JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用于数据交换的轻量级数据格式。它易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在 Python 中，可以使用内置的 json 模块来处理 JSON 数据。本文将详细介绍如何在 Python 中读取和写入 JSON 数据，以及如何处理复杂的 JSON 结构。
什么是 JSON？JSON 是一种用于表示数据的文本格式，通常以键值对的形式表示数据项。JSON 数据是纯文本，可以轻松在不同编程语言之间进行交换和解析。
JSON 由以下基本数据类型组成：
对象（Object）：由一对大括号 {} 包围的无序键值对，键和值之间用冒号 : 分隔，多个键值对之间用逗号 , 分隔。键必须是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null。数组（Array）：由一对中括号 [] 包围的有序值的集合，多个值之间用逗号 , 分隔。值可以是字符串、数字、布尔值、数组、对象或 null。字符串（String）：由双引号 " 包围的字符序列。数字（Number）：整数或浮点数。布尔值（Boolean）：true 或 false。空值（null）：表示空值。以下是一个简单的 JSON 示例：
{ "name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "grades": [85, 92, 78], "address": { "street": "123 Main St", "city": "New York" }}读取 JSON 数据在 Python 中读取 JSON 数据非常简单，可以使用 json 模块中的 load() 或 loads() 函数来实现。load() 用于从文件中读取 JSON 数据，而 loads() 用于从字符串中读取 JSON 数据。
从文件读取 JSON 数据假设有一个名为 data.json 的 JSON 文件，包含以下内容：
{ "name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "grades": [85, 92, 78], "address": { "street": "123 Main St", "city": "New York" }}可以使用 json.load() 函数来读取该文件：
import json# 打开 JSON 文件with open('data.json', 'r') as file: data = json.load(file)# 打印读取的 JSON 数据print(data)运行上述代码后，将输出以下结果：
{ "name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "grades": [85, 92, 78], "address": { "street": "123 Main St", "city": "New York" }}json.load() 函数将文件内容解析为 Python 字典（或其他适当的数据结构），以供进一步处理。
从字符串读取 JSON 数据如果 JSON 数据存储在一个字符串中，可以使用 json.loads() 函数来解析它：
import json# JSON 字符串json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'# 解析 JSON 字符串data = json.loads(json_string)# 打印解析后的数据print(data)运行上述代码后，将输出以下结果：
{ "name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}json.loads() 函数将 JSON 字符串解析为 Python 字典。
写入 JSON 数据与读取 JSON 数据类似，Python 中写入 JSON 数据也非常容易。可以使用 json 模块中的 dump() 或 dumps() 函数来实现。dump() 用于将数据写入文件，而 dumps() 用于将数据转换为 JSON 字符串。
写入 JSON 数据到文件假设有一个 Python 字典，希望将其写入一个名为 output.json 的 JSON 文件中：
import json# 要写入的数据data = { "name": "Bob", "age": 25, "is_student": True}# 将数据写入 JSON 文件with open('output.json', 'w') as file: json.dump(data, file)运行上述代码后，将在当前目录下创建一个名为 output.json 的文件，其中包含写入的 JSON 数据。
将数据转换为 JSON 字符串如果想要将数据转换为 JSON 格式的字符串，可以使用 json.dumps() 函数：
import json# 要转换的数据data = { "name": "Charlie", "age": 35, "is_student": False}# 将数据转换为 JSON 字符串json_string = json.dumps(data)# 打印 JSON 字符串print(json_string)运行上述代码后，将输出以下结果：
{"name": "Charlie", "age": 35, "is_student": false}json.dumps() 函数将 Python 字典转换为 JSON 格式的字符串。
处理复杂的 JSON 结构有时，JSON 数据可能包含嵌套的对象和数组，处理这些复杂的结构也很容易。可以使用递归来访问和修改 JSON 数据中的嵌套元素。
访问嵌套元素假设有以下复杂的 JSON 数据：
{ "name": "David", "address": { "street": "456 Elm St", "city": "Los Angeles" }, "friends": [ {"name": "Ella", "age": 28}, {"name": "Frank", "age": 32} ]}可以通过多层索引来访问嵌套的元素：
import json# JSON 数据json_data = { "name": "David", "address": { "street": "456 Elm St", "city": "Los Angeles" }, "friends": [ {"name": "Ella", "age": 28}, {"name": "Frank", "age": 32} ]}# 访问嵌套元素name = json_data["name"]street = json_data["address"]["street"]friend_name = json_data["friends"][0]["name"]print("Name:", name)print("Street:", street)print("Friend's Name:", friend_name)运行上述代码后，将输出以下结果：
Name: DavidStreet: 456 Elm StFriend's Name: Ella修改嵌套元素如果想要修改 JSON 数据中的某个嵌套元素，也可以轻松实现。
例如，可以修改上述 JSON 数据中 Ella 的年龄：
import json# JSON 数据json_data = { "name": "David", "address": { "street": "456 Elm St", "city": "Los Angeles" }, "friends": [ {"name": "Ella", "age": 28}, {"name": "Frank", "age": 32} ]}# 修改嵌套元素json_data["friends"][0]["age"] = 29# 打印修改后的 JSON 数据print(json_data)运行上述代码后，将输出以下结果：
{ "name": "David", "address": { "street": "456 Elm St", "city": "Los Angeles" }, "friends": [ {"name": "Ella", "age": 29}, {"name": "Frank", "age": 32} ]}处理异常在读取和解析 JSON 数据时，有可能会出现异常。常见的异常包括 json.JSONDecodeError（解析错误）和 FileNotFoundError（文件不存在）。为了确保代码的稳定性，应该处理这些异常。
下面是一个读取 JSON 文件并处理异常的示例：
import jsontry: with open('non_existent_file.json', 'r') as file: data = json.load(file)except FileNotFoundError: print("File not found.")except json.JSONDecodeError as e: print(f"JSON decode error: {e}")在上述代码中，首先尝试打开文件并读取 JSON 数据。如果文件不存在，将捕获 FileNotFoundError 异常并打印一条相应的错误消息。如果 JSON 数据解析出现问题，将捕获 json.JSONDecodeError 异常并打印解析错误的详细信息。
总结Python 的 json 模块提供了强大的功能，用于读取和写入 JSON 数据。无论是处理简单的键值对还是复杂的嵌套结构，Python 都提供了方便的工具来处理 JSON 数据。通过使用这些技巧，可以轻松地与其他应用程序和服务进行数据交互，从而更好地利用和分享数据。
