Json中文读取

我写了一个json文件
{
"Commpny":{
"CommpnyName":"甘",
"expectedNum":1,
"pageSize":1
}
}
但是在后台读取的时候报

读取文件内容操作出错
sun.io.MalformedInputException

只要将"CommpnyName":"甘",
改为字母就不报错,哪位大侠可以帮我解决一下啊?
<think>好的,用户现在想要了解如何用Python读取JSON文件。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保这次回答符合用户之前的要求。之前用户询问的是如何通过三点绘制弧线,并给出了详细的Python代码,其中涉及了数学计算和matplotlib绘图。现在用户的问题转向JSON文件的读取,看起来是另一个独立的话题,但可能用户在进行数据处理时需要读取配置文件或数据文件。 首先,我需要考虑用户可能的背景。他们可能正在处理数据解析,或者需要从JSON文件中读取配置参数,比如在之前的绘图程序中可能需要调整参数。JSON作为一种轻量级的数据交换格式,常见于Web应用和配置文件中,所以用户的需求可能涉及这些方面。 接下来,我需要确保回答符合用户之前设定的系统级指令。用户要求所有行内数学表达式使用$...$格式,独立公式用$$...$$,并且使用中文回答。不过JSON读取不涉及数学公式,所以这方面可能不需要特别注意,但代码部分仍需要正确展示。 用户可见层的指令要求结构清晰,逐步解决问题,保证真实可靠。因此,我需要分步骤介绍JSON读取的方法,可能包括使用标准库json模块,处理不同情况如读取为字典、列表,以及可能的异常处理。同时,用户可能需要知道如何写入JSON文件,所以补充这部分内容也是有帮助的。 另外,用户之前的代码示例中使用了try-except块来处理异常,可能在JSON读取时也需要提到错误处理,比如文件不存在或格式错误的情况。此外,用户可能遇到编码问题,特别是处理中文时,需要指定encoding参数。 还需要考虑用户可能的高级需求,例如处理嵌套结构、特殊数据类型(如日期时间),或者大型JSON文件的流式读取。虽然用户当前的问题比较基础,但提及这些扩展内容可以提供更全面的信息。 最后,确保代码示例正确,并附有注释,方便用户理解和测试。需要提醒安装必要的库,但json是Python标准库,所以不需要额外安装。总结时,要强调验证JSON格式的重要性,可能推荐使用在线工具或IDE插件来格式化验证,避免语法错误。</think>以下是使用 Python 读取 JSON 文件的完整指南,包含基础操作、异常处理和实用技巧: --- ### **基础操作** #### 1. 读取JSON为字典/列表 ```python import json # 方法1:直接读取 with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 自动解析为Python对象 # 示例输出:若JSON内容是 {"name": "张三", "age": 25} print(data['name']) # 输出:张三 ``` #### 2. 读取JSON数组 ```python # 若JSON文件内容是 [{"id": 1}, {"id": 2}] with open('array.json', 'r') as f: items = json.load(f) for item in items: print(item['id']) # 输出:1 → 2 ``` --- ### **进阶处理** #### 1. 处理嵌套结构 ```python # 示例JSON:{"users": [{"name": "李四", "scores": [90, 85]}], "timestamp": "2024-03-01"} with open('nested.json') as f: data = json.load(f) print(data['users'][0]['scores'][1]) # 输出:85 ``` #### 2. 自定义对象解析(反序列化) ```python # 将JSON字符串转为自定义对象 json_str = '{"employee": {"name": "王五", "hire_date": "2020-01-15"}}' # 定义解析函数 def date_parser(dct): if 'hire_date' in dct: dct['hire_date'] = datetime.datetime.strptime(dct['hire_date'], "%Y-%m-%d") return dct data = json.loads(json_str, object_hook=date_parser) print(type(data['employee']['hire_date'])) # 输出:<class 'datetime.datetime'> ``` --- ### **异常处理** ```python try: with open('invalid.json') as f: data = json.load(f) except FileNotFoundError: print("文件不存在") except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON格式错误:{e.msg} (行{e.lineno}, 列{e.colno})") except Exception as e: print(f"未知错误:{str(e)}") ``` --- ### **写入JSON文件** ```python data = { "project": "数据分析", "tags": ["Python", "可视化"], "status": {"progress": 75} } with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, # 允许非ASCII字符 indent=2, # 缩进美化 sort_keys=True) # 键排序 ``` --- ### **性能优化技巧** 1. **大文件流式读取** ```python import ijson # 需要安装:pip install ijson with open('large.json', 'rb') as f: # 流式解析数组元素 parser = ijson.items(f, 'item') for item in parser: process(item) # 逐项处理,避免内存溢出 ``` 2. **快速查询工具** ```python # 使用 jmespath 查询复杂结构:pip install jmespath import jmespath data = {"store": {"books": [{"price": 15}, {"price": 20}]}} result = jmespath.search('store.books[*].price', data) # 输出:[15, 20] ``` --- ### **注意事项** 1. **编码问题**:始终显式指定 `encoding='utf-8'` 2. **类型映射**: - JSON `null` → Python `None` - JSON `true/false` → Python `True/False` - JSON数字 → Python `int` 或 `float` 3. **安全警告**:不要用 `json.loads` 解析不可信来源数据(存在代码注入风险) --- ### **验证JSON格式** 推荐工具: - 在线校验:https://jsonlint.com/ - VSCode插件:`JSON Tools` - 命令行工具:`jq` (Linux/Mac)
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