JSON模块基础与实战

JSON模块基础与实战

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，通常用于客户端和服务器之间的数据传输。Python 提供了 json 模块来处理 JSON 数据，允许你轻松地将 Python 对象转换为 JSON 格式，反之亦然。下面将总结 json 模块的基础知识，并通过一些实战代码示例来加深理解。

1. json 模块基础

json 模块提供了两个核心功能：

• 序列化（将 Python 对象转换为 JSON 格式）
• 反序列化（将 JSON 字符串转换为 Python 对象）

主要函数：

• json.dump(obj, fp): 将 Python 对象 obj 写入文件对象 fp 中（即序列化）。
• json.dumps(obj): 将 Python 对象 obj 转换为 JSON 字符串（即序列化）。
• json.load(fp): 从文件对象 fp 中读取并反序列化 JSON 数据为 Python 对象。
• json.loads(s): 将 JSON 字符串 s 反序列化为 Python 对象。

2. 常见的 JSON 数据类型

• 对象（Object）：在 Python 中对应 dict 类型
• 数组（Array）：在 Python 中对应 list 类型
• 字符串（String）：在 Python 中对应 str 类型
• 数字（Number）：在 Python 中对应 int 或 float 类型
• 布尔值（Boolean）：在 Python 中对应 bool 类型
• 空值（Null）：在 Python 中对应 None 类型

3. JSON 序列化（json.dump 和 json.dumps）

json.dump：

将 Python 对象写入到文件中的 JSON 格式。可以指定额外的参数如 indent 来格式化输出。

import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "courses": ["Math", "Physics"]
}

# 将数据写入文件
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=4)

json.dumps：

将 Python 对象转换为 JSON 字符串。

import json

data = {
    "name": "Bob",
    "age": 25,
    "is_student": True
}

# 将数据转换为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(data, indent=4)
print(json_str)

4. JSON 反序列化（json.load 和 json.loads）

json.load：

从文件中读取 JSON 数据并转换为 Python 对象。

import json

# 从文件中读取 JSON 数据
with open("data.json", "r") as f:
    data = json.load(f)

print(data)

json.loads：

将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象。

import json

json_str = '{"name": "Charlie", "age": 22, "is_student": true}'

# 将 JSON 字符串转换为 Python 对象
data = json.loads(json_str)
print(data)

5. 处理复杂数据类型

JSON 仅支持以下数据类型：dict, list, str, int, float, bool, None。如果 Python 对象包含其他类型，默认会抛出 TypeError 异常。可以通过指定 default 参数来处理自定义类型。

示例：处理自定义对象

假设你有一个 Python 类 Person，需要将其转换为 JSON 格式：

import json

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {"name": self.name, "age": self.age}

# 创建一个 Person 对象
person = Person("David", 40)

# 定义一个自定义的 JSON 序列化函数
def person_serializer(obj):
    if isinstance(obj, Person):
        return obj.to_dict()
    raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable")

# 将 Person 对象序列化为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(person, default=person_serializer)
print(json_str)

6. 其他选项

• indent：指定格式化输出的缩进层级，使输出更加美观。
• separators：定义分隔符，默认情况下 JSON 中键和值之间有一个空格，可以调整为没有空格。
• sort_keys：指定是否按键排序输出。

import json

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

# 设置序列化选项
json_str = json.dumps(data, indent=2, separators=(",", ": "), sort_keys=True)
print(json_str)

7. 错误处理

使用 json 时，可能会遇到 JSON 编码或解码错误。常见的错误有：

• JSONDecodeError：当输入的 JSON 数据格式不正确时抛出。
• TypeError：当 Python 对象不能被序列化为 JSON 时抛出。

例如，无法序列化 set 类型的对象：

import json

# 尝试序列化 set 类型数据
data = {1, 2, 3}

try:
    json_str = json.dumps(data)
except TypeError as e:
    print(f"Error: {e}")

8. 实战示例：API 请求和响应处理

假设你需要处理从 REST API 获取的 JSON 数据。你可以用 requests 库（在实际环境中）来获取数据，并用 json 模块进行解析。

import requests
import json

# 假设从 API 获取 JSON 响应
response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts")

# 解析 JSON 响应
data = response.json()  # 自动调用 json.loads
print(json.dumps(data, indent=4))  # 美化输出