json 模块
Python 提供了内置的 json 模块来处理 JSON 格式的文件。
该模块主要分为读取和写入 JSON 文件。
读取 JSON
使用 json.load() 或 json.loads() 方法来读取 JSON 文件。
其中 json.load() 方法用于读取文件中的 JSON 数据，json.loads() 方法用于读取字符串中的 JSON 数据。
写入 JSON
使用 json.dump() 或 json.dumps() 方法来写入 JSON 文件。
其中 json.dump() 方法用于写入 JSON 数据到文件中，json.dumps() 方法用于将 JSON 数据转换为字符串。
基于上述内容可以总结一下： json.load() , json.loads() , json.dump() 和 json.dumps() 中的 s 都是字符串 string 的缩写。
读取与写入基本用法如下
提前准备一个 travel.json 文件，存放到 python 文件所在目录。
import json
# 读取json文件
with open('travel.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
# 写入json文件
with open('travel.new.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f)
Tops：在使用 json.load() 和 json.loads() 读取 json 文件时，如果文件中存在格式错误，会抛出 ValueError 异常。
json 模块进阶用法
控制输出格式
在处理 JSON 文件时，还可以使用 json.dump() 方法的可选参数来控制输出的格式，例如：
- sort_keys：按照键的字典序排序输出。
- indent：缩进输出，可以指定缩进的空格数。
import json
# # 读取json文件
with open('travel.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
with open('travel.new.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, sort_keys=True, indent=4)
此时可以比对旧文件与新文件之间的差异，可以看到缩进关系产生了变化。
在 JSON 中存储 Python 特殊类型
如果你要在 json 中存储 python 特殊类型，例如 datetime，需要使用 json.JSONEncoder 类和 json.JSONDecoder 类来处理。
import json
from datetime import datetime
# 日期编码
class DateEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
return json.JSONEncoder.default(self, obj)
d = {'date': datetime.now()}
json_str = json.dumps(d, cls=DateEncoder)
print(json_str)
# 日期解码
class DateDecoder(json.JSONDecoder):
def __init__(self):
json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object)
def dict_to_object(self, d):
if 'date' in d:
d['date'] = datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
return d
data = json.loads(json_str, cls=DateDecoder)
print(data)
运行代码，可以得到编码和解码的输出。
{"date": "2023-01-27 21:24:46"}
{'date': datetime.datetime(2023, 1, 27, 21, 24, 46)}
对数据进行验证和清洗
JSON Schema 是一种用于验证 JSON 文档的标准，它可以用来确保 JSON 文档符合预期的格式。
jsonschema 模块需要提前安装，示例代码如下。
import json
import jsonschema
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "number"}
},
"required": ["name", "age"]
}
data = '{"name": "梦想橡皮擦", "age": 28}'
try:
jsonschema.validate(json.loads(data), schema)
print("可用的JSON")
except jsonschema.exceptions.ValidationError as e:
print(e)
当你的 json 格式正确时，会输出相应的内容，输出错误信息，测试代码可以将 "required": ["name", "age"] 修改为 "required": ["name", "age" , "sex"]。
第三方模块
在处理 JSON 格式文件时还可以使用第三方库来更方便地操作，例如 pandas。
import pandas as pd
# 读取json文件
data = pd.read_json('travel.json')
# 写入json文件
data.to_json('travel.pandas.json')
还有其他第三方库也可以用来处理 JSON 格式文件，例如：
- ijson：迭代读取大型 JSON 文件。
- jsonpickle：支持将 Python 对象序列化为 JSON 格式。
- jsonlines：简单而高效地读取和写入文本文件中的 JSON 数据。
- simplejson：提供了一种比标准库更快的 JSON 解析器和生成器。
- json-tricks：支持一些高级功能，例如压缩和迭代。
到此这篇关于Python操作JSON文件的知识点整理的文章就介绍到这了,更多相关Python操作JSON内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
