Python读取json文件

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前言

 一、load 读取整个文件(常用):

 二、loads() 读取 JSON 字符串:

  三、 逐行读取大型 JSON 文件 (每一行都是一个 JSON 对象):

 四、处理包含多个json对象的文件:

 五、读取 JSON 文件中的特定字段 (使用 ijson):

总结


前言

在 Python 中,你可以使用json模块来读取 JSON 文件。在不同的应用场景,我们也有不同的读取方式,下面整理了一些常见的场景和特殊情况。


 一、load 读取整个文件(常用):

 我们先定义这样一个json文件,并将其命名为test.json:

{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

然后对其进行读取: 

import json

def load_json_data(filepath):
    try:   # 读取json文件
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.load(f)
        return data
    except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e:    # 捕获异常
        print(f"Error: {e}")
        return None     
# 使用示例
data = load_json_data("test.json")#建议使用绝对路径来指定文件位置
if data:
    print(data)

输出结果为:

 


 二、loads() 读取 JSON 字符串:

import json

json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_string)
print(data)  # 输出结果为: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

  三、 逐行读取大型 JSON 文件 (每一行都是一个 JSON 对象):

先定义一个这样的json文件:

{"id": 1, "name": "Emma", "age": 25, "hobby": "reading"}
{"id": 2, "name": "Liam", "age": 30, "hobby": "swimming"}
{"id": 3, "name": "Olivia", "age": 22, "hobby": "painting"}
{"id": 4, "name": "Noah", "age": 28, "hobby": "playing football"}
{"id": 5, "name": "Ava", "age": 24, "hobby": "dancing"}
{"id": 6, "name": "William", "age": 32, "hobby": "cycling"}
{"id": 7, "name": "Isabella", "age": 26, "hobby": "cooking"}
{"id": 8, "name": "James", "age": 29, "hobby": "hiking"}
{"id": 9, "name": "Sophia", "age": 23, "hobby": "listening to music"}

对其进行读取:

import json

def process_large_json(filepath):
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            try:
                data = json.loads(line.strip())  # 去除行尾空白符
                # 处理每一行数据...
                print(data)
            except json.JSONDecodeError as e:
                print(f"跳过无效 JSON 行:{e}")

# 使用示例
# 请根据实际情况修改文件路径
process_large_json("data.json")

输出结果:

 


 四、处理包含多个json对象的文件:

首先还是先定义json文档:

{
    "root": {
        "item": [
            {
                "id": 1,
                "name": "Alice",
                "age": 25
            },
            {
                "id": 2,
                "name": "Bob",
                "age": 30
            },
            {
                "id": 3,
                "name": "Charlie",
                "age": 35
            }
        ]
    }
}

 进行读取:

import ijson

def parse_nested_json(filepath):
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for item in ijson.items(f, 'root.item'):  # 假设根下有 "item" 数组
            print(item)

# 使用示例
parse_nested_json("data.json")

输出结果:


 五、读取 JSON 文件中的特定字段 (使用 ijson):

还是用刚才的那个json文件,只不过改变了读取方式

import ijson

def extract_field(filepath, field_name):
    # 以二进制模式 'rb' 打开指定路径的 JSON 文件
    # 对于 ijson 来说,使用二进制模式更高效
    with open(filepath, 'rb') as f:
        # 使用 ijson.parse 方法对文件对象进行流式解析
        # 该方法会逐行解析 JSON 文件,并返回三元组 (prefix, event, value)
        # prefix 表示当前解析位置的路径前缀
        # event 表示当前解析的事件类型,如 'string', 'number', 'start_array' 等
        # value 表示当前解析的值
        for prefix, event, value in ijson.parse(f):
            # 检查 prefix 是否以指定的 field_name 结尾
            # 并且 event 是表示基本数据类型的事件,如字符串、数字、布尔值
            # 这样可以确保我们提取的是所需字段的有效数据
            if prefix.endswith(field_name) and event in ('string', 'number', 'boolean'):
                # 如果满足条件,则打印出该字段的值
                print(value)

# 使用示例: 提取 "name" 字段
# 调用 extract_field 函数,传入 JSON 文件路径和要提取的字段名
extract_field("data.json", "name")

输出结果:

 


总结


       以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了几种读取json文件的方法。选择哪种方法取决于你的具体情况,例如文件大小,JSON 结构以及你想要如何处理数据。 记住处理异常,并根据需要指定编码。

感谢阅读,希望能对你有所帮助~

制作不易,能否给个三连支持一下~

<think>好的,用户想了解如何用Python读取JSON文件。首先,我需要回忆一下Python处理JSON的标准库。记得json模块是用来处理JSON数据的,对吧?对,json模块提供了load和loads方法,其中load用于文件对象,而loads用于字符串。 接下来,应该分步骤解释。第一步肯定是导入json模块。然后,使用open函数打开文件,最好用with语句来确保文件正确关闭。这时候需要注意文件路径是否正确,还有打开模式是读模式'r'。 然后,使用json.load()方法加载文件内容,这样可以直接得到Python的数据结构,比如字典或列表。需要提醒用户注意可能的异常处理,比如文件不存在或者JSON格式错误的情况,这时候应该用try-except块来捕获异常,比如FileNotFoundError和json.JSONDecodeError。 可能用户还需要知道如何处理读取后的数据,比如访问其中的键值对。举个例子,如果JSON是一个对象,里面有'name'和'age'这样的键,可以演示如何获取这些值。 另外,用户可能还会问及JSON数组的情况,这时候数据会被解析成列表。需要说明遍历列表的方法。 还有,可能需要提到json.loads()函数,如果用户已经有JSON字符串,可以用这个来解析。不过当前问题主要是读取文件,所以重点在json.load()。 还要注意编码问题,通常JSON文件是utf-8编码的,所以打开文件时要指定encoding='utf-8',尤其是在Windows系统中可能容易出错。 最后,给出一个完整的示例代码,展示整个流程:导入模块、打开文件、加载数据、处理异常,以及访问数据。可能还需要提到格式化输出,比如用json.dumps()来美化打印,帮助用户查看数据结构。 总结步骤应该是: 1. 导入json模块 2. 使用with open打开文件 3. 使用json.load加载数据 4. 异常处理 5. 访问数据示例 需要确保代码示例正确,语法无误,比如正确的缩进和括号使用。同时,提醒用户注意文件路径的问题,相对路径和绝对路径的区别,可能常见错误比如文件不在当前目录下导致的FileNotFoundError。 可能还要提到JSON的结构,如果是嵌套的数据,如何通过多层键来访问,比如data['user']['address']['city']这样的例子。 总之,要分步骤详细说明,确保用户能一步步跟着操作,并理解每个环节的作用和可能遇到的问题。</think>以下是如何使用 Python 读取 JSON 文件的详细步骤说明: ### 一、基础操作步骤 1. **导入标准库** ```python import json ``` 2. **打开并读取文件** ```python with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) ``` 3. **访问数据** ```python print(data["key"]) # 访问字典类型数据 print(data[0]) # 访问列表类型数据 ``` ### 二、完整示例代码 ```python import json try: with open('example.json', 'r', encoding='utf-8') as file: json_data = json.load(file) print("完整JSON内容:") print(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 示例:访问嵌套数据 if 'users' in json_data: for user in json_data['users']: print(f"用户名:{user['name']}, 年龄:{user['age']}") except FileNotFoundError: print("错误:文件未找到") except json.JSONDecodeError: print("错误:JSON格式解析失败") ``` ### 三、关键要点说明 1. **文件模式** 必须使用 `'r'` 读模式,`encoding='utf-8'` 可解决中文乱码问题 2. **数据结构对应关系** | JSON 类型 | Python 类型 | |---------------|-------------| | object | dict | | array | list | | string | str | | number | int/float | | true/false | bool | | null | None | 3. **异常处理必要性** - `FileNotFoundError`: 文件路径错误或不存在 - `JSONDecodeError`: 文件内容不符合JSON格式规范 ### 四、进阶技巧 1. **解析字符串内容** ```python json_str = '{"name": "张三", "age": 25}' data = json.loads(json_str) ``` 2. **处理复杂结构** 使用递归处理嵌套数据: ```python def process_data(item): if isinstance(item, dict): for k, v in item.items(): print(f"键:{k}") process_data(v) elif isinstance(item, list): for i in item: process_data(i) ``` 3. **大数据量处理** 使用 `ijson` 库流式解析: ```python import ijson with open('large_data.json', 'r') as f: for item in ijson.items(f, 'item'): process(item) ``` ### 五、常见问题解决方案 1. **中文乱码问题** 确保文件打开时指定 `encoding='utf-8'`,输出时设置 `ensure_ascii=False` 2. **路径错误处理** 使用 `os.path` 验证路径: ```python import os if not os.path.exists('data.json'): print("文件路径错误") ``` 3. **格式验证工具** 推荐使用 JSONLint (https://jsonlint.com/) 在线验证JSON格式 通过以上步骤,您可以安全高效地完成 JSON 文件读取和基础数据处理。建议在正式项目中始终添加异常处理逻辑,并针对具体数据结构编写相应的访问代码。
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