符串data = json.loads('{"name": "John", "age": "thirty"}')
except json.JSONDecodeError as e:print(f"解码错误: {e}")try:# 尝试序列化一个无法序列化的对象，如包含datetime的复杂对象complex_data = {"name": "John", "timestamp": datetime.datetime.now()}json.dumps(complex_data)
except TypeError as e:print(f"序列化错误: {e}")