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JSON 数据格式详解

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1. JSON 概念

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式:

  • 人类可读的文本格式
  • 完全独立于编程语言
  • 用于存储和传输结构化数据
  • 广泛应用于API通信、配置文件和数据存储

2. JSON 核心原理

  • 键值对结构:类似字典的概念
  • 树状层级:支持嵌套数据结构
  • 数据类型支持:字符串、数字、布尔值、数组、对象、null
  • 无状态:不包含函数或可执行代码
  • 文本格式:使用纯文本表示,默认UTF-8编码

3. JSON 语法规范

基本结构

{"key1": "value","key2": 42,"key3": true,"key4": null,"key5": ["数组", "元素"],"key6": {"nested": "嵌套对象"}
}

语法规则

  1. 键名:必须用双引号包裹
  2. 字符串值:必须用双引号包裹
  3. 数据类型
    • 字符串:"text"
    • 数字:1233.14
    • 布尔值:truefalse
    • null:null
    • 数组:[值1, 值2]
    • 对象:{"key": value}
  4. 分隔符
    • 键值对用冒号 : 分隔
    • 元素用逗号 , 分隔
  5. 不支持特性
    • 注释
    • 尾随逗号
    • 十六进制数字

4. JSON API 功能(Python)

核心函数

函数功能主要参数
json.dump()序列化到文件obj, fp, indent, ensure_ascii
json.dumps()序列化为字符串obj, indent, separators, default
json.load()从文件反序列化fp, object_hook, parse_float
json.loads()从字符串反序列化s, object_hook, parse_int

关键参数说明

  1. 序列化参数

    • indent:缩进空格数(美化输出)
    • ensure_ascii=False:允许非ASCII字符(如中文)
    • default:自定义对象序列化函数
    • separators=(',', ':'):紧凑格式
  2. 反序列化参数

    • object_hook:自定义字典转换函数
    • parse_float:自定义浮点数解析
    • parse_int:自定义整数解析

5. JSON 处理流程

json.dumps
json.loads
json.dump
json.load
default函数
object_hook
Python对象
JSON字符串
Python对象
JSON文件
自定义对象
可序列化字典

6. 应用示例

示例1:基本序列化与反序列化

输入(Python对象)

data = {"server": "web01","status": "online","ports": [80, 443],"active": True
}

序列化

import json# 转换为JSON字符串
json_str = json.dumps(data, indent=2)
print(json_str)

输出(JSON字符串)

{"server": "web01","status": "online","ports": [80,443],"active": true
}

反序列化

# 从JSON字符串转换回Python对象
restored_data = json.loads(json_str)
print(restored_data["ports"][0])  # 输出: 80

示例2:文件读写

写入JSON文件

config = {"database": {"host": "db.example.com","port": 3306,"user": "admin"},"timeout": 30
}with open("config.json", "w") as f:json.dump(config, f, indent=4)

生成的config.json

{"database": {"host": "db.example.com","port": 3306,"user": "admin"},"timeout": 30
}

读取JSON文件

with open("config.json", "r") as f:loaded_config = json.load(f)print(loaded_config["database"]["host"])  # 输出: db.example.com

示例3:处理自定义对象

自定义设备类

class NetworkDevice:def __init__(self, name, ip):self.name = nameself.ip = ip

序列化自定义对象

def device_encoder(obj):if isinstance(obj, NetworkDevice):return {"device_name": obj.name, "ip_address": obj.ip}raise TypeError("不可序列化的对象")router = NetworkDevice("core-router", "10.0.0.1")
json_str = json.dumps(router, default=device_encoder)
print(json_str)
# 输出: {"device_name": "core-router", "ip_address": "10.0.0.1"}

反序列化自定义对象

def device_decoder(dct):if "device_name" in dct and "ip_address" in dct:return NetworkDevice(dct["device_name"], dct["ip_address"])return dctdevice = json.loads(json_str, object_hook=device_decoder)
print(f"{device.name}: {device.ip}")  # 输出: core-router: 10.0.0.1

示例4:处理特殊数据类型

输入(包含日期)

from datetime import datetimelog_entry = {"event": "login","user": "alice","timestamp": datetime.now()
}

自定义序列化

def custom_serializer(obj):if isinstance(obj, datetime):return obj.isoformat()return str(obj)  # 其他类型转为字符串json_str = json.dumps(log_entry, default=custom_serializer)
print(json_str)

输出

{"event": "login","user": "alice","timestamp": "2023-11-15T14:30:45.123456"
}

7. 常见错误处理

invalid_json = "{'key': 'value'}"  # 错误:JSON要求双引号try:data = json.loads(invalid_json)
except json.JSONDecodeError as e:print(f"JSON解析错误: {e.msg}")print(f"位置: 行 {e.lineno}, 列 {e.colno}")# 实际输出: JSON解析错误: Expecting property name enclosed in double quotes

8. 最佳实践

  1. 美化与压缩

    • 开发环境:使用 indent=2 方便阅读
    • 生产环境:使用 separators=(',', ':') 减少体积
  2. 中文支持

    data = {"name": "服务器"}
    json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)  # 正确显示中文
    
  3. 数据类型转换

    • JSON数字 → Python int/float
    • JSON数组 → Python list
    • JSON对象 → Python dict
    • JSON null → Python None
  4. 安全注意

    • 不要解析不可信来源的JSON
    • 设置最大解析深度:json.loads(data, max_depth=10)

JSON是现代应用中最常用的数据交换格式,掌握它的基本使用和Python处理技巧,是自动化运维和开发的基础能力。从配置文件到API通信,JSON无处不在!

http://www.xdnf.cn/news/14597.html

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