Python入门：Python3 JSON数据解析全面学习教程

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Python入门：Python3 JSON数据解析全面学习教程

Python入门：Python3 JSON数据解析全面学习教程，该教程围绕 Python3 处理 JSON 数据展开，先介绍 JSON 作为轻量级数据交换格式的重要性及核心类型，再聚焦json模块四大核心函数（dumps、loads、dump、load）的用途与区别。重点梳理 Python 与 JSON 类型的双向映射关系，通过三个实战案例（Python 数据转 JSON 字符串、JSON 字符串转 Python 数据、Python 数据与 JSON 文件交互），结合代码演示和结果分析，详解编解码操作。还提及常见问题（数据类型不匹配、文件编码问题）及解决办法，最后提供官方文档作为扩展学习资源，助力读者掌握 Python 处理 JSON 数据的核心技能，应对 API 交互、配置文件处理等实际场景需求。

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前言

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Python入门：Python3 JSON数据解析全面学习教程

🌐 前篇文章咱们练习了 Python入门：Python3 XML 解析全面学习教程，如果忘记了，可以去重温一下，不停的重复敲击基础代码，有助于让你更加熟练掌握一门语言。今天咱们继续学习，Python3 JSON数据解析全面学习教程，下面开始吧！

在当今的数据交换场景中，JSON（JavaScript Object Notation）凭借其轻量级、易读易写的特性，成为了前后端交互、API数据传输的主流格式。而Python作为数据分析和后端开发的热门语言，内置了json模块来高效处理JSON数据。本文将从JSON基础概念入手，详细讲解Python3中json模块的核心函数用法，结合实例帮助你快速掌握JSON数据的编解码技巧。

一、JSON基础：为什么它如此重要？

JSON是一种基于文本的轻量级数据交换格式，它源于JavaScript，但如今已成为跨语言、跨平台的数据交换标准。相比于XML，JSON语法更简洁、解析速度更快，非常适合传输结构化数据（如用户信息、接口返回结果等）。

如果你对JSON语法尚不熟悉，可以先了解其核心数据类型：

对象（对应Python的字典）：用{key: value}表示，键值对之间用逗号分隔
数组（对应Python的列表）：用[value1, value2, ...]表示
基本类型：字符串（双引号包裹）、数字（整数/浮点数）、布尔值（true/false）、空值（null）

二、Python3 `json`模块核心函数

Python3的标准库json模块提供了4个核心函数，分别用于字符串级别的编解码和文件级别的编解码，覆盖了绝大多数JSON处理场景。

函数用途	函数名	核心作用
Python数据编码为JSON字符串	`json.dumps()`	将Python原生数据类型转换为JSON格式字符串
JSON字符串解码为Python数据	`json.loads()`	将JSON格式字符串转换为Python原生数据类型
Python数据写入JSON文件	`json.dump()`	将Python数据直接写入文件（JSON格式）
从JSON文件读取Python数据	`json.load()`	从JSON文件中读取数据并转换为Python类型

三、关键知识点：Python与JSON类型对应关系

在编解码过程中，Python原生类型与JSON类型会自动转换，理解对应关系是避免数据异常的关键。

1. Python编码为JSON的类型映射

当使用json.dumps()或json.dump()时，Python数据会按照以下规则转换为JSON类型：

Python原生类型	转换后的JSON类型	示例
`dict`（字典）	`object`（对象）	`{'name': 'xcLeigh'}` → `{"name": "xcLeigh"}`
`list`（列表）、`tuple`（元组）	`array`（数组）	`[1, 2, 3]` → `[1,2,3]`；`(1,2,3)` → `[1,2,3]`
`str`（字符串）	`string`（字符串）	`"Python"` → `"Python"`
`int`/`float`（整数/浮点数）	`number`（数字）	`100` → `100`；`3.14` → `3.14`
`True`（布尔值）	`true`	`True` → `true`
`False`（布尔值）	`false`	`False` → `false`
`None`（空值）	`null`	`None` → `null`

2. JSON解码为Python的类型映射

当使用json.loads()或json.load()时，JSON类型会按照以下规则转换为Python类型：

JSON类型	转换后的Python类型	示例
`object`（对象）	`dict`（字典）	`{"no": 1}` → `{'no': 1}`
`array`（数组）	`list`（列表）	`["xcLeigh", "Python"]` → `['xcLeigh', 'Python']`
`string`（字符串）	`str`（字符串）	`"https://xcleigh.blog.csdn.net/"` → `"https://xcleigh.blog.csdn.net/"`
`number(int)`（整数）	`int`（整数）	`10` → `10`
`number(real)`（浮点数）	`float`（浮点数）	`3.14` → `3.14`
`true`	`True`	`true` → `True`
`false`	`False`	`false` → `False`
`null`	`None`	`null` → `None`

四、实战案例：从字符串到文件的完整操作

理论结合实践才能快速掌握，下面通过3个递进的案例，演示json模块的核心用法。

案例1：Python数据编码为JSON字符串（`json.dumps()`）

将Python字典（最常用的结构化数据类型）转换为JSON字符串，方便后续传输或存储。

#!/usr/bin/python3
import json

# 1. 定义Python字典（原始数据）
data = {
    'no': 1,
    'name': 'xcLeigh',
    'url': 'https://xcleigh.blog.csdn.net/',
    'is_active': True,
    'tags': ['Python', 'JSON', '教程'],
    'score': 98.5,
    'extra_info': None
}

# 2. 使用json.dumps()编码为JSON字符串
json_str = json.dumps(data)

# 3. 打印结果对比
print("Python原始数据（字典类型）：", repr(data))
print("JSON字符串（类型）：", json_str)
print("JSON字符串的类型：", type(json_str))  # 输出 <class 'str'>

运行结果：

Python原始数据（字典类型）： {'no': 1, 'name': 'xcLeigh', 'url': 'https://xcleigh.blog.csdn.net/', 'is_active': True, 'tags': ['Python', 'JSON', '教程'], 'score': 98.5, 'extra_info': None}
JSON字符串（类型）： {"no": 1, "name": "xcLeigh", "url": "https://xcleigh.blog.csdn.net/", "is_active": true, "tags": ["Python", "JSON", "教程"], "score": 98.5, "extra_info": null}
JSON字符串的类型： <class 'str'>

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关键说明：

Python的True转换为JSON的true，None转换为null（JSON语法要求小写）
Python字典的键是字符串时，JSON字符串的键会自动用双引号包裹（JSON键必须是双引号字符串）

案例2：JSON字符串解码为Python数据（`json.loads()`）

将API返回的JSON字符串（或前端传递的JSON数据）转换为Python字典，方便后续数据处理（如提取字段、计算等）。

#!/usr/bin/python3
import json

# 1. 模拟一个JSON字符串（例如API返回结果）
json_str = '''
{
    "no": 1,
    "name": "xcLeigh",
    "url": "https://xcleigh.blog.csdn.net/",
    "is_active": true,
    "tags": ["Python", "JSON", "教程"],
    "score": 98.5,
    "extra_info": null
}
'''

# 2. 使用json.loads()解码为Python字典
data = json.loads(json_str)

# 3. 提取并使用数据
print("解码后的Python数据类型：", type(data))  # 输出 <class 'dict'>
print("网站名称：", data['name'])           # 输出 xcLeigh
print("网站URL：", data['url'])            # 输出 https://xcleigh.blog.csdn.net/
print("是否活跃：", data['is_active'])     # 输出 True
print("标签列表：", data['tags'][0])       # 输出 Python（提取列表第一个元素）

运行结果：

解码后的Python数据类型： <class 'dict'>
网站名称： xcLeigh
网站URL：https://xcleigh.blog.csdn.net/
是否活跃： True
标签列表： Python

关键说明：

JSON字符串中的true会转换为Python的True，null转换为None
解码后的数据可以直接用Python字典的语法操作（如data['key']提取值）

案例3：Python数据与JSON文件的交互（`json.dump()`/`json.load()`）

当需要持久化存储JSON数据（如配置文件、日志数据）时，直接使用json.dump()和json.load()操作文件，无需手动处理字符串写入/读取。

步骤1：将Python数据写入JSON文件（`json.dump()`）

#!/usr/bin/python3
import json

# 1. 定义Python数据
data = {
    'no': 1,
    'name': 'xcLeigh',
    'url': 'https://xcleigh.blog.csdn.net/',
    'tags': ['Python', 'JSON']
}

# 2. 使用with语句打开文件，自动管理文件关闭
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # json.dump(数据, 文件对象)
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

print("JSON数据已成功写入data.json文件")

参数说明：

ensure_ascii=False：允许写入非ASCII字符（如中文），避免乱码
indent=4：格式化输出，缩进4个空格，增强文件可读性

运行后会生成data.json文件，内容如下：

{
    "no": 1,
    "name": "xcLeigh",
    "url": "https://xcleigh.blog.csdn.net/",
    "tags": [
        "Python",
        "JSON"
    ]
}

步骤2：从JSON文件读取数据（`json.load()`）

#!/usr/bin/python3
import json

# 1. 使用with语句读取文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # json.load(文件对象)：读取文件并解码为Python数据
    data = json.load(f)

# 2. 使用读取到的数据
print("从文件读取的Python数据：", data)
print("网站名称：", data['name'])
print("标签数量：", len(data['tags']))

运行结果：

从文件读取的Python数据： {'no': 1, 'name': 'xcLeigh', 'url': 'https://xcleigh.blog.csdn.net/', 'tags': ['Python', 'JSON']}
网站名称： xcLeigh
标签数量： 2

五、常见问题与注意事项

数据类型不匹配错误：
若Python数据中包含json模块不支持的类型（如datetime对象、自定义类实例），直接编码会报错。解决方案：自定义default参数（如json.dumps(data, default=str)将不支持的类型转为字符串）。
文件编码问题：
写入/读取JSON文件时，务必指定encoding='utf-8'，否则中文等非ASCII字符可能出现乱码。
dumps与dump、loads与load的区别：
- 带s的函数（dumps/loads）：操作字符串，适用于内存中的数据处理（如API交互）。
- 不带s的函数（dump/load）：操作文件对象，适用于文件持久化存储。

六、扩展学习资源

本文仅覆盖json模块的核心用法，如需深入了解高级特性（如自定义编码器、参数配置），可参考以下官方文档：
Python3 json模块官方文档

通过本文的学习，你已经掌握了Python3处理JSON数据的全部核心技能——从字符串编解码到文件交互。在实际开发中，无论是对接API、处理配置文件，还是传输结构化数据，这些技巧都能帮你高效解决问题。赶紧动手实践，尝试用json模块处理你的第一个JSON数据吧！

💡下一篇咱们学习 Python入门：Python3 日期和时间全面学习教程！

附录：扩展学习资源

官方资源：
- Python官网：https://www.python.org
- PyPI：https://pypi.org（查找第三方库）
- 安装包等相关文件（另附带pycharm工具），网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/649af731037c
- 学习资料视频和文档资源，网盘下载地址： https://pan.quark.cn/s/ee16901a8954
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