深入浅出之JSON文件（python）

已于 2024-12-20 11:24:11 修改
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分类专栏： # Python学习 文章标签： json
于 2024-12-20 11:15:17 首次发布
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一、概述

JSON （JavaScript Object Notation） ，是一种轻量级的数据交换格式。它的使用范围很广，并成为 ECMA 标准，可以被使用在多种编程语言中，用于前后端之间的数据传输、存储和交换数据。可以说是“用更少的编码，有更快的处理速度”，所以深受广大程序员的喜爱。

JSON 格式的数据是由键值对组成的，其中键值对之间使用逗号分隔。在 JSON 中，键和值都必须使用双引号引起来。

一个简单的 JSON 对象例子：

{
  "name": "Apifox",
  "age": 2,
  "city": "Guangzhou"
}

二、JSON 的含义和类型

JSON 用于 JavaScript，把任何 JavaScript 对象变成 JSON，即把这个对象序列化成一个 JSON 格式的字符串，然后通过网络传递给其他计算机。JSON 格式的字符串由双引号 “ ” 包裹，由键值对组成，键和值之间使用冒号 : 分隔，键值对之间使用逗号 , 分隔。值可以是字符串、数字、布尔、null、数组或对象等类型。

在 JSON 中，常见的数据类型有：

  • 字符串：JavaScript 中的string，用于表示文本信息，包含反斜杠 \ 转义。
{ "name": "Apifox" }
  • 数字：JavaScript 中的number，用于表示数值信息，可以是整数或浮点数。
{
  "id": 48,
  "price": 17.95
}
  • 布尔值：JavaScript 中的boolean，用于表示真假信息。布尔值并不包含在引号内，而是被视为字符串值。
{ "allowLogin": false }
  • null：JavaScript的null，用于表示空值。
{ "address": null }
  • 对象：JavaScript的{ ... }，表示方式用于表示有序的值的集合，每个值可以是任意类型。
{
  "category" : { 
                "id" : 675442 ,  
                "name" : "小狐" 
        }
}
  • 数组：JavaScript的Array，表示方式为[]，用于表示无序的键值对集合，每个键值对都是由键名和对应的值组成。
{
        "list" : [ 
                {
                 "name" : "Lihua", 
                 "age" : 22, 
                }

                {
                 "name" : "Zhangsan", 
                 "age" : 25
                }
        ] 
}

下面是一个完整的 JSON 数据示例：

{
  "name": "Simon",
  "age": 2,
  "isMale": true,
  "hobbies": ["reading", "learning", "traveling"],
  "address": {
    "city": "Guangzhou",
    "postCode": "510000"
  },
  "email": null
}

三、JSON 数据的使用场景

JSON 的应用非常广泛。它被用于前后端之间的数据传输，也被用于存储和交换数据。在 Web 开发中，JSON 通常被用来获取来自服务器的数据。这些数据可以被使用在网页上，以便实现动态的交互和更新页面内容。同时，JSON 也被广泛应用于移动应用程序、桌面应用程序以及各种互联网服务中。

相比于其它数据格式，JSON 具有以下优势：

  • 简洁易读：JSON 的语法比较简洁，易于阅读和编写。
  • 解析速度快：JSON 的解析速度通常比其他数据格式更快。
  • 兼容性好：JSON 和 JavaScript 的兼容性非常好，因为它们共享着相同的语法和数据结构。

四、Python JSON 数据解析

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。

如果你还不了解 JSON，可以先阅读我们的 JSON 教程。

Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它包含了两个函数：

  • json.dumps(): 对数据进行编码。
  • json.loads(): 对数据进行解码。

在 json 的编解码过程中，Python 的原始类型与 json 类型会相互转换，具体的转化对照如下：

4.1、Python 编码为 JSON 类型转换对应表：

PythonJSON
dictobject
list, tuplearray
strstring
int, float, int- & float-derived Enumsnumber
Truetrue
Falsefalse
Nonenull

4.2、JSON 解码为 Python 类型转换对应表：

JSONPython
objectdict
arraylist
stringstr
number (int)int
number (real)float
trueTrue
falseFalse
nullNone

五、解析示例

一个labelme标注的json文件

{
  "version": "4.0.0",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "track",
      "points": [
        [
          634.0,
          203.25925925925924
        ],
        [
          604.0,
          274.25925925925924
        ],
        [
          603.0,
          339.25925925925924
        ],
        [
          622.0,
          362.25925925925924
        ],
        [
          639.0,
          362.25925925925924
        ],
        [
          649.0,
          353.25925925925924
        ],
        [
          682.0,
          382.25925925925924
        ],
        [
          733.0,
          389.25925925925924
        ],
        [
          748.0,
          363.25925925925924
        ],
        [
          827.0,
          358.25925925925924
        ],
        [
          829.0,
          249.25925925925924
        ],
        [
          800.0,
          193.25925925925924
        ],
        [
          775.0,
          184.25925925925924
        ],
        [
          740.0,
          198.25925925925924
        ]
      ],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    },
    {
      "label": "track",
      "points": [
        [
          860.0,
          190.0
        ],
        [
          997.0,
          186.0
        ],
        [
          998.0,
          305.0
        ],
        [
          924.0,
          320.0
        ],
        [
          905.0,
          352.0
        ],
        [
          877.0,
          353.0
        ],
        [
          869.0,
          245.0
        ],
        [
          879.0,
          222.0
        ]
      ],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    },
    {
      "label": "car",
      "points": [
        [
          924.0,
          321.0
        ],
        [
          905.0,
          352.0
        ],
        [
          909.0,
          388.0
        ],
        [
          936.0,
          404.0
        ],
        [
          959.0,
          411.0
        ],
        [
          966.0,
          431.0
        ],
        [
          1000.0,
          432.0
        ],
        [
          1000.0,
          306.0
        ]
      ],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    }
  ],
  "imagePath": "00000100.jpg",
  "imageData": null,
  "imageHeight": 563,
  "imageWidth": 1000
}

使用python解析如下：

import json

# 指定JSON文件的路径
file_path = '00000100.json'

# 打开并读取JSON文件
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = json.load(file)

# 打印读取的数据
print(data)

# 访问特定的数据
print(f"version: {data['version']}")
print(f"flags: {data['flags']}")
print(f"imagePath: {data['imagePath']}")
print(f"imageData: {data['imageData']}")
print(f"imageHeight: {data['imageHeight']}")
print(f"imageWidth: {data['imageWidth']}")
shapes = data['shapes']
print(f"shapes: {shapes}")
for shape in shapes:
    label = shape['label']
    points = shape['points']
    shape_type = shape['shape_type']

    print(f"Label: {label}")
    print(f"Shape Type: {shape_type}")
    print(f"Points: {points}")
    for point in points:
        print(f"Point: {point}")

打印结果：

{'version': '4.0.0', 'flags': {}, 'shapes': [{'label': 'track', 'points': [[634.0, 203.25925925925924], [604.0, 274.25925925925924], [603.0, 339.25925925925924], [622.0, 362.25925925925924], [639.0, 362.25925925925924], [649.0, 353.25925925925924], [682.0, 382.25925925925924], [733.0, 389.25925925925924], [748.0, 363.25925925925924], [827.0, 358.25925925925924], [829.0, 249.25925925925924], [800.0, 193.25925925925924], [775.0, 184.25925925925924], [740.0, 198.25925925925924]], 'group_id': None, 'shape_type': 'polygon', 'flags': {}}, {'label': 'track', 'points': [[860.0, 190.0], [997.0, 186.0], [998.0, 305.0], [924.0, 320.0], [905.0, 352.0], [877.0, 353.0], [869.0, 245.0], [879.0, 222.0]], 'group_id': None, 'shape_type': 'polygon', 'flags': {}}, {'label': 'car', 'points': [[924.0, 321.0], [905.0, 352.0], [909.0, 388.0], [936.0, 404.0], [959.0, 411.0], [966.0, 431.0], [1000.0, 432.0], [1000.0, 306.0]], 'group_id': None, 'shape_type': 'polygon', 'flags': {}}], 'imagePath': '00000100.jpg', 'imageData': None, 'imageHeight': 563, 'imageWidth': 1000}
version: 4.0.0
flags: {}
imagePath: 00000100.jpg
imageData: None
imageHeight: 563
imageWidth: 1000
shapes: [{'label': 'track', 'points': [[634.0, 203.25925925925924], [604.0, 274.25925925925924], [603.0, 339.25925925925924], [622.0, 362.25925925925924], [639.0, 362.25925925925924], [649.0, 353.25925925925924], [682.0, 382.25925925925924], [733.0, 389.25925925925924], [748.0, 363.25925925925924], [827.0, 358.25925925925924], [829.0, 249.25925925925924], [800.0, 193.25925925925924], [775.0, 184.25925925925924], [740.0, 198.25925925925924]], 'group_id': None, 'shape_type': 'polygon', 'flags': {}}, {'label': 'track', 'points': [[860.0, 190.0], [997.0, 186.0], [998.0, 305.0], [924.0, 320.0], [905.0, 352.0], [877.0, 353.0], [869.0, 245.0], [879.0, 222.0]], 'group_id': None, 'shape_type': 'polygon', 'flags': {}}, {'label': 'car', 'points': [[924.0, 321.0], [905.0, 352.0], [909.0, 388.0], [936.0, 404.0], [959.0, 411.0], [966.0, 431.0], [1000.0, 432.0], [1000.0, 306.0]], 'group_id': None, 'shape_type': 'polygon', 'flags': {}}]
Label: track
Shape Type: polygon
Points: [[634.0, 203.25925925925924], [604.0, 274.25925925925924], [603.0, 339.25925925925924], [622.0, 362.25925925925924], [639.0, 362.25925925925924], [649.0, 353.25925925925924], [682.0, 382.25925925925924], [733.0, 389.25925925925924], [748.0, 363.25925925925924], [827.0, 358.25925925925924], [829.0, 249.25925925925924], [800.0, 193.25925925925924], [775.0, 184.25925925925924], [740.0, 198.25925925925924]]
Point: [634.0, 203.25925925925924]
Point: [604.0, 274.25925925925924]
Point: [603.0, 339.25925925925924]
Point: [622.0, 362.25925925925924]
Point: [639.0, 362.25925925925924]
Point: [649.0, 353.25925925925924]
Point: [682.0, 382.25925925925924]
Point: [733.0, 389.25925925925924]
Point: [748.0, 363.25925925925924]
Point: [827.0, 358.25925925925924]
Point: [829.0, 249.25925925925924]
Point: [800.0, 193.25925925925924]
Point: [775.0, 184.25925925925924]
Point: [740.0, 198.25925925925924]
Label: track
Shape Type: polygon
Points: [[860.0, 190.0], [997.0, 186.0], [998.0, 305.0], [924.0, 320.0], [905.0, 352.0], [877.0, 353.0], [869.0, 245.0], [879.0, 222.0]]
Point: [860.0, 190.0]
Point: [997.0, 186.0]
Point: [998.0, 305.0]
Point: [924.0, 320.0]
Point: [905.0, 352.0]
Point: [877.0, 353.0]
Point: [869.0, 245.0]
Point: [879.0, 222.0]
Label: car
Shape Type: polygon
Points: [[924.0, 321.0], [905.0, 352.0], [909.0, 388.0], [936.0, 404.0], [959.0, 411.0], [966.0, 431.0], [1000.0, 432.0], [1000.0, 306.0]]
Point: [924.0, 321.0]
Point: [905.0, 352.0]
Point: [909.0, 388.0]
Point: [936.0, 404.0]
Point: [959.0, 411.0]
Point: [966.0, 431.0]
Point: [1000.0, 432.0]
Point: [1000.0, 306.0]

参考：

  1. 【强烈推荐】Python中JSON的基本使用（超详细）_python json-优快云博客
  2. Python3 JSON 数据解析 | 菜鸟教程
【Python深入浅出㉝】Python3中JSON的奇妙之旅：从入门到精通
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伤心的辣条
08-12 4978
对象：对象在 Python中与字典一致，在JS中与对象一致，数据结构为 {key1：value1, key2：value2, …值的类型可以是任意类型。JSON 本质是一个字符串，不同的语言支持的类型可以通过 JSON 来表示，值可以是对象、数组、数字、字符串或者三个字面值(false、null、true)中的一个。】，备注“入群”， 大家可以一起探讨交流软件测试，共同学习软件测试技术、面试等软件测试方方面面，还会有免费直播课，收获更多测试技巧，我们一起进阶Python自动化测试/测试开发，走向高薪之路。.
【Python基础】Python中处理JSON文件的全面指南
climber1121的博客
01-07 1万+
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在Python中，处理JSON数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据科学、网络编程和API交互等领域。本文将深入探讨Python中如何处理JSON文件，包括读取、解析、修改和写入JSON数据。
JSON文件
weixin_46430763的博客
05-08 1571
兮动人
json文件
雪剑封心
08-10 8259
一般都使用类似字典的方式存储，但和字典不同，无论是键还是值，都要加上双引号。直接使用记事本打开：例如猫狗二分类。
Python中json格式
weixin_43734271的博客
05-13 900
** Python中的json格式 ** Python中的json模块主要用来进行Python对象的序列化和反序列化 模块中提供了四种方法 序列化 json.dump 将Python中的对象序列化为Json格式的数据流并写入文件类型的对象中 json.dumps 将Python对象序列化为Json格式的字符串 反序列化 json.load 从文件类型的对象中读取Json格式的数据并反序...
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