Python?JSON模塊怎么使用

# Python JSON模塊怎么使用

JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的數據交換格式，Python通過內置的`json`模塊提供了對JSON數據的編碼和解碼功能。本文將詳細介紹`json`模塊的核心方法、使用場景及注意事項。

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## 一、JSON模塊概述

`json`模塊是Python標準庫的一部分，無需額外安裝。它主要提供以下功能：
- **序列化（編碼）**：將Python對象轉換為JSON字符串
- **反序列化（解碼）**：將JSON字符串解析為Python對象

Python與JSON數據類型對應關系：
| Python類型  | JSON類型   |
|-------------|------------|
| dict        | object     |
| list, tuple | array      |
| str         | string     |
| int, float  | number     |
| True/False  | true/false |
| None        | null       |

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## 二、核心方法詳解

### 1. json.dumps() - 序列化為JSON字符串
```python
import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_active": True,
    "skills": ["Python", "SQL"]
}

json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
# 輸出：{"name": "Alice", "age": 30, "is_active": true, "skills": ["Python", "SQL"]}

常用參數： - indent：縮進空格數（美化輸出） - sort_keys：是否按鍵排序（默認False） - ensure_ascii：是否轉義非ASCII字符（默認True）

2. json.loads() - 反序列化為Python對象

json_data = '{"name": "Bob", "score": 85.5}'
python_obj = json.loads(json_data)
print(python_obj["name"])  # 輸出：Bob

3. json.dump() - 寫入JSON文件

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(data, f)

4. json.load() - 讀取JSON文件

with open("data.json", "r") as f:
    loaded_data = json.load(f)

三、高級用法

1. 處理自定義對象

默認情況下json無法序列化自定義類對象，可通過default參數處理：

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

def user_encoder(obj):
    if isinstance(obj, User):
        return {"name": obj.name, "age": obj.age}
    raise TypeError("Object not serializable")

user = User("Charlie", 25)
print(json.dumps(user, default=user_encoder))

2. 使用JSONPath查詢

結合jsonpath-ng庫實現復雜查詢：

from jsonpath_ng import parse

data = {"store": {"book": [{"title": "Python基礎"}, {"title": "數據分析"}]}}
expr = parse("$.store.book[*].title")
print([match.value for match in expr.find(data)])
# 輸出：['Python基礎', '數據分析']

3. 處理日期時間

from datetime import datetime

def datetime_handler(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()

data = {"event": "meeting", "time": datetime.now()}
json.dumps(data, default=datetime_handler)

四、注意事項

1. 編碼一致性：建議統一使用UTF-8編碼處理文件
2. 循環引用：避免對象間的循環引用會導致序列化失敗
3. 安全警告：不要用json.loads()解析不可信來源的數據（可能引發代碼注入）
4. 性能優化：處理大型JSON文件時建議使用ijson等流式解析庫

五、實際應用場景

1. Web API開發：Flask/Django中返回JSON響應
2. 配置文件：替代ini/yml格式的配置存儲
3. 數據交換：與JavaScript/移動端應用通信
4. 數據持久化：簡單場景下的替代數據庫方案

六、總結

Python的json模塊提供了簡單高效的JSON處理能力，掌握其核心方法后可以輕松實現： - 前后端數據交互 - 配置文件讀寫 - 數據序列化存儲

對于更復雜的場景（如處理特殊數據類型、超大文件等），可以考慮結合第三方庫如simplejson、ujson或orjson等替代方案。 “`