Python 中 JSON 与字典的区别：从数据结构到应用场景的全解析

一、核心概念
在 Python 中，字典（dict） 和 JSON（JavaScript Object Notation） 是两种常见的数据结构，它们看似相似，但在本质和用途上有显著区别。

字典（dict）	JSON
Python 内置数据类型，存储键值对	一种通用的轻量级数据交换格式，独立于编程语言
用于内存中的数据处理	用于跨平台、跨系统的数据传输和存储
语法遵循 Python 规则	语法遵循 JSON 标准规范

二、语法差异
字典（Python 语法）

person = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "courses": ["Math", "Physics"],
    "address": None  # Python 中用 None
}

JSON（严格语法规范）

{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": false,  // JSON 必须小写
    "courses": ["Math", "Physics"],
    "address": null  // JSON 中用 null
}

关键区别：

• 引号要求：JSON 键和字符串必须用双引号，Python 字典可用单/双引号。
• 布尔值：JSON 用 true/false（小写），Python 用 True/False（首字母大写）。
• 空值：JSON 用 null，Python 用 None。

三、数据类型支持

数据类型	字典支持	JSON 支持
字符串	✅	✅
数字（整型/浮点）	✅	✅
布尔值	✅	✅
列表/数组	✅	✅
字典/对象	✅	✅
None/null	✅	✅
元组（Tuple）	✅	❌（转为数组）
集合（Set）	✅	❌
自定义对象	✅	❌（需序列化）

四、相互转换
Python 提供了 json 模块，可以轻松实现字典与 JSON 字符串的转换。

字典 → JSON（序列化）

import json

data_dict = {"name": "Alice", "age": 30}
json_str = json.dumps(data_dict)  # 转换为 JSON 字符串
print(json_str)  # 输出：{"name": "Alice", "age": 30}

JSON → 字典（反序列化）

json_str = '{"name": "Bob", "age": 25}'
data_dict = json.loads(json_str)  # 转换为字典
print(data_dict["name"])  # 输出：Bob

五、应用场景
字典的用途

• Python 内部数据操作（增删改查）。
• 临时存储结构化数据。

JSON 的用途

• 与前端/API 交互（如 HTTP 请求响应）。

• 保存配置文件（如 config.json）。

• 数据库存储结构化文本。

六、注意事项
性能：

• JSON 序列化和反序列化会带来额外的性能开销，频繁操作时需注意优化。

安全性：

• 反序列化 JSON 时，需确保数据来源可信，避免注入攻击。

编码问题：

• JSON 默认使用 UTF-8 编码，处理非 ASCII 字符时需注意编码一致性。

七、总结

字典	JSON
Python 内存中的数据结构	跨平台的文本数据格式
操作灵活，支持更多数据类型	格式严格，通用性强
直接用于编程逻辑处理	用于数据持久化和传输

通过合理使用字典和 JSON，可以在 Python 开发中高效处理数据。字典适合内存操作，而 JSON 适合数据交换和存储。