Python JSON解析
JSON是一种非常流行的数据交换格式。它采用完全独立于编程语言的文本格式，但使用了类似于C语言家族的习惯。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。
如果你对JSON格式本身还不熟悉，建议先查阅相关的入门资料，比如fly63教程上的JSON部分，那里有非常详细的介绍。
在Python3中，处理JSON数据主要依赖内置的json模块。这个模块不需要额外安装，可以直接导入使用。它提供了两个核心函数，用于在Python数据和JSON字符串之间进行转换。
核心函数：编码与解码
json.dumps(): 这个函数负责“编码”。它将Python的数据类型（如字典、列表）转换成一个JSON格式的字符串。
json.loads(): 这个函数负责“解码”。它将一个JSON格式的字符串转换成对应的Python数据类型。
简单来说，dumps是把Python数据“转出去”变成JSON字符串，而loads是把JSON字符串“拿进来”变成Python数据。
数据类型转换对照表
在编码和解码的过程中，Python的数据类型和JSON的数据类型会自动进行转换。下面的表格清晰地展示了它们之间的对应关系。
Python 编码为 JSON 时：
| Python 数据类型 | JSON 类型 |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
JSON 解码为 Python 时：
| JSON 类型 | Python 数据类型 |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (整数) | int |
| number (浮点数) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
这里有几点需要注意：
Python中的元组（tuple）在编码成JSON时，会被当作数组（array）处理。解码回来时，JSON数组默认只转换为Python列表（list），不会变回元组。
JSON中的对象（object）解码后，在Python里是字典（dict）。
JSON没有像Python那样严格的整数和浮点数区分，转换时会根据数值本身来决定转换成Python的int还是float。
基础使用示例
让我们通过一些实际的代码来看看这些函数是如何工作的。
1. 将Python数据转换为JSON字符串
假设我们有一个包含网站信息的Python字典，我们想把它变成JSON字符串。
import json
# 创建一个Python字典
python_data = {
'id': 1,
'name': 'Fly63编程站',
'tags': ['Python', 'JSON', 'Web'],
'is_public': True
}
# 使用 json.dumps() 进行编码
json_string = json.dumps(python_data)
print("Python原始数据：", python_data)
print("转换后的JSON字符串：", json_string)运行这段代码，你会看到类似下面的输出：
Python原始数据： {'id': 1, 'name': 'Fly63编程站', 'tags': ['Python', 'JSON', 'Web'], 'is_public': True}
转换后的JSON字符串： {"id": 1, "name": "Fly63\u7f16\u7a0b\u7ad9", "tags": ["Python", "JSON", "Web"], "is_public": true}注意观察变化：Python的True变成了JSON的true，中文字符被转换成了Unicode转义序列（这是dumps的默认行为）。
2. 将JSON字符串转换回Python数据
现在我们有了一个JSON字符串，我们可以把它解析回Python数据。
import json
# 这是一个JSON格式的字符串
json_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "courses": ["Math", "Science"]}'
# 使用 json.loads() 进行解码
python_dict = json.loads(json_str)
print("解析后的Python字典：", python_dict)
print("访问name字段：", python_dict['name'])
print("访问courses列表：", python_dict['courses'])输出结果：
解析后的Python字典： {'name': 'Alice', 'age': 25, 'courses': ['Math', 'Science']}
访问name字段： Alice
访问courses列表： ['Math', 'Science']现在，你可以像操作普通Python字典一样来操作这个python_dict了。
处理JSON文件
除了处理字符串，json模块还能直接读写文件。这时我们会用到json.dump()和json.load()函数（注意没有‘s’）。
json.dump(obj, file)：将Python对象obj编码后写入文件对象file。
json.load(file)：从文件对象file中读取数据并解码为Python对象。
将数据写入JSON文件
import json
data_to_save = {
'site': 'Fly63',
'url': 'https://www.fly63.com',
'founder': '编程爱好者'
}
# 将数据写入data.json文件
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data_to_save, f, ensure_ascii=False, indent=4) # 参数解释见下文从JSON文件读取数据
import json
# 从data.json文件读取数据
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
loaded_data = json.load(f)
print("从文件读取的数据：", loaded_data)在上面的写入例子中，我们使用了两个有用的参数：
ensure_ascii=False：这个参数允许非ASCII字符（如中文）直接保存在JSON中，而不是被转义成\uXXXX的形式，使得文件内容更易读。
indent=4：这个参数让生成的JSON数据带有缩进格式，结构更清晰，非常适合人类阅读和调试。如果不设置，所有数据会挤在一行。
总结
Python的json模块是一个非常强大且易于使用的工具，它架起了Python内部数据和通用JSON格式之间的桥梁。无论是进行网络api交互、配置文件读写，还是在不同系统间传递数据，掌握json模块都是Python程序员的一项基本技能。
记住核心的四函数：
字符串编码：json.dumps()
字符串解码：json.loads()
文件编码写入：json.dump()
文件解码读取：json.load()
通过合理使用这些函数和参数，你可以轻松地在Python程序中处理各种JSON数据。
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