Python使用json模块读取和写入JSON数据

更新时间：2025年03月06日 09:48:18 作者：莫比乌斯之梦

Python 提供了内置的 json 模块,使得我们可以方便地解析 JSON 数据（读取）和生成 JSON 数据（写入）,下面小编就来为大家介绍一下具体的操作步骤吧

在现代软件开发中，JSON（JavaScript Object Notation）已成为最流行的数据交换格式之一。Python 提供了内置的 json 模块，使得我们可以方便地解析 JSON 数据（读取）和生成 JSON 数据（写入）。无论是 Web API 交互、配置文件存储，还是数据序列化，json 模块都是不可或缺的工具。本文将详细介绍 json 模块的读取、写入、格式化、编码解码等操作，并结合实际案例展示其应用。

1. JSON 与 Python 数据类型的映射关系

Python 的 json 模块可以在 Python 基本数据类型和 JSON 数据类型之间相互转换，映射关系如下：

Python 类型	JSON 类型	示例
dict	object	{"name": "Alice", "age": 25}
list / tuple	array	["apple", "banana", "cherry"]
str	string	"hello"
int / float	number	42, 3.14
bool	true / false	true, false
None	null	null

2. 读取 JSON 数据

Python 可以从字符串或文件中读取 JSON 数据。

2.1 从 JSON 字符串解析

import json

json_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}'

# 将 JSON 字符串转换为 Python 字典
data = json.loads(json_str)

print(data["name"])  # 输出: Alice
print(type(data))    # 输出: <class 'dict'>

json.loads() 作用：

输入：JSON 格式的字符串。
输出：转换为 Python dict 对象。

2.2 从 JSON 文件读取

假设有一个 data.json 文件：

{
    "name": "Bob",
    "age": 30,
    "skills": ["Python", "Java", "C++"]
}

使用 json.load() 读取文件：

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    data = json.load(file)

print(data["name"])   # 输出: Bob
print(data["skills"]) # 输出: ['Python', 'Java', 'C++']

json.load() 作用：

输入：JSON 文件对象。
输出：Python dict 对象。

3. 写入 JSON 数据

Python 可以将数据写入字符串或文件。

3.1 将 Python 对象转换为 JSON 字符串

import json

data = {
    "name": "Charlie",
    "age": 28,
    "city": "San Francisco"
}

# 将 Python 字典转换为 JSON 字符串
json_str = json.dumps(data)

print(json_str)
print(type(json_str))  # 输出: <class 'str'>

json.dumps() 作用：

输入：Python dict、list、str 等。
输出：JSON 格式的字符串。

3.2 将 Python 对象写入 JSON 文件

import json

data = {
    "name": "David",
    "age": 35,
    "languages": ["Python", "Go", "Rust"]
}

# 写入 JSON 文件
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(data, file)

print("数据已写入 output.json")

json.dump() 作用：

输入：Python dict（或其他可序列化对象）。
输出：写入 JSON 文件。

4. JSON 格式化输出（缩进、排序）

默认情况下，JSON 生成的字符串是紧凑的，不易阅读：

data = {"name": "Eve", "age": 26, "city": "Paris"}
json_str = json.dumps(data)

print(json_str)  # 输出: {"name": "Eve", "age": 26, "city": "Paris"}

为了更清晰地输出 JSON，可以使用 indent 参数：

json_str = json.dumps(data, indent=4)
print(json_str)

输出（格式化 JSON）：

{
    "name": "Eve",
    "age": 26,
    "city": "Paris"
}

如果希望按键名排序：

json_str = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(json_str)

输出（按键排序）：

{
    "age": 26,
    "city": "Paris",
    "name": "Eve"
}

5. 处理 JSON 编码与解码（对象序列化）

如果 JSON 数据包含自定义对象，默认 json.dumps() 无法处理：

import json
from datetime import datetime

data = {"name": "Alice", "time": datetime.now()}

# 会报错：Object of type datetime is not JSON serializable
json_str = json.dumps(data)

可以使用 default 参数，将 datetime 对象转换为字符串：

def json_serial(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()  # 转换为 ISO 8601 时间格式
    raise TypeError("Type not serializable")

json_str = json.dumps(data, default=json_serial, indent=4)
print(json_str)

示例输出：

{
    "name": "Alice",
    "time": "2024-02-04T14:00:00.123456"
}

6. 处理 JSON 解析错误

解析 JSON 时，可能会遇到格式错误：

import json

invalid_json = '{"name": "Tom", "age": 30,}'  # 末尾多了逗号

try:
    data = json.loads(invalid_json)
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

7. JSON 读写的最佳实践

读取 JSON 时使用 try-except 捕获异常

try:
    with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as file:
        config = json.load(file)
except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e:
    print(f"错误: {e}")

写入 JSON 时使用 indent=4 让数据更易读

json.dump(data, file, indent=4)

处理非标准数据类型时，使用 default 进行序列化

json.dumps(data, default=json_serial)

8. 结论

操作	方法
从字符串读取 JSON	json.loads(json_str)
从文件读取 JSON	json.load(file)
将 Python 对象转换为 JSON 字符串	json.dumps(obj)
将 Python 对象写入 JSON 文件	json.dump(obj, file)
格式化 JSON（缩进）	json.dumps(obj, indent=4)
解析错误处理	json.JSONDecodeError
处理非标准数据类型	default=json_serial

Python 的 json 模块提供了强大且易用的 JSON 处理能力，合理使用这些方法，可以让你的代码更加高效、可维护！

以上就是Python使用json模块读取和写入JSON数据的详细内容，更多关于Python读取和写入JSON数据的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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