1. JSON簡(jiǎn)介

JSON是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，易于人閱讀和編寫(xiě)，也易于機(jī)器解析和生成。它基于JavaScript的一個(gè)子集，但獨(dú)立于語(yǔ)言，被廣泛應(yīng)用于Web應(yīng)用程序、API和配置文件。

JSON支持以下數(shù)據(jù)類(lèi)型：

• 對(duì)象（字典）
• 數(shù)組（列表）
• 字符串
• 數(shù)字
• 布爾值（true/false）
• null

2. Python中的基本JSON操作

Python的json模塊提供了四個(gè)主要函數(shù)來(lái)處理JSON數(shù)據(jù)：

2.1 json.dumps() - 將Python對(duì)象轉(zhuǎn)換為JSON字符串

import json

data = {
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "is_employee": True,
    "skills": ["Python", "JavaScript", "SQL"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "New York"
    }
}

json_string = json.dumps(data)
print(json_string)

輸出：

{"name": "John Doe", "age": 30, "is_employee": true, "skills": ["Python", "JavaScript", "SQL"], "address": {"street": "123 Main St", "city": "New York"}}

2.2 json.loads() - 將JSON字符串轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象

json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "is_employee": true}'
python_obj = json.loads(json_data)
print(python_obj)
print(type(python_obj))

輸出：

{'name': 'John Doe', 'age': 30, 'is_employee': True}
<class 'dict'>

2.3 json.dump() - 將Python對(duì)象寫(xiě)入JSON文件

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

2.4 json.load() - 從JSON文件讀取數(shù)據(jù)

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

3. 高級(jí)JSON處理

3.1 美化輸出（縮進(jìn)與排序）

pretty_json = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(pretty_json)

輸出：

{
    "address": {
        "city": "New York",
        "street": "123 Main St"
    },
    "age": 30,
    "is_employee": true,
    "name": "John Doe",
    "skills": [
        "Python",
        "JavaScript",
        "SQL"
    ]
}

3.2 自定義編碼器（處理非JSON默認(rèn)類(lèi)型）

當(dāng)需要序列化非JSON默認(rèn)支持的類(lèi)型（如datetime對(duì)象）時(shí)，可以創(chuàng)建自定義編碼器：

from datetime import datetime
import json

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime):
            return obj.isoformat()
        return super().default(obj)

data = {
    "event": "Conference",
    "date": datetime.now()
}

json_string = json.dumps(data, cls=CustomEncoder)
print(json_string)

3.3 處理特殊浮點(diǎn)值

JSON標(biāo)準(zhǔn)不支持NaN、Infinity和-Infinity，但Python的json模塊可以處理它們：

data = {
    "temperature": float('nan'),
    "distance": float('inf')
}

json_string = json.dumps(data, allow_nan=True)  # 默認(rèn)就是True
print(json_string)

3.4 解析大型JSON文件

對(duì)于大型JSON文件，可以使用ijson庫(kù)進(jìn)行流式處理，避免內(nèi)存問(wèn)題：

import ijson

with open('large_file.json', 'rb') as f:
    for prefix, event, value in ijson.parse(f):
        print(f"prefix: {prefix}, event: {event}, value: {value}")

4. JSON與Python數(shù)據(jù)類(lèi)型的對(duì)應(yīng)關(guān)系

5. 常見(jiàn)問(wèn)題與解決方案

5.1 日期時(shí)間處理

JSON沒(méi)有原生的日期時(shí)間類(lèi)型，通常有以下處理方式：

• 轉(zhuǎn)換為ISO格式字符串：

from datetime import datetime

data = {"timestamp": datetime.now().isoformat()}

• 使用時(shí)間戳：

data = {"timestamp": datetime.now().timestamp()}

5.2 處理循環(huán)引用

當(dāng)對(duì)象存在循環(huán)引用時(shí)，直接序列化會(huì)報(bào)錯(cuò)：

a = {}
b = {'a': a}
a['b'] = b

# 這會(huì)拋出 TypeError: Circular reference detected
# json.dumps(a)

解決方案是打破循環(huán)引用或使用自定義序列化器。

5.3 性能優(yōu)化

對(duì)于大型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

• 使用ujson（UltraJSON）替代json模塊，速度更快
• 考慮使用orjson（Rust實(shí)現(xiàn)的JSON庫(kù)）
• 對(duì)于只讀操作，可以考慮simplejson

6. 最佳實(shí)踐

• 始終處理異常：

try:
    data = json.loads(json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Invalid JSON: {e}")

1. 驗(yàn)證JSON數(shù)據(jù)：
   使用jsonschema庫(kù)驗(yàn)證JSON結(jié)構(gòu)是否符合預(yù)期。

2. 安全考慮：

   • 不要從不信任的來(lái)源加載JSON數(shù)據(jù)
   • 考慮使用json.JSONDecoder的子類(lèi)來(lái)限制解析的對(duì)象大小和深度

3. API設(shè)計(jì)：

   • 保持JSON結(jié)構(gòu)一致
   • 使用有意義的字段名
   • 考慮版本控制

4. 文檔化JSON結(jié)構(gòu)：
   使用OpenAPI/Swagger或JSON Schema文檔化你的JSON接口。

7. 替代JSON的序列化格式

雖然JSON非常流行，但在某些場(chǎng)景下可能需要考慮其他格式：

• MessagePack：二進(jìn)制格式，更小更快
• YAML：更適合人類(lèi)讀寫(xiě)，支持注釋
• Protocol Buffers / Avro：強(qiáng)類(lèi)型，適合高性能場(chǎng)景
• TOML：更適合配置文件

8. 總結(jié)

Python的json模塊提供了強(qiáng)大而靈活的JSON處理能力。掌握J(rèn)SON轉(zhuǎn)換不僅對(duì)于Web開(kāi)發(fā)至關(guān)重要，也是數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)集成的核心技能。通過(guò)本文介紹的基本操作、高級(jí)特性和最佳實(shí)踐，你應(yīng)該能夠高效安全地在Python項(xiàng)目中使用JSON。

記住，選擇正確的序列化格式和工具可以顯著影響應(yīng)用程序的性能和可維護(hù)性。在大多數(shù)情況下，JSON是一個(gè)很好的默認(rèn)選擇，但也要根據(jù)具體需求考慮替代方案。

以上就是Python中JSON轉(zhuǎn)換的全面指南與最佳實(shí)踐的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python JSON轉(zhuǎn)換的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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