数据处理|格式转换：python解析json数据_Python解析JSON数据方法与实例详解

数据处理 | 格式转换

• 🔍 核心目标：将JSON数据转换为Python可操作对象（如字典/列表）。
• 🛠️ 常用场景：API响应解析、配置文件读取、跨平台数据交换。

Python解析JSON数据

• 📦 内置库：json模块（无需安装，直接import json）。
• ✨ 核心方法：
  • json.loads()：解析字符串格式的JSON → Python对象。
  • json.load()：从文件读取JSON → Python对象。
  • json.dumps()：Python对象 → JSON格式字符串。
  • json.dump()：Python对象 → 写入JSON文件。

实例详解

import json  
# 🌰 示例1：解析JSON字符串  
json_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "skills": ["Python", "SQL"]}'  
data = json.loads(json_str)  
print(data["skills"])  # 输出: ['Python', 'SQL']  
# 🌰 示例2：写入JSON文件  
user_data = {"id": 101, "is_active": True}  
with open("user.json", "w") as f:  
    json.dump(user_data, f, indent=4)  # indent美化格式  

注意事项

• ⚠️ 错误处理：用try-except捕获json.JSONDecodeError（无效JSON时抛出）。
• 🔄 数据类型映射：
  • JSON null → Python None
  • JSON true/false → Python True/False

进阶技巧

• 🎨 自定义编码：继承json.JSONEncoder处理复杂对象（如日期）。
• 🚀 性能优化：大数据量时用ijson库（流式解析）。

💡 2025-07参考：Python官方文档、主流技术社区实践案例。