在 Python3 中，处理 JSON 数据非常简单，标准库 json 提供了方便的 API 来解析 JSON 格式的数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于 Web 开发和数据传输。

1. json 模块简介

Python 的 json 模块用于编码（序列化）和解码（反序列化）JSON 数据。你可以将 Python 对象转换为 JSON 格式，也可以将 JSON 格式的数据转换为 Python 对象。

2. JSON 数据解析：从字符串到 Python 对象

2.1 解析 JSON 字符串

要将 JSON 字符串解析为 Python 对象，可以使用 json.loads() 函数。它将 JSON 字符串转换为 Python 字典或其他类型。

import json

# JSON 字符串
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'

# 解析 JSON 字符串
data = json.loads(json_data)

# 输出结果
print(data)
print(type(data))

输出：

{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
<class 'dict'>

json.loads() 返回的是一个 Python 字典，你可以像操作字典一样操作解析后的数据。

2.2 解析包含数组的 JSON 字符串

JSON 中也可以包含数组。下面的例子展示了如何解析包含数组的 JSON 字符串。

import json

# JSON 字符串，包含数组
json_data = '{"name": "Bob", "age": 25, "languages": ["English", "Spanish", "French"]}'

# 解析 JSON 字符串
data = json.loads(json_data)

# 输出数据
print(data)
print(data["languages"])  # 输出数组

输出：

{'name': 'Bob', 'age': 25, 'languages': ['English', 'Spanish', 'French']}
['English', 'Spanish', 'French']

3. JSON 数据解析：从文件到 Python 对象

如果 JSON 数据保存在文件中，可以使用 json.load() 函数将 JSON 文件内容加载到 Python 对象。

3.1 从文件中解析 JSON 数据

import json

# 假设 JSON 数据保存在 'data.json' 文件中
with open('data.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)

# 输出解析后的数据
print(data)

4. JSON 数据编码：从 Python 对象到 JSON

4.1 编码 Python 对象为 JSON 字符串

你可以使用 json.dumps() 函数将 Python 对象（如字典、列表）编码为 JSON 字符串。

import json

# Python 字典
data = {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "London"}

# 编码为 JSON 字符串
json_string = json.dumps(data)

# 输出 JSON 字符串
print(json_string)

输出：

{"name": "Charlie", "age": 35, "city": "London"}

4.2 设置 indent 美化 JSON 输出

可以使用 indent 参数来格式化输出，增加可读性。

import json

data = {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "London"}

# 格式化输出 JSON 字符串
json_string = json.dumps(data, indent=4)

print(json_string)

输出：

{
    "name": "Charlie",
    "age": 35,
    "city": "London"
}

4.3 控制键的排序

json.dumps() 提供了 sort_keys 参数，用于控制输出的 JSON 键的排序。

import json

data = {"name": "Charlie", "age": 35, "city": "London"}

# 按照键排序输出
json_string = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)

print(json_string)

输出：

{
    "age": 35,
    "city": "London",
    "name": "Charlie"
}

4.4 编码 Python 对象为 JSON 文件

你还可以将 Python 对象直接写入 JSON 文件。

import json

data = {"name": "Diana", "age": 40, "city": "Berlin"}

# 将 Python 对象写入 JSON 文件
with open('output.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

5. JSON 与自定义对象

当 JSON 数据中包含自定义对象时，Python 默认无法直接处理这些对象。你可以通过 default 参数来指定如何处理自定义对象。

5.1 自定义对象编码

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}

# 创建自定义对象
person = Person("Eva", 28)

# 编码时使用自定义的 `to_dict` 方法
json_string = json.dumps(person, default=lambda p: p.to_dict(), indent=4)

print(json_string)

输出：

{
    "name": "Eva",
    "age": 28
}

5.2 自定义对象解码

import json

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

    @staticmethod
    def from_dict(data):
        return Person(data["name"], data["age"])

# JSON 字符串
json_data = '{"name": "Eva", "age": 28}'

# 解码 JSON 字符串并创建自定义对象
person = json.loads(json_data, object_hook=Person.from_dict)

print(person.name, person.age)

输出：

Eva 28

6. 总结

• json.loads(): 用于解析 JSON 字符串为 Python 对象（如字典、列表等）。
• json.load(): 用于解析 JSON 文件内容为 Python 对象。
• json.dumps(): 用于将 Python 对象编码为 JSON 字符串。
• json.dump(): 用于将 Python 对象写入 JSON 文件。
• 格式化输出：使用 indent 参数使输出的 JSON 数据更具可读性，使用 sort_keys 排序键。
• 自定义对象：通过 default 参数处理自定义对象的编码，使用 object_hook 处理自定义对象的解码。

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