实例详解JSON取值(key是中文或者数字)方式

本文详细介绍了在JavaScript中从JSON对象取值的多种方法,包括使用with关键字、传统方式及通用的json['key']方法,并提供了处理动态key的案例,如遍历和创建查找表提升性能。

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JSON取值(key是中文或者数字)方式详解

先准备一个json对象用于演示

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var json = {'name':'zhangsan', '年龄':23, 404:'你可能迷路了'};

1.使用JS中with关键字

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with(json) {

  console.log(name);//输出:zhangsan

  console.log(年龄);//输出:23

  console.log(404);//输出:404,用这种方法读取key是数字的属性,有问题

}

2.最常见的传统的读取key

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console.log(json.name);//输出:zhangsan

//key是中文也是支持的

console.log(json.年龄);//输出:23

//key是Number类型或者String类型的数字都不能这么读取

console.log(json.404);//报错

 

 

来源地址:https://www.jb51.net/article/121989.htm

3.通用万能型:json['key']

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console.log(json['name']);/输出:zhangsan

console.log(json['年龄']);//输出:23

console.log(json['404']);//输出:你可能迷路了

json[key]

console.log(json[name]);/输出:undefinded

console.log(json[年龄]);//报错

console.log(json[404]);//输出:你可能迷路了

json处理动态key方式

先准备案例对象

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var jsonArr = [

  {"id": "1", "name": "A1"},

  {"id": "2", "name": "A2"},

  {"id": "3", "name": "A3"},

  {"id": "4", "name": "A4"},

  {"id": "5", "name": "A5"}

]

1.如果数据量不大,偶尔查询一次,使用for...in遍历

2.如果数据量大,经常使用,建立查找表提升性能

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//创建一个查找表函数

function createLookMap(field) {

  var map = {};//创建一个空的json对象

  for (var i = 0; i < jsonArr.length; i++) {

    var value = jsonArr[i];//将数组中的元素作为json对象的值

    var key = value[field];//选取一个属性作为新的json对象的key

    map[key] = value;

  }

  return map;

}

来源地址:https://www.jb51.net/article/121989.htm 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何在Python中读取JSON文件并进行反序列化的问题。首先,我得回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。根据引用[1],JSON和Python数据类型之间的映射关系已经明确,比如JSON对象对应字典,数组对应列表,字符串、数字、布尔值和null也分别对应Python中的相应类型。引用[2]提到了json模块的功能,包括将Python对象序列化到文件或字符串,以及反序列化的方法。而引用[3]则指出读取JSON文件时可能出现的乱序问题,并提到了object_pairs_hook参数的使用。 用户之前的问题是关于Python双向队列不使用下标取值,我之前的回答已经详细说明了如何使用deque的方法。现在用户的新问题转向了JSON文件的读取和反序列化,这可能是一个新的需求,但可能需要结合之前的上下文。比如,用户可能在使用deque处理数据后,需要将数据保存为JSON格式,或者JSON文件中读取数据到队列中。 用户的需求很明确:读取JSON文件并反序列化为对象或字典。首先,我需要确定基本的步骤。使用json模块的load或loads方法是关键。然后,可能需要处理一些常见问题,比如编码、文件路径、异常处理等。此外,引用[3]提到的乱序问题,用户可能关心字典的顺序是否保留,因此需要提到在Python 3.7+中字典的有序性,或者使用object_pairs_hook来保持顺序。 另外,用户可能希望将JSON数据转换为自定义对象,而不仅仅是字典,这时候可能需要使用object_hook参数或者自定义解码器。例如,引用[2]提到反序列化时的类型对照表,可能需要将某些JSON对象转换为特定的Python类实例。 接下来,我需要考虑用户可能的深层需求。比如,处理大型JSON文件时的效率问题,或者如何处理嵌套结构。另外,异常处理也很重要,比如JSON解码错误时的处理方式或者文件不存在的情况。 然后,我需要组织回答的结构,先介绍基本方法,再逐步深入高级用法和注意事项。示例代码是必须的,这样用户可以直接参考并应用。同时,要确保引用的内容被正确使用,比如引用[1]中的类型映射,引用[2]中的模块功能,引用[3]中的乱序处理。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如处理嵌套结构、性能优化、自定义对象转换等。这些问题应该围绕用户当前的问题展开,帮助他们进一步理解和应用相关知识。 总结一下,回答需要包括: 1. 使用json.load()读取文件并反序列化为字典。 2. 处理文件路径和编码问题。 3. 保持键顺序的方法(Python版本或object_pairs_hook)。 4. 转换为自定义对象的方法(object_hook)。 5. 异常处理。 6. 示例代码和注意事项。 7. 相关问题引导深入学习。</think>### Python中JSON文件读取与反序列化操作详解 在Python中,使用标准库`json`模块可以实现JSON文件的读取与反序列化。根据JSON与Python数据类型的映射关系(JSON `object` → Python `dict`,JSON `array` → Python `list`等[^1]),以下是具体实现方法及注意事项: --- ### **方法一:直接反序列化为字典** ```python import json # 读取JSON文件并反序列化 with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f: data_dict = json.load(f) # 返回字典类型[^2] print(data_dict["key"]) # 通过键访问值 ``` --- ### **方法二:保持键的原始顺序** 若需保留JSON键的顺序(Python 3.7+默认支持有序字典): ```python from collections import OrderedDict with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f: data_ordered = json.load(f, object_pairs_hook=OrderedDict) # 显式指定有序字典[^3] ``` --- ### **方法三:反序列化为自定义对象** 通过`object_hook`参数将JSON对象映射到自定义类: ```python class User: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def json_to_user(dct): if "name" in dct and "age" in dct: return User(dct["name"], dct["age"]) return dct with open("user.json", "r") as f: user = json.load(f, object_hook=json_to_user) # 自动转换嵌套对象 print(user.name, user.age) ``` --- ### **关键注意事项** 1. **编码处理** 文件需以`utf-8`编码打开,避免中文乱码[^1]。 2. **异常处理** 使用`try-except`捕获JSON解码错误: ```python try: with open("data.json", "r") as f: data = json.load(f) except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON格式错误:{e}") except FileNotFoundError: print("文件不存在") ``` 3. **嵌套结构处理** 对于复杂JSON(如多层嵌套对象或数组),直接反序列化会递归转换为Python对应结构。 --- ### **应用场景示例** 假设`data.json`内容为: ```json { "users": [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30} ], "total": 2 } ``` 反序列化后可直接操作: ```python print(data_dict["users"][0]["name"]) # 输出:Alice ``` --- ### **性能优化** - 大文件处理:使用`ijson`库流式解析(减少内存占用)。 - 高频操作:将JSON数据缓存为Python对象复用。 ---
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