读取json用什么软件

读取JSON文件,这些软件工具任你选！**

在当今数据驱动的时代,JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级、易读易写的数据交换格式，已经成为开发者、数据分析师乃至许多普通用户日常工作中不可或缺的一部分，无论是配置文件、API响应数据，还是数据存储与交换，JSON都以其简洁和灵活的特性备受欢迎，当我们需要读取和查看JSON文件时，应该使用哪些软件工具呢？本文将为你详细介绍几类常用的JSON读取工具，帮助你根据不同需求找到最合适的“伙伴”。

简单快速：文本编辑器与代码编辑器（适合查看和简单编辑）

对于大多数用户而言,尤其是开发者，文本编辑器或代码编辑器是读取和初步编辑JSON文件最直接、最常用的工具。

VS Code (Visual Studio Code)：
- 特点：微软推出的免费开源代码编辑器，拥有强大的插件生态，内置JSON语法高亮、格式化、错误提示等功能，使得阅读和编辑JSON文件非常直观和便捷，安装“JSON Tools”等插件后，还能提供更高级的功能，如JSON压缩、转义等。
- 适用人群：开发者、数据分析师、需要频繁处理代码和配置文件的用户。
Sublime Text：
- 特点：轻量级、启动速度快、响应迅速，同样支持JSON语法高亮和格式化，其多光标编辑等功能在处理复杂JSON结构时也能提高效率。
- 适用人群：追求极致性能和简洁体验的开发者。
Notepad++ (Windows平台)：
- 特点：Windows系统下广受欢迎的免费文本编辑器，支持JSON语法高亮、折叠、自动补全等功能，轻量且实用。
- 适用人群：Windows平台用户，需要一款简单易用的文本编辑器处理JSON等文本文件。
Atom：
- 特点：GitHub推出的开源文本编辑器，高度可定制化，同样具备良好的JSON支持，通过插件可以扩展更多功能。
- 适用人群：喜欢高度自定义和开源生态的用户。

专用工具：JSON查看器与格式化工具（适合分析和可视化）

当你需要对JSON数据进行更的分析、格式化或可视化时，专用的JSON查看器会显得更加专业和高效。

JSON Viewer (Chrome浏览器插件)：
- 特点：在Chrome浏览器中安装后，可以直接在浏览器中打开JSON文件，或者将JSON格式的API响应数据复制粘贴进去，它能自动将JSON数据以树形结构展示，支持节点折叠、展开、搜索，让复杂的数据结构一目了然。
- 适用人群：Web开发者、需要频繁查看API返回数据的用户。
JSONLint (在线工具：jsonlint.com)：
- 特点：一个强大的在线JSON校验和格式化工具，如果你粘贴的JSON格式不正确，它会清晰地指出错误位置，它也能将混乱的JSON代码格式化成易读的缩进形式。
- 适用人群：需要快速校验JSON格式、进行简单格式化的用户，无需安装软件。
Advanced JSON Viewer (Windows桌面应用)：
- 特点：一款功能丰富的Windows桌面JSON查看器，支持树形和表格两种视图模式，可以搜索、过滤、编辑JSON数据，并能导出为其他格式。
- 适用人群：Windows用户，需要处理较大或较复杂JSON文件，并进行一定分析和编辑。

编程语言与命令行工具（适合开发者进行数据处理和自动化）

对于开发者而言,直接使用编程语言或命令行工具来读取和处理JSON数据是最灵活、最强大的方式。

JavaScript/Node.js：
- 特点：JSON本身就是JavaScript的子集，因此在JavaScript环境中处理JSON非常自然，使用JSON.parse()可以解析JSON字符串为对象，JSON.stringify()可以将对象转换为JSON字符串，Node.js则让这种能力扩展到了服务器端和命令行工具。
- 适用人群：Web前端开发者、Node.js开发者。
Python：
- 特点：Python内置了json模块，可以轻松地处理JSON数据，使用json.load()可以从文件读取JSON，json.loads()可以从字符串解析JSON，json.dump()和json.dumps()则用于写入和序列化。pandas库也提供了强大的JSON数据处理能力。
- 适用人群：Python开发者、数据科学家、数据分析师。
jq (命令行工具)：
- 特点：被誉为“命令行下的JSON处理器”，类似于sed之于文本。jq可以让你在命令行中轻松地过滤、映射、转换和查询JSON数据，功能极其强大，适合处理JSON流和自动化脚本。
- 适用人群：Linux/Unix/macOS用户，需要高效处理JSON数据并集成到自动化流程中的开发者。

数据库与数据分析工具（适合处理存储在数据库中的JSON数据)

当JSON数据存储在数据库中或需要进行大规模数据分析时,专业的数据库和数据分析工具是首选。

MongoDB：
- 特点：流行的NoSQL数据库，原生存储BSON（Binary JSON）格式，其查询语言（MQL）专门针对JSON类数据结构设计，可以灵活地查询和提取嵌套的JSON数据。
- 适用人群：需要存储、查询和管理大量JSON数据的开发者。
PostgreSQL：
- 特点：关系型数据库，但也对JSON数据提供了良好的支持，提供了JSON和JSONB数据类型，以及丰富的操作符和函数来查询和操作JSON数据。
- 适用人群：使用PostgreSQL数据库，需要处理半结构化JSON数据的用户。
Excel / Google Sheets (配合插件或特定功能)：
- 特点：虽然不是原生支持JSON，但通过Power Query (Excel) 或第三方插件，可以将JSON数据导入到电子表格中进行查看和简单分析。
- 适用人群：需要将JSON数据转换为表格形式进行非技术用户查看和分析的场景。

选择哪种软件来读取JSON文件,完全取决于你的具体需求和使用场景：

只是偶尔查看一下：系统自带的记事本（Windows）或文本编辑（macOS）配合上述在线工具（如JSONLint）就足够了。
开发者日常编码：VS Code、Sublime Text 等代码编辑器是首选，高效且功能全面。
需要分析和可视化：专用JSON查看器（如Chrome JSON Viewer插件）或Advanced JSON Viewer这类工具能提供更好的体验。
进行数据处理和自动化：编程语言（如Python、JavaScript）或命令行工具（如jq）是强大的武器。
处理存储的JSON数据：MongoDB、PostgreSQL等数据库工具。