Python：json 库高级用法举例和应用详解

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Python：json库高级用法举例和应用详解

模块介绍

Python 的 json 模块是一个内置的标准库，用于解析和生成 JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，易于人类阅读和编写，同时也方便机器解析和生成。Python 的 json 库适用于 Python 3，并已成为进行 API 开发、配置文件处理、数据存储等领域的首选工具。

应用场景

  1. 数据序列化和反序列化：用于将 Python 对象转换为 JSON 字符串，或将 JSON 字符串转换回 Python 对象。
  2. API 开发：在前后端数据交换中广泛使用，JSON 格式是传输数据的理想选择。
  3. 配置管理：使用 JSON 文件存储和读取配置项，比传统的文本配置文件更具结构化。
  4. 数据存储：在数据库和文件系统中存储和读取数据，特别适用于 NoSQL 数据库。

安装说明

Python 的 json 库是默认内置模块，不需要额外安装。只需在代码中导入即可使用：

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import json  # 导入json库

用法举例

场景一：数据序列化和反序列化

需求说明

假设有一个 Python 对象需要转成 JSON 字符串以便传输，之后还需要将此 JSON 字符串还原回原 Python 对象。

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import json  # 导入json模块

# 定义一个Python字典对象
data = {
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "courses": ["Math", "Science"]
}

# 将Python对象序列化为JSON字符串
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)  # 输出序列化后的JSON字符串

# 将JSON字符串反序列化为Python对象
parsed_data = json.loads(json_string)
print(parsed_data)  # 输出反序列化后的Python对象

场景二：读取和写入 JSON 文件

需求说明

需要将数据保存到 JSON 文件中和从 JSON 文件中读取数据。

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import json  # 导入json模块

# 定义要写入文件的Python字典对象
data = {
    "name": "Jane Doe",
    "age": 25,
    "is_student": True,
    "courses": ["History", "Physics"]
}

# 将Python对象写入JSON文件
with open('data.json', 'w') as json_file:
    json.dump(data, json_file)
    # 将字典数据写入名为'data.json'的文件

# 从JSON文件读取数据
with open('data.json', 'r') as json_file:
    loaded_data = json.load(json_file)
    # 读取名为'data.json'的文件并解析其内容
    print(loaded_data)  # 输出从文件解析出来的Python对象

场景三：复杂 JSON 对象的处理

需求说明

处理包含嵌套结构和非标准数据类型的复杂 JSON 对象。

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import json  # 导入json模块
from datetime import datetime

# 自定义编码器类，处理datetime对象
class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)

# 自定义解码器函数，从ISO格式转换回datetime对象
def datetime_decoder(obj):
    if 'timestamp' in obj:
        obj['timestamp'] = datetime.fromisoformat(obj['timestamp'])
    return obj

# 包含datetime的复杂Python对象
complex_data = {
    "name": "Event",
    "date": datetime(2024, 5, 15, 18, 45, 12),
    "participants": ["Alice", "Bob", "Charlie"]
}

# 序列化为JSON字符串，使用自定义编码器
json_complex_string = json.dumps(complex_data, cls=DateTimeEncoder)
print(json_complex_string)  # 输出序列化后的字符串

# 反序列化为Python对象，使用自定义解码器
complex_data_loaded = json.loads(json_complex_string, object_hook=datetime_decoder)
print(complex_data_loaded)  # 输出反序列化后的Python对象

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