Python 中读取和写入 JSON---转

JSON(JavaScript Object Notation)是一种常用于数据交换的轻量级数据格式。它易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在 Python 中,可以使用内置的 json 模块来处理 JSON 数据。本文将详细介绍如何在 Python 中读取和写入 JSON 数据,以及如何处理复杂的 JSON 结构。

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什么是 JSON?

JSON 是一种用于表示数据的文本格式,通常以键值对的形式表示数据项。JSON 数据是纯文本,可以轻松在不同编程语言之间进行交换和解析。

JSON 由以下基本数据类型组成:

对象(Object):由一对大括号 {} 包围的无序键值对,键和值之间用冒号 : 分隔,多个键值对之间用逗号 , 分隔。键必须是字符串,值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null。

数组(Array):由一对中括号 [] 包围的有序值的集合,多个值之间用逗号 , 分隔。值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null。

字符串(String):由双引号 " 包围的字符序列。

数字(Number):整数或浮点数。

布尔值(Boolean):true 或 false。

空值(null):表示空值。

以下是一个简单的 JSON 示例:

{

  "name": "Alice",

  "age": 30,

  "is_student": false,

  "grades": [85, 92, 78],

  "address": {

    "street": "123 Main St",

    "city": "New York"

  }

}

读取 JSON 数据

在 Python 中读取 JSON 数据非常简单,可以使用 json 模块中的 load() 或 loads() 函数来实现。load() 用于从文件中读取 JSON 数据,而 loads() 用于从字符串中读取 JSON 数据。

从文件读取 JSON 数据

假设有一个名为 data.json 的 JSON 文件,包含以下内容:

{

  "name": "Alice",

  "age": 30,

  "is_student": false,

  "grades": [85, 92, 78],

  "address": {

    "street": "123 Main St",

    "city": "New York"

  }

}

可以使用 json.load() 函数来读取该文件:

import json

# 打开 JSON 文件

with open('data.json', 'r') as file:

    data = json.load(file)

# 打印读取的 JSON 数据

print(data)

运行上述代码后,将输出以下结果:

{

  "name": "Alice",

  "age": 30,

  "is_student": false,

  "grades": [85, 92, 78],

  "address": {

    "street": "123 Main St",

    "city": "New York"

  }

}

json.load() 函数将文件内容解析为 Python 字典(或其他适当的数据结构),以供进一步处理。

从字符串读取 JSON 数据

如果 JSON 数据存储在一个字符串中,可以使用 json.loads() 函数来解析它:

import json

# JSON 字符串

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'

# 解析 JSON 字符串

data = json.loads(json_string)

# 打印解析后的数据

print(data)

运行上述代码后,将输出以下结果:

{

  "name": "Alice",

  "age": 30,

  "is_student": false

}

json.loads() 函数将 JSON 字符串解析为 Python 字典。

写入 JSON 数据

与读取 JSON 数据类似,Python 中写入 JSON 数据也非常容易。可以使用 json 模块中的 dump() 或 dumps() 函数来实现。dump() 用于将数据写入文件,而 dumps() 用于将数据转换为 JSON 字符串。

写入 JSON 数据到文件

假设有一个 Python 字典,希望将其写入一个名为 output.json 的 JSON 文件中:

import json

# 要写入的数据

data = {

    "name": "Bob",

    "age": 25,

    "is_student": True

}

# 将数据写入 JSON 文件

with open('output.json', 'w') as file:

    json.dump(data, file)

运行上述代码后,将在当前目录下创建一个名为 output.json 的文件,其中包含写入的 JSON 数据。

将数据转换为 JSON 字符串

如果想要将数据转换为 JSON 格式的字符串,可以使用 json.dumps() 函数:

import json

# 要转换的数据

data = {

    "name": "Charlie",

    "age": 35,

    "is_student": False

}

# 将数据转换为 JSON 字符串

json_string = json.dumps(data)

# 打印 JSON 字符串

print(json_string)

运行上述代码后,将输出以下结果:

{"name": "Charlie", "age": 35, "is_student": false}

json.dumps() 函数将 Python 字典转换为 JSON 格式的字符串。

处理复杂的 JSON 结构

有时,JSON 数据可能包含嵌套的对象和数组,处理这些复杂的结构也很容易。可以使用递归来访问和修改 JSON 数据中的嵌套元素。

访问嵌套元素

假设有以下复杂的 JSON 数据:

{

  "name": "David",

  "address": {

    "street": "456 Elm St",

    "city": "Los Angeles"

  },

  "friends": [

    {"name": "Ella", "age": 28},

    {"name": "Frank", "age": 32}

  ]

}

可以通过多层索引来访问嵌套的元素:

import json

# JSON 数据

json_data = {

  "name": "David",

  "address": {

    "street": "456 Elm St",

    "city": "Los Angeles"

  },

  "friends": [

    {"name": "Ella", "age": 28},

    {"name": "Frank", "age": 32}

  ]

}

# 访问嵌套元素

name = json_data["name"]

street = json_data["address"]["street"]

friend_name = json_data["friends"][0]["name"]

print("Name:", name)

print("Street:", street)

print("Friend's Name:", friend_name)

运行上述代码后,将输出以下结果:

Name: David

Street: 456 Elm St

Friend's Name: Ella

修改嵌套元素

如果想要修改 JSON 数据中的某个嵌套元素,也可以轻松实现。

例如,可以修改上述 JSON 数据中 Ella 的年龄:

import json

# JSON 数据

json_data = {

  "name": "David",

  "address": {

    "street": "456 Elm St",

    "city": "Los Angeles"

  },

  "friends": [

    {"name": "Ella", "age": 28},

    {"name": "Frank", "age": 32}

  ]

}

# 修改嵌套元素

json_data["friends"][0]["age"] = 29

# 打印修改后的 JSON 数据

print(json_data)

运行上述代码后,将输出以下结果:

{

  "name": "David",

  "address": {

    "street": "456 Elm St",

    "city": "Los Angeles"

  },

  "friends": [

    {"name": "Ella", "age": 29},

    {"name": "Frank", "age": 32}

  ]

}

处理异常

在读取和解析 JSON 数据时,有可能会出现异常。常见的异常包括 json.JSONDecodeError(解析错误)和 FileNotFoundError(文件不存在)。为了确保代码的稳定性,应该处理这些异常。

下面是一个读取 JSON 文件并处理异常的示例:

import json

try:

    with open('non_existent_file.json', 'r') as file:

        data = json.load(file)

except FileNotFoundError:

    print("File not found.")

except json.JSONDecodeError as e:

    print(f"JSON decode error: {e}")

在上述代码中,首先尝试打开文件并读取 JSON 数据。如果文件不存在,将捕获 FileNotFoundError 异常并打印一条相应的错误消息。如果 JSON 数据解析出现问题,将捕获 json.JSONDecodeError 异常并打印解析错误的详细信息。

总结

Python 的 json 模块提供了强大的功能,用于读取和写入 JSON 数据。无论是处理简单的键值对还是复杂的嵌套结构,Python 都提供了方便的工具来处理 JSON 数据。通过使用这些技巧,可以轻松地与其他应用程序和服务进行数据交互,从而更好地利用和分享数据

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