python用json如何存取

Python中使用JSON进行数据存取的完整指南

Python中使用JSON进行数据存取的完整指南

在Python开发中,JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级、易读的数据交换格式，被广泛应用于配置文件、API数据交互、数据存储等场景，Python内置了json模块，提供了简单高效的方法实现JSON数据的序列化（将Python对象转为JSON字符串）和反序列化（将JSON字符串转为Python对象），本文将详细介绍如何使用Python的json模块进行数据的存取操作，涵盖基础操作、文件读写、异常处理及进阶技巧。

JSON与Python对象的对应关系

JSON数据格式与Python内置数据类型存在天然对应关系,理解这种对应是正确存取数据的前提：

JSON数据写入：将Python对象转为JSON并存储

JSON数据的“存”主要指将Python对象序列化为JSON字符串，并保存到文件或变量中，核心方法是json.dump()（写入文件）和json.dumps()（转为字符串）。

使用json.dumps()将Python对象转为JSON字符串

json.dumps()（dumps = dump string）用于将Python对象序列化为JSON格式的字符串，适合在内存中处理数据。

import json
# 定义Python字典
data = {
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "is_student": False,
    "courses": ["数学", "Python"],
    "info": None
}
# 序列化为JSON字符串
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print("JSON字符串：")
print(json_str)

参数说明：

• ensure_ascii=False：允许非ASCII字符（如中文）直接输出，避免转义为\u格式。
• indent=4：格式化输出，指定缩进空格数，提升可读性（默认不缩进，输出为一行）。

输出结果：

{
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "is_student": false,
    "courses": [
        "数学",
        "Python"
    ],
    "info": null
}

使用json.dump()将Python对象写入文件

json.dump()（dump = dump file）直接将Python对象序列化并写入文件，避免手动拼接字符串和文件操作的麻烦。

import json
# 同样的Python字典数据
data = {
    "name": "李四",
    "age": 30,
    "skills": ["Java", "SQL"],
    "contact": {
        "email": "lisi@example.com",
        "phone": "13800138000"
    }
}
# 写入JSON文件（UTF-8编码）
with open("user.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print("数据已写入 user.json 文件")

user.json）：**

{
    "name": "李四",
    "age": 30,
    "skills": [
        "Java",
        "SQL"
    ],
    "contact": {
        "email": "lisi@example.com",
        "phone": "13800138000"
    }
}

关键点：

• 使用with open()确保文件自动关闭，避免资源泄漏。
• 指定encoding="utf-8"避免中文等字符乱码。

JSON数据读取：将JSON文件或字符串转为Python对象

JSON数据的“取”指从文件或字符串中读取JSON数据，并反序列化为Python对象，核心方法是json.load()（从文件读取）和json.loads()（从字符串读取）。

使用json.loads()将JSON字符串转为Python对象

json.loads()（loads = load string）用于解析JSON字符串，返回对应的Python对象。

import json
# JSON字符串
json_str = '{"name": "王五", "age": 28, "hobbies": ["阅读", "游泳"]}'
# 反序列化为Python字典
python_obj = json.loads(json_str)
print("Python对象类型：", type(python_obj))
print("姓名：", python_obj["name"])
print("爱好：", python_obj["hobbies"])

输出结果：

Python对象类型： <class 'dict'>
姓名： 王五
爱好： ['阅读', '游泳']

使用json.load()从JSON文件读取数据

json.load()（load = load file）直接从文件对象中读取JSON数据并反序列化为Python对象。

import json
# 从之前写入的 user.json 文件读取
with open("user.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)
print("从文件读取的Python对象：")
print(data)
print("邮箱：", data["contact"]["email"])

输出结果：

从文件读取的Python对象：
{'name': '李四', 'age': 30, 'skills': ['Java', 'SQL'], 'contact': {'email': 'lisi@example.com', 'phone': '13800138000'}}
邮箱： lisi@example.com

异常处理：增强JSON操作的健壮性

JSON操作中可能因数据格式错误、文件问题等引发异常，需通过try-except捕获并处理：

import json
# 示例1：JSON字符串格式错误
invalid_json_str = "{'name': '赵六', 'age': 22}"  # 单引号不符合JSON规范
try:
    data = json.loads(invalid_json_str)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON解析错误：{e}")  # 输出：JSON解析错误：Expecting property name enclosed in double quotes
# 示例2：文件不存在或读取错误
try:
    with open("nonexistent.json", "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)
except FileNotFoundError:
    print("错误：文件不存在")
except json.JSONDecodeError:
    print("错误：文件内容不是有效的JSON格式")

常见异常：

• json.JSONDecodeError：JSON字符串格式错误（如单引号、缺少逗号等）。
• FileNotFoundError：文件不存在或路径错误。
• UnicodeDecodeError：文件编码与指定编码不一致（如文件是GBK却指定UTF-8）。

进阶技巧：处理复杂对象与自定义序列化

Python的json模块默认支持基本数据类型，但遇到datetime、自定义类等复杂对象时会报错，需通过自定义序列化方法扩展支持。

处理datetime对象

import json
from datetime import datetime
data = {
    "event": "会议",
    "time": datetime.now(),  # datetime对象无法直接序列化
    "participants": ["张三", "李四"]
}
# 自定义序列化函数
def datetime_handler(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()  # 转为ISO格式字符串
    raise TypeError(f"Object of type {type(obj)} is not JSON serializable")
# 使用default参数指定自定义函数
json_str = json.dumps(data, default=datetime_handler, ensure_ascii=False)
print("包含datetime的JSON字符串：")
print(json_str)
# 反序列化时需手动转换回datetime
parsed_data = json.loads(json_str)
parsed_data["time"] = datetime.fromisoformat(parsed_data["time"])
print("反序列化后的datetime对象：", parsed_data["time"])

输出结果：

包含datetime的JSON字符串：
{"event": "会议", "time": "2023-10-01 14:30:00", "participants": ["张三", "李四"]}
反序列化后的datetime对象： 2023-10-01 14:30:00

自定义类的序列化

import json
class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return f"User(name={self.name}, age={self.age})"
# 自定义序列化函数
def user_serializer(obj):
    if isinstance(obj, User):
        return {"__user__": True, "name": obj.name, "age":