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JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级、易于阅读和编写的文本数据交换格式,广泛用于Web应用、API数据传输和配置文件存储。本文将详细介绍JSON的结构,并通过Python标准库json模块,演示如何实现JSON的读取、写入、查询与修改。
一、JSON基础语法
1. JSON数据结构
JSON支持以下数据类型:
- 对象(Object):键值对的集合,用{}包裹,键必须为字符串且用双引号括起。
- 数组(Array):有序的值列表,用[]包裹。
- 字符串(String):用双引号括起。
- 数值(Number):整数或浮点数。
- 布尔值(Boolean):true或false(注意全小写)。
- 空值(Null):null。
{ "name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "scores": [90, 85, 95], "address": { "city": "Beijing", "zipcode": "" } }
2. JSON与XML的对比
- 轻量级:JSON比XML结构更简洁,体积更小。
- 易读性:JSON使用键值对,更直观。
- 跨语言支持:JSON是语言无关的,支持多种编程语言解析。
二、Python中操作JSON的工具:json模块
Python标准库的json模块提供了对JSON数据的解析和生成功能,无需额外安装。
1. 安装与导入
import json # 直接导入即可
三、JSON的读取(解析)
1. 从字符串解析(json.loads())
将JSON格式的字符串转换为Python对象(字典或列表)。
json_str = '{"name": "Bob", "age": 25}' data = json.loads(json_str) print(type(data)) # 输出: <class 'dict'> print(data["name"]) # 输出: Bob
2. 从文件读取(json.load())
读取JSON文件内容并转换为Python对象。
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) print(data["address"]["city"]) # 输出: Beijing
四、JSON的写入(序列化)
1. 将Python对象转为JSON字符串(json.dumps())
data = { "name": "Charlie", "hobbies": ["reading", "coding"] } json_str = json.dumps(data, indent=2) # indent参数使输出更易读 print(json_str) # 输出: # { # "name": "Charlie", # "hobbies": ["reading", "coding"] # }
2. 写入JSON文件(json.dump())
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, indent=2)
五、JSON数据的查询与访问
1. 访问嵌套数据
data = { "user": { "name": "David", "contacts": { "email": "", "phone": "" } } } # 访问嵌套键 print(data["user"]["contacts"]["email"]) # 输出:
2. 遍历数组
scores = [90, 85, 95] for score in data["scores"]: print(score) # 输出每个分数
3. 安全访问(避免KeyError)
使用.get()方法防止键不存在的错误:
email = data.get("user", {}).get("contacts", {}).get("email", "N/A") print(email) # 若路径存在则返回值,否则返回"N/A"
六、JSON数据的修改与删除
1. 修改数据
data["age"] = 31 # 修改现有键的值 data["new_key"] = "new_value" # 添加新键值对
2. 删除数据
del data["age"] # 删除键"age" popped_value = data.pop("hobbies", None) # 弹出键"hobbies",返回默认值None
3. 保存修改后的数据
修改后需要重新写入文件:
with open("updated.json", "w") as f: json.dump(data, f, indent=2)
七、错误处理
1. 解析异常处理
try: invalid_json = "{name: 'Eve'}" # 错误:键未用双引号包裹 data = json.loads(invalid_json) except json.JSONDecodeError as e: print(f"解析失败: {e}")
2. 文件操作异常
try: with open("nonexistent.json", "r") as f: data = json.load(f) except FileNotFoundError: print("文件不存在!")
八、进阶技巧
1. 处理复杂嵌套结构
使用递归遍历或第三方库(如jsonpath-ng):
from jsonpath_ng import jsonpath, parse # 查询所有邮箱地址 expression = parse('$.users[*].contacts.email') for match in expression.find(data): print(match.value)
2. 自定义序列化
对于复杂对象(如自定义类),需定义default函数:
class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def encode_person(obj): if isinstance(obj, Person): return {"name": obj.name, "age": obj.age} raise TypeError("类型未支持") p = Person("Frank", 35) json_str = json.dumps(p, default=encode_person)
九、总结
JSON因其简洁性和跨平台兼容性成为数据交换的首选格式。通过Python的json模块,可以轻松实现JSON的读写、查询和修改。对于复杂场景,可结合第三方库(如pandas或jsonpath-ng)进一步扩展功能。掌握JSON操作是开发中处理API数据、配置文件和数据持久化的重要技能。
附:常用代码模板
# 读取JSON文件 def read_json(file_path): with open(file_path, 'r') as f: return json.load(f) # 写入JSON文件 def write_json(data, file_path): with open(file_path, 'w') as f: json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
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