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一、什么是JSON？

JSON（JavaScript Object Notation）是一种基于文本的开放标准，用于表示结构化数据。它采用键值对的形式组织数据，支持以下基本数据类型：

• 字符串（string）
• 数字（number）
• 布尔值（true / false）
• 空值（null）
• 对象（object，即键值对集合）
• 数组（array，即有序列表）

例如，一个简单的 JSON 数据如下：

{ "name": "张三", "age": 25, "is_student": true, "hobbies": ["读书", "游泳"], "address": null }

二、Python中的json模块

Python 的标准库json提供了将 Python 对象序列化为 JSON 字符串，以及将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象的功能。该模块无需安装，直接导入即可使用：

import json

主要函数

三、数据类型映射关系

Python 与 JSON 在数据类型上存在一定的映射关系：

注意：Python 中的tuple会被转换为 JSON 的array，但反向解析时会变成list。

四、基本用法示例

1. 序列化：Python对象 → JSON字符串（dumps）

import json data = { "name": "李四", "age": 30, "is_employee": True, "skills": ["Python", "Django", "Flask"], "address": None } # 转换为JSON字符串 json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2) print(json_str)

输出结果：

{ "name": "李四", "age": 30, "is_employee": true, "skills": [ "Python", "Django", "Flask" ], "address": null }

参数说明：

• ensure_ascii=False：允许非ASCII字符（如中文）正常显示，否则会转义。
• indent=2：美化输出，使用2个空格缩进，便于阅读。

2. 反序列化：JSON字符串 → Python对象（loads）

json_string = ''' { "title": "Python入门教程", "pages": 256, "available": true, "tags": ["编程", "学习"] } ''' data = json.loads(json_string) print(type(data)) # <class 'dict'> print(data['title']) # Python入门教程

3. 写入JSON文件（dump）

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

这会将data对象写入名为data.json的文件中，并以 UTF-8 编码保存，支持中文。

4. 读取JSON文件（load）

with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: loaded_data = json.load(f) print(loaded_data)

五、常见问题与注意事项

1. 处理中文乱码

默认情况下，json.dumps()会将非 ASCII 字符转义（如\u4e2d\u6587），需设置ensure_ascii=False才能正确显示中文。

2. 自定义对象无法直接序列化

Python 中自定义类的对象不能直接被json序列化。例如：

class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age p = Person("王五", 28) # json.dumps(p) # 报错：Object of type Person is not JSON serializable

解决方法：提供自定义的序列化函数或继承JSONEncoder。

方法一：使用default参数

def person_serializer(obj): if isinstance(obj, Person): return {'name': obj.name, 'age': obj.age} raise TypeError(f"Object of type {type(obj)} is not JSON serializable") json_str = json.dumps(p, default=person_serializer, ensure_ascii=False, indent=2) print(json_str)

方法二：自定义 JSONEncoder

class PersonEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, Person): return {'name': obj.name, 'age': obj.age} return super().default(obj) json_str = json.dumps(p, cls=PersonEncoder, ensure_ascii=False, indent=2) print(json_str)

六、实际应用场景

1. API 接口通信
   Web 开发中，客户端与服务器常通过 JSON 传输数据。Python 后端可使用json模块解析请求体或构造响应内容。

2. 配置文件存储
   使用.json文件保存程序配置，如数据库连接信息、用户偏好设置等。

3. 日志记录与数据导出
   将结构化数据以 JSON 格式保存，便于后续分析或迁移。

4. 跨语言数据交换
   JSON 是语言无关的格式，Python 生成的 JSON 可被 JavaScript、Java、Go 等语言解析。

七、性能建议

• 对于大量数据操作，避免频繁调用dumps/loads，可考虑批量处理。
• 若需更高性能，可使用第三方库如ujson或orjson（非标准库，但兼容性好）。

总结

Python 的json模块是一个功能强大且简单易用的标准库，能够高效地完成 JSON 数据的序列化与反序列化。掌握其基本用法对于从事 Web 开发、数据处理或自动化脚本编写的开发者来说至关重要。

通过本文的学习，你应该已经掌握了：

• 如何使用dumps和loads进行字符串级别的转换；
• 如何使用dump和load操作 JSON 文件；
• 如何处理中文、美化输出；
• 如何扩展支持自定义对象；
• 了解常见的使用场景与最佳实践。

📌参考文档
Python 官方文档 - json 模块