使用 Python 处理 JSON - 使用示例读取、写入、打印和解析 JSON 文件

由于与基于 Web 的系统的无缝兼容性，JSON 文件获得了极大的普及。JSON 是 JavaScript 对象表示法的简称，它作为数据交换的轻量级格式，使其成为 Web 应用程序的首选。Python 配备了强大的工具，是处理 JSON 文件的优秀平台。本文旨在深入探讨使用 Python 读取、操作 JSON 文件及其实际应用。了解如何在 Python 中使用 JSON 对于现代 Web 开发、数据分析和系统集成至关重要。

导入 JSON 模块

Python 提供了灵活的工具，允许使用 JSON。要在 Python 中启动 JSON 文件操作，必须首先导入 json 模块。此模块为 Python 配备了专门针对处理 JSON 数据而定制的功能。

导入 JSON 模块的示例

import json

此函数用于将 JSON 文件导入 Python 环境以进行进一步处理和操作。

如何在 Python 中读取 JSON 文件

在 Python 中读取 JSON 文件涉及使用 json 模块中的 load() 函数。通过使用此函数，Python 可以毫不费力地从文件中读取和加载 JSON 数据到其程序中。

读取 JSON 文件的示例

with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

此示例展示了如何在 Python 中打开 JSON 文件并使用它。

JSON 模块的功能

Python 中的 json 模块提供了各种函数来高效地处理 JSON 数据。

json.load()：此函数从类文件对象加载 JSON 数据并将其转换为 Python 对象。当您需要在 Python 中解析 JSON 文件并在程序中对其进行操作时，此函数特别有用
json.loads()：json.loads() 用于解析 JSON 字符串并将其转换为 Python 对象。
json.dump()：json.dump() 函数将 Python 数据写入 JSON 文件。
json.dumps()：json.dumps() 用于将 Python 对象（如字典）转换为 JSON 格式的字符串。

如何使用 json.load() 从文件中加载 Python 中的 JSON

json.load() 函数有助于将 JSON 数据从文件加载到 Python 对象中。它直接将 JSON 格式的数据从文件中转换为兼容的 Python 数据结构，从而可以轻松访问和操作。

示例 - 如何在 Python 中加载 JSON 文件

import json

# Reading JSON data from a file and loading it into Python
with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

使用 json.loads() 解析 JSON 字符串

json.loads() 解析 JSON 格式的字符串并将其转换为 Python 对象。此函数接受 JSON 字符串作为输入并生成相应的 Python 数据结构，从而便于无缝数据提取和操作。

示例 - 如何解析 JSON 字符串 in Python

import json

# Parsing a JSON string into a Python object
json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
parsed_data = json.loads(json_string)
print(parsed_data)

如何使用 json.dump() 在 Python 中写入 JSON

json.dump() 函数将 Python 数据写入 JSON 文件。它采用一个 Python 对象，并直接以 JSON 格式写入指定文件，适合存储或传输。

写入 JSON 文件的示例

import json

# Writing Python data to a JSON file
data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
with open('output.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

使用 json.dumps() 将 Python 对象转换为 JSON 字符串

json.dumps() 将 Python 对象（如字典或列表）转换为 JSON 格式的字符串。此函数接受 Python 对象作为输入，并返回一个表示该对象的 JSON 字符串，允许高效的数据交换和序列化。

将 Python 对象转换为 JSON 字符串的示例

import json

# Converting a Python object to a JSON-formatted string
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)

Python 对象和等效的 JSON 表示

该表说明了 Python 数据类型及其在 JSON 格式中的对应表示之间的映射。将 Python 对象转换为 JSON 时，字典和列表分别直接映射到 JSON 对象和数组。类似地，其他 Python 数据类型（如字符串、整数、浮点数、布尔值和 None）映射到它们各自的 JSON 等价项。

Python 对象	等效的 JSON 表示
字典	对象
列表	数组
元组	数组
字符串	字符串
整数	数字
浮点数	数字
True	true
False	false
None	null

如何将 JSON 漂亮对象写入文件

要以更具可读性和组织性的格式打印 JSON，你需要使用 pretty_print 标志。此标志将通过在元素之间添加缩进、换行符和空格来格式化 JSON。以下是将 JSON 漂亮地写入文件两种方法。

import json

data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4, sort_keys=True)

在此示例中，我们使用了 json.dump() 方法将字典对象 data 转换为 JSON，并将其保存到文件 data.json。我们已将 indent 参数设置为 4 以添加缩进，并将 sort_keys 参数设置为 True 以按字母顺序对键进行排序。

JSON 文件的常见错误

在 Python 中处理 JSON 文件时，你可能会遇到影响 JSON 数据加载、解析和处理的常见错误。其中一个错误是 ValueError: Extra data error。当 JSON 文件中存在与预期 JSON 结构不兼容的附加数据时，就会发生此错误。

第一个示例 - 加载带有附加数据的 JSON

import json

data = '{"name": "John", "age": 25} {"name": "Alice", "age": 30}'

try:
    json_data = json.loads(data)
    print(json_data)
except ValueError as e:
    print("Error:", str(e))

在此示例中，data 变量包含两个用空格分隔的 JSON 对象。当我们尝试使用 json.loads() 加载此数据时，它会引发带有消息 Extra data 的 ValueError，因为单个 JSON 文件中存在多个 JSON 对象无效。

读取带有附加数据的 JSON 文件的第二个示例

import json

try:
    with open("data.json", "r") as file:
        json_data = json.load(file)
        print(json_data)
except ValueError as e:
    print("Error:", str(e))

在此示例中，我们正在从名为 data.json 的文件读取 JSON 数据。如果该文件包含不符合预期 JSON 结构的附加数据，则 json.load() 方法将引发 ValueError。

要处理 ValueError: Extra data error，你可以使用 try-except 块捕获异常，如示例所示。这允许你优雅地处理错误并提供适当的反馈或采取其他操作。

遇到此错误时，仔细检查 JSON 文件以确保其有效性非常重要。验证 JSON 结构是否正确，并且没有其他或意外的数据存在。