Python中怎么處理json模塊

# Python中怎么處理json模塊

## 一、JSON簡介

JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的數據交換格式，它基于ECMAScript的一個子集，采用完全獨立于編程語言的文本格式來存儲和表示數據。JSON的主要特點包括：

- 易于人類閱讀和編寫
- 易于機器解析和生成
- 支持復雜數據結構（嵌套對象和數組）
- 廣泛應用于Web應用的數據傳輸

在Python中，`json`模塊提供了JSON數據的編碼（序列化）和解碼（反序列化）功能，使得Python對象和JSON格式之間的轉換變得非常簡單。

## 二、JSON模塊的基本使用

### 1. 導入json模塊

```python
import json

2. 主要函數概覽

三、JSON編碼（序列化）

1. json.dumps()方法

json.dumps()方法將Python對象轉換為JSON格式的字符串。

data = {
    "name": "張三",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "courses": ["數學", "英語"],
    "address": {
        "city": "北京",
        "street": "朝陽路"
    }
}

json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
# 輸出: {"name": "\u5f20\u4e09", "age": 30, "is_student": false, "courses": ["\u6570\u5b66", "\u82f1\u8bed"], "address": {"city": "\u5317\u4eac", "street": "\u671d\u9633\u8def"}}

常用參數：

• indent: 縮進級別，使輸出更易讀
• ensure_ascii: 是否轉義非ASCII字符（默認為True）
• sort_keys: 是否按鍵排序

print(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False, sort_keys=True))

2. json.dump()方法

將Python對象直接寫入文件：

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)

四、JSON解碼（反序列化）

1. json.loads()方法

將JSON字符串轉換為Python對象：

json_data = '{"name": "李四", "age": 25, "is_student": true}'
python_obj = json.loads(json_data)
print(python_obj)
# 輸出: {'name': '李四', 'age': 25, 'is_student': True}

2. json.load()方法

從文件中讀取JSON數據并轉換為Python對象：

with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
print(data)

五、Python與JSON類型對應關系

注意： - JSON中沒有元組類型，元組會被轉換為數組 - JSON中的所有字符串都是Unicode

六、處理復雜對象

1. 自定義對象的序列化

默認情況下，json模塊無法序列化自定義類的實例?？梢酝ㄟ^以下兩種方式解決：

方法1：實現__dict__屬性

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

p = Person("王五", 40)
json_str = json.dumps(p.__dict__)

方法2：自定義JSONEncoder

class PersonEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Person):
            return {'name': obj.name, 'age': obj.age}
        return super().default(obj)

json_str = json.dumps(p, cls=PersonEncoder)

2. 處理日期時間對象

from datetime import datetime

def datetime_handler(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()
    raise TypeError("Type not serializable")

data = {'time': datetime.now()}
json_str = json.dumps(data, default=datetime_handler)

七、JSONPath與復雜查詢

對于復雜的JSON數據查詢，可以使用jsonpath庫：

# 需要先安裝: pip install jsonpath-ng
from jsonpath_ng import parse

data = {
    "store": {
        "book": [
            {"title": "Python基礎", "price": 50},
            {"title": "高級Python", "price": 80}
        ]
    }
}

jsonpath_expr = parse('$.store.book[*].price')
prices = [match.value for match in jsonpath_expr.find(data)]
print(prices)  # 輸出: [50, 80]

八、性能優化與安全考慮

1. 性能優化

• 對于大型JSON文件，考慮使用ijson庫進行流式處理
• 使用orjson（比標準庫快2-3倍）或ujson作為替代

# 安裝: pip install orjson
import orjson
data = orjson.dumps({"key": "value"})

2. 安全考慮

• 不要直接解析不受信任的JSON數據
• 使用json.loads()而非eval()處理JSON字符串
• 考慮設置object_pairs_hook參數驗證數據

def validate_duplicate_keys(ordered_pairs):
    d = {}
    for k, v in ordered_pairs:
        if k in d:
            raise ValueError("Duplicate key: %r" % (k,))
        d[k] = v
    return d

json.loads('{"a": 1, "a": 2}', object_pairs_hook=validate_duplicate_keys)

九、常見問題與解決方案

1. 中文編碼問題

# 確保設置ensure_ascii=False
json.dumps({"name": "張三"}, ensure_ascii=False)

2. 處理大數字

JSON規范不限制數字大小，但某些實現可能有限制：

# 處理大整數
data = {'big_num': 2**64}
json_str = json.dumps(data)

3. 循環引用問題

a = {}
b = {'a': a}
a['b'] = b  # 循環引用

# 解決方案1: 使用自定義encoder處理
# 解決方案2: 打破循環引用

十、實際應用示例

1. 配置文件讀寫

# 寫入配置
config = {"debug": True, "log_level": "INFO"}
with open('config.json', 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=2)

# 讀取配置
with open('config.json') as f:
    loaded_config = json.load(f)

2. API響應處理

import requests

response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()  # 直接獲取JSON數據

3. 數據持久化

class Database:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
    
    def save(self, data):
        with open(self.filename, 'w') as f:
            json.dump(data, f)
    
    def load(self):
        try:
            with open(self.filename) as f:
                return json.load(f)
        except FileNotFoundError:
            return {}

十一、總結

Python的json模塊提供了簡單而強大的工具來處理JSON數據。通過本文的介紹，你應該已經掌握了：

1. JSON的基本概念和Python中的對應關系
2. 使用json.dumps()和json.loads()進行基本轉換
3. 處理文件和自定義對象的高級技巧
4. 性能優化和安全注意事項
5. 實際應用場景中的使用方法

JSON作為現代Web開發和數據交換的事實標準，掌握其在Python中的處理技巧對于任何Python開發者都至關重要。隨著經驗的積累，你可以進一步探索更高級的JSON處理庫和技術，如marshmallow用于數據驗證和序列化，或pydantic用于數據建模。 “`

這篇文章共計約2300字，涵蓋了JSON模塊的各個方面，從基礎使用到高級技巧，并提供了實際應用示例。內容采用Markdown格式，包含代碼塊、表格和分級標題，便于閱讀和理解。