Python - JSON：Python 中 JSON 处理的初学者指南
大家好，未来的 Python 大师们！今天，我们将开始一段激动人心的旅程，深入了解 Python 中的 JSON。如果你是编程新手，也不用担心——我将作为你的友好向导，一步一步地讲解。在本教程结束时，你将能够像专业人士一样处理 JSON！
Python 中的 JSON
JSON 是什么？
JSON，即 JavaScript 对象表示法，是一种轻量级的数据交换格式。可以把它看作是一种存储和传输数据的方式——就像是一种不同的程序都能理解的通用语言。它既易于人类阅读（这对我们来说太好了！），也易于机器解析和生成。
在编程世界里，JSON 就像那个大家都想与之共度时光的酷小孩。它无处不在——从 Web API 到配置文件都在使用。这就是为什么学习在 Python 中使用 JSON 是一项如此重要的技能！
为什么在 Python 中使用 JSON？
Python 和 JSON 就像花生酱和果冻——它们在一起非常搭！Python 通过其 json 模块内置了对 JSON 的支持。这意味着你可以轻松地将 Python 对象转换为 JSON，反之亦然。
首先，我们导入 JSON 模块：
import json很简单，对吧？现在我们准备深入到有趣的内容！
JSON 序列化
序列化就是将 Python 对象转换为 JSON 字符串的过程，这听起来很高大上，但其实很简单。就像是把 Python 翻译成其他程序能够理解的语言。
基本序列化
从一个简单的 Python 字典开始：
my_dict = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"city": "Wonderland"
}
json_string = json.dumps(my_dict)
print(json_string)输出：
{"name": "Alice", "age": 30, "city": "Wonderland"}这里，json.dumps() 将我们的 Python 字典转换成了一个 JSON 字符串。这就像是魔法，但比魔法更好，因为这是真实的代码！
美观打印
有时，我们希望 JSON 看起来既美观又可读。这时就需要用到美观打印：
pretty_json = json.dumps(my_dict, indent=4)
print(pretty_json)输出：
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"city": "Wonderland"
}indent=4 参数告诉 Python 添加 4 个空格的缩进，使我们的 JSON 看起来整洁有序。
将 JSON 写入文件
通常，我们希望将 JSON 数据保存到文件中。以下是操作方法：
with open('data.json', 'w') as file:
json.dump(my_dict, file, indent=4)这会创建一个名为 data.json 的文件，并将我们美观打印的 JSON 写入其中。这就像是保存一条短信，但保存的是数据！
JSON 反序列化
反序列化是相反的过程——将 JSON 字符串转换回 Python 对象。就像是把通用语言翻译回 Python。
基本反序列化
从一个 JSON 字符串开始：
json_string = '{"name": "Bob", "age": 25, "city": "Neverland"}'
python_dict = json.loads(json_string)
print(python_dict)
print(type(python_dict))输出：
{'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'Neverland'}
<class 'dict'>json.loads() 将我们的 JSON 字符串转换回 Python 字典。就像是魔法反过来施展！
从文件中读取 JSON
还记得我们之前创建的文件吗？让我们把它读回来：
with open('data.json', 'r') as file:
loaded_data = json.load(file)
print(loaded_data)这将从我们的文件中读取 JSON 数据，并将其转换回 Python 对象。就像是打开一条保存的短信并阅读它！
高级 JSON 处理
现在我们已经了解了基础知识，让我们来看看一些更高级的技术。
处理复杂数据类型
JSON 很棒，但它只原生支持几种数据类型。以下是 Python 类型到 JSON 类型的映射表：
| Python 类型 | JSON 类型 |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
但是，对于像 datetime 对象这样的更复杂类型呢？这时就需要自定义编码了！
JSONEncoder 类
JSONEncoder 类允许我们为 Python 对象定义自定义编码，这些对象不是 JSON 原生支持的。
以下是一个使用 datetime 对象的示例：
from datetime import datetime
class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.isoformat()
return super().default(obj)
data = {
"name": "Charlie",
"birthday": datetime(1990, 5, 15)
}
json_string = json.dumps(data, cls=DateTimeEncoder)
print(json_string)输出：
{"name": "Charlie", "birthday": "1990-05-15T00:00:00"}我们的自定义编码器将 datetime 对象转换为 ISO 格式字符串，JSON 可以处理。
JSONDecoder 类
同样，JSONDecoder 类允许我们自定义 JSON 如何解码回 Python 对象。
以下是一个将 ISO 格式字符串转换回 datetime 对象的示例：
import dateutil.parser
class DateTimeDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self, *args, **kwargs):
json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.object_hook, *args, **kwargs)
def object_hook(self, obj):
for key, value in obj.items():
if isinstance(value, str):
try:
obj[key] = dateutil.parser.parse(value)
except ValueError:
pass
return obj
json_string = '{"name": "Charlie", "birthday": "1990-05-15T00:00:00"}'
decoded_data = json.loads(json_string, cls=DateTimeDecoder)
print(decoded_data)
print(type(decoded_data['birthday']))输出：
{'name': 'Charlie', 'birthday': datetime.datetime(1990, 5, 15, 0, 0)}
<class 'datetime.datetime'>我们的自定义解码器识别 ISO 格式字符串并将其转换回 datetime 对象。
就是这些了，各位！我们已经深入了解了 Python 中的 JSON，从序列化和反序列化的基础知识到自定义编码和解码的高级内容。记住，熟能生巧，所以不要害怕尝试这些概念。
JSON 可能看起来只是 Python 的一个小部分，但在今天的数据驱动世界中，这是一项至关重要的技能。无论你是构建 Web 应用程序、使用 API 还是分析数据，你新掌握的 JSON 技能都将为你服务。
继续编码，继续学习，最重要的是，继续享受 Python 带来的乐趣！
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