Python JSON：编码、解码与文件处理实战指南

什么是 Python 中的 JSON？

JSON——JavaScript Object Notation 缩写——是最广泛使用的基于文本的数据交换格式。在 Python 中它直接映射到原生数据结构：对象变 dict，数组变 list，字符串、数字、布尔值、null 分别对应 str、int/float、bool、None。标准库 json 模块处理所有转换。

Python JSON 库

脚本中一次性导入模块：

import json

模块提供四个核心方法：

方法	描述
dumps()	将 Python 对象转为 JSON 字符串。
dump()	将 JSON 字符串直接写入文件对象。
loads()	将 JSON 字符串解析为 Python 对象。
load()	读取并解析 JSON 文件为 Python 对象。

Python 转 JSON（编码）

编码是将 Python 数据类型转为 JSON 的过程。默认映射如下：

Python	JSON
dict	Object
list	Array
str/unicode	String
int/long	Number (int)
float	Number (real)
True	true
False	false
None	null

使用 json.dumps() 示例：

import json
x = {
    "name": "Ken",
    "age": 45,
    "married": True,
    "children": ("Alice", "Bob"),
    "pets": ["Dog"],
    "cars": [
        {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
        {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
    ]
}
# 缩进美化并排序键
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

输出：

{
    "age": 45,
    "cars": [
        {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
        {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
    ],
    "children": ["Alice", "Bob"],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": ["Dog"]
}

用 json.dump() 写入文件：

with open('json_file.json', 'w') as file_write:
    json.dump(x, file_write, indent=4, sort_keys=True)

运行后 json_file.json 将包含序列化数据。

JSON 转 Python（解码）

解码反向映射，将 JSON 字符串或文件转回原生 Python 对象。转换表与编码镜像：

JSON	Python
Object	dict
Array	list
String	str
Number (int)	int
Number (real)	float
true	True
false	False
null	None

使用 json.loads() 示例：

import json
person_data = '{"person": {"name": "Kenn", "sex": "male", "age": 28}}'
obj = json.loads(person_data)
print(obj)
print(type(obj))
print(obj.get('person'))

输出：

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
<class 'dict'>
{'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}

直接读取 JSON 文件：

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

输出：

{'name': 'Ken', 'age': 45, ...}

紧凑与美化编码

网络传输用紧凑编码移除空白：

lst = ['a', 'b', 'c', {"4": 5, "6": 7}]
compact = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact)

输出：

["a","b","c",{"4":5,"6":7}]

人类可读用美化缩进：

dic = {"a": 4, "b": 5}
pretty = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(pretty)

输出：

{
    "a": 4,
    "b": 5
}

编码复杂对象

json 模块无法序列化任意对象。处理 complex 数需提供 default 函数：

def complex_encode(o):
    if isinstance(o, complex):
        return [o.real, o.imag]
    raise TypeError(f"{repr(o)} is not JSON serializable")
print(json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode))

输出：

[4.0, 5.0]

解码复杂对象

用 object_hook 检测自定义标记并重建复数：

def is_complex(obj):
    if "__complex__" in obj:
        return complex(obj["real"], obj["img"])
    return obj
complex_obj = json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook=is_complex)
print(complex_obj)

输出：

(4+5j)

序列化与反序列化类

JSONEncoder 和 JSONDecoder 类提供细粒度控制：

JSONEncoder.default(o) – 重写以序列化自定义对象。
JSONEncoder.encode(o) – 返回 JSON 字符串。
JSONEncoder.iterencode(o) – 迭代输出字符串。
JSONDecoder.decode(s) – 解析 JSON 字符串。
JSONDecoder.raw_decode(s) – 从给定索引开始解析。

示例：

from json.encoder import JSONEncoder
print(JSONEncoder().encode({"colour": ["red", "yellow", "green"]}))

从 URL 获取 JSON

用 requests 下载实时 JSON 源（如 CityBike NYC）：

import json, requests
response = requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
bike_dict = json.loads(response.text)
print(bike_dict['stationBeanList'][0])

输出：

{'id': 487, 'stationName': 'E 20 St & FDR Drive', 'availableDocks': 24, ...}

处理 JSON 异常

主要异常是 json.JSONDecodeError，ValueError 子类。示例处理：

try:
    with open('bad.json') as f:
        data = json.load(f)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Bad JSON: {e}")

特殊数值

RFC 8259 不允许 Infinity 或 NaN，但 Python 编码器以字符串表示：

print(json.dumps(float('inf')))
print(json.dumps(float('nan')))

输出：

Infinity
NaN

JSON 中重复键

键多次出现时，Python json.loads() 仅保留最后一次：

json.loads('{"a": 1, "a": 2, "a": 3}')  # -> {'a': 3}

命令行工具

json.tool 模块从命令行格式化验证 JSON：

$ echo '{"name": "Kings Arthur"}' | python3 -m json.tool
{
    "name": "Kings Arthur"
}

Python 中 JSON 的优势

json 模块原生支持。
美化打印人类可读。
广泛用于 API、配置、数据存储。
语言无关且轻量。

局限性

无自定义编码器不支持自定义数据类型。
最大递归深度限制深层嵌套结构。
大文档完整加载可能内存密集。

Python JSON 速查表

函数	描述
json.dumps(obj)	序列化 Python 对象为 JSON 字符串。
json.dump(obj, file)	写 JSON 字符串到文件。
json.dumps(obj, separators=(",", ":"))	无空格紧凑表示。
json.dumps(obj, indent=4)	带缩进美化 JSON。
json.dumps(obj, sort_keys=True)	字典键按字母排序。
json.dumps(obj, default=custom)	编码不支持对象。
JSONEncoder().encode(obj)	通过编码器类手动序列化。
json.loads(s)	解析 JSON 字符串为 Python 对象。
json.loads(s, object_hook=custom)	自定义反序列化逻辑。
JSONDecoder().decode(s)	通过解码器类手动反序列化。

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