如何使用json库

从零开始：Python中JSON库的完全使用指南

在现代编程中,数据交换是至关重要的一环，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级、易读、易解析的数据格式，已经成为Web开发、API通信以及配置文件存储的事实标准，Python内置了强大的 json 库，让我们能够轻松地在Python数据类型和JSON格式之间进行转换，本文将带你从零开始，全面Python中json库的使用方法。

什么是JSON？为什么我们需要它？

在开始之前,我们先简单了解一下JSON。

JSON（JavaScript Object Notation）是一种基于文本的数据格式，它结构清晰，易于人类阅读和编写，也易于机器解析和生成，它类似于Python中的字典和列表，但语法更严格。

一个典型的JSON数据长这样：

{
  "name": "张三",
  "age": 30,
  "isStudent": false,
  "courses": [
    {"title": "数学", "credits": 4},
    {"title": "物理", "credits": 3}
  ],
  "address": null
}

我们可以看到,JSON支持：

键值对：类似Python字典，键必须是字符串，值可以是多种类型。
数组：类似Python列表，用于存储有序的值集合。
数据类型：字符串、数字、布尔值（true/false）、null（类似Python的None）。

json库的核心功能就是充当Python对象和JSON字符串之间的“翻译官”。

核心功能：Python对象与JSON字符串的转换

json库提供了四个核心函数，处理两种方向的转换：

Python对象 -> JSON字符串 (序列化/Serialization)
JSON字符串 -> Python对象 (反序列化/Deserialization)

第一部分：将Python对象转换为JSON字符串（序列化）

这个过程也称为“编码”（Encoding），我们使用 json.dumps() 函数（dumps代表 "dump string"）。

*`json.dumps(obj, , skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False)`**

最常用的参数是 indent，它能让JSON字符串格式化输出，非常美观。

示例代码：

import json
# 1. 准备一个Python字典
python_data = {
    "name": "李四",
    "age": 25,
    "skills": ["Python", "Java", "Go"],
    "contact": {
        "email": "lisi@example.com",
        "phone": "138-8888-8888"
    }
}
# 2. 使用 dumps() 将Python字典转换为JSON字符串
# 默认情况下，dumps() 返回一个紧凑的、没有缩进的字符串
json_string_compact = json.dumps(python_data)
print("紧凑格式的JSON字符串:")
print(json_string_compact)
# 输出: {"name": "李四", "age": 25, "skills": ["Python", "Java", "Go"], "contact": {"email": "lisi@example.com", "phone": "138-8888-8888"}}
# 3. 使用 indent 参数美化输出，使其更易读
json_string_pretty = json.dumps(python_data, indent=4, ensure_ascii=False)
print("\n美化格式的JSON字符串:")
print(json_string_pretty)
# ensure_ascii=False 确保中文字符能正常显示，而不是被转义为 \uXXXX

输出结果：

紧凑格式的JSON字符串:
{"name": "李四", "age": 25, "skills": ["Python", "Java", "Go"], "contact": {"email": "lisi@example.com", "phone": "138-8888-8888"}}
美化格式的JSON字符串:
{
    "name": "李四",
    "age": 25,
    "skills": [
        "Python",
        "Java",
        "Go"
    ],
    "contact": {
        "email": "lisi@example.com",
        "phone": "138-8888-8888"
    }
}

支持的Python对象类型：

dict -> object
list, tuple -> array
str -> string
int, float -> number
True -> true
False -> false
None -> null

如果Python对象包含上述类型之外的类型（datetime 对象），dumps() 会抛出 TypeError，这时，你可以使用 default 参数自定义转换逻辑。

第二部分：将JSON字符串转换为Python对象（反序列化）

这个过程也称为“解码”（Decoding），我们使用 json.loads() 函数（loads代表 "load string"）。

*`json.loads(s, , cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, kw)`

示例代码：

import json
# 1. 准备一个JSON格式的字符串
json_string = """
{
    "name": "王五",
    "age": 28,
    "isEmployed": true,
    "hobbies": ["游泳", "阅读"]
}
"""
# 2. 使用 loads() 将JSON字符串转换为Python字典
python_dict = json.loads(json_string)
# 3. 现在你可以像操作普通Python字典一样操作它
print("转换后的Python对象类型:", type(python_dict))
print("姓名:", python_dict["name"])
print("爱好:", python_dict["hobbies"][0])

输出结果：

转换后的Python对象类型: <class 'dict'>
姓名: 王五
爱好: 游泳

转换后的Python对象类型：

object -> dict
array -> list
string -> str
number (int) -> int
number (real) -> float
true -> True
false -> False
null -> None

文件操作：读写JSON文件

在实际开发中,我们更常需要将数据保存到文件或从文件中读取。json库为此提供了两个更方便的函数：json.dump() 和 json.load()。

*`json.dump(obj, fp, , skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, kw)` 将Python对象写入文件类对象（如 open() 打开的文件）。

*`json.load(fp, , cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, kw)` 从文件类对象中读取JSON数据并转换为Python对象。

示例代码：

import json
# --- 写入JSON到文件 ---
data_to_save = {
    "product": "超级智能手机",
    "price": 5999,
    "in_stock": True
}
# 使用 with 语句打开文件，确保文件会被正确关闭
# 使用 'w' 模式（写入）和 ensure_ascii=False, indent=4 来美化文件内容
with open('product.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data_to_save, f, indent=4, ensure_ascii=False)
print("数据已成功写入 product.json 文件。")
# --- 从文件中读取JSON ---
# 使用 'r' 模式（读取）
with open('product.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    loaded_data = json.load(f)
print("\n从文件中读取的数据:")
print(loaded_data)
print("产品价格:", loaded_data["price"])

生成的 product.json 文件内容：

{
    "product": "超级智能手机",
    "price": 5999,
    "in_stock": true
}

输出结果：

数据已成功写入 product.json 文件。
从文件中读取的数据:
{'product': '超级智能手机', 'price': 5999, 'in_stock': True}
产品价格: 5999

高级用法与最佳实践

处理自定义对象 默认情况下，json库无法序列化自定义类的实例，如果你想把一个对象转为JSON，你需要实现一个转换函数，并将其传给 dumps() 的 default 参数。

import json
from datetime import datetime
class User:
    def __init__(self, name, created_at):
        self.name = name
        self.created_at = created_at  # 这是一个 datetime 对象
# 自定义转换函数
def user_serializer(obj):
    if isinstance(obj, User):
        return {
            'name': obj.name,
            '