Python 中的 JSON 操作：简单、高效的数据交换格式

淡淡的烟草味﹌ 2023-10-12 21:42 1阅读 0赞

> 在现代的数据交换和存储中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，备受青睐。它不仅易于阅读和理解，还可以灵活地表达和存储高维数据。本文将介绍如何在 Python 中操作 JSON 文件，实现数据的序列化和反序列化。

### 1. JSON 数据格式 ###

JSON 格式采用键值对的方式表达信息。它的值可以是对象、数组、字符串、整数、浮点数、布尔型或空值。下面是一个 JSON 数据的例子：

{
        "name": "kira",
        "age": 18,
        "hobby": ["唱歌", "吹牛"],
        "friends": [
            {"name": "刘德华"},
            {"name": "梁朝伟"}
        ]
    }

在实际工作中，我们可以根据需要扩展和定制这种数据格式，以适应不同的场景和业务需求。

### 2. Python 操作 JSON 文件 ###

Python 提供了内置的 `json` 模块，用于解析和操作 JSON 数据。

#### 2.1 JSON 反序列化为 Python 对象 ####

将 JSON 数据反序列化为 Python 对象是常见的操作，可以利用 `json.loads()` 方法实现。

import json
    
    json_str = '{"name":"kira","age":18}'
    print(json_str, type(json_str))
    
    load_data = json.loads(json_str)
    print(load_data, type(load_data))

运行结果：

{"name":"kira","age":18} <class 'str'>
    {'name': 'kira', 'age': 18} <class 'dict'>

此外，如果需要从 JSON 文件中加载数据，可以使用 `json.load()` 方法。

import json
    
    with open('kira.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        load_data = json.load(f)
        print(load_data, type(load_data))

运行结果：

{'name': 'kira', 'age': 18, 'hobby': ['唱歌', '吹牛'], 'friends': [{'name': '刘德华'}, {'name': '梁朝伟'}]} <class 'dict'>

#### 2.2 Python 序列化为 JSON ####

与反序列化相对应，Python 可以将对象序列化为 JSON 数据。`json.dumps()` 方法可以实现这一功能。

import json
    
    data = {
        "name": "kira",
        "age": 18,
        "hobby": ["唱歌", "吹牛"],
        "friends": [
            {"name": "刘德华"},
            {"name": "梁朝伟"}
        ]
    }
    json_str = json.dumps(data)
    print(json_str)
    
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False))
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4))
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True))

运行结果

{"name": "kira", "age": 18, "hobby": ["\u5531\u6b4c", "\u5439\u725b"], "friends": [{"name": "\u5218\u5fb7\u534e"}, {"name": "\u6881\u671d\u4f1f"}]}
    {"name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [{"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"}]}
    {
        "name": "kira",
        "age": 18,
        "hobby": [
            "唱歌",
            "吹牛"
        ],
        "friends": [
            {
                "name": "刘德华"
            },
            {
                "name": "梁朝伟"
            }
        ]
    }
    {
        "age": 18,
        "friends": [
            {
                "name": "刘德华"
            },
            {
                "name": "梁朝伟"
            }
        ],
        "hobby": [
            "唱歌",
            "吹牛"
        ],
        "name": "kira"
    }

如果需要将 Python 对象序列化后写入 JSON 文件，可以使用 `json.dump()` 方法。

import json
    
    data = {
        "name": "kira",
        "age": 18,
        "hobby": ["唱歌", "吹牛"],
        "friends": [
            {"name": "刘德华"},
            {"name": "梁朝伟"}
        ]
    }
    
    with open('first.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

通过上述方法，我们可以轻松地在 Python 中进行 JSON 数据的序列化和反序列化操作。无论是数据交换还是数据存储，JSON 都是一种简单而高效的选择。在实际工作中，我们可以根据具体需求灵活运用 JSON 的优势，提高工作效率。

### 3 工作中的常见场景 ###

#### 3.1 网络请求和响应 ####

在web开发中，客户端和服务器之间得数据传输通常使用JSON格式。客户端可以将数据封装成 JSON 字符串，通过网络请求发送给服务器。服务器接收到 JSON 数据后，可以使用 Python 中的 JSON 模块将其反序列化为 Python 对象进行处理。处理完成后，服务器可以将结果序列化为 JSON 数据，发送给客户端作为响应。例如：

###### 服务器端（Python）： ######

from flask import Flask, jsonify, request
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.route('/api/data', methods=['POST'])
    def receive_data():
        data = request.get_json()
        # 对接收到的数据进行处理
        processed_data = process_data(data)
        # 将处理后的数据作为 JSON 响应返回给客户端
        return jsonify(processed_data)
    
    def process_data(data):
        # 在这里进行数据处理的逻辑
        # ...
        return processed_data
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run()

###### 客户端（JavaScript）： ######

上述就是客户端语服务器端之间使用JSON数据传输交互的常见场景。

##### 3.2 配置文件管理 #####

JSON 格式数据非常适合用于存储和管理配置文件，当然数据文件的使用之前小编有一篇文章详细介绍过，忘记了的小伙伴可以去复习一下。

下面举个荔枝：

###### 读取配置文件： ######

import json
    
    def read_config_file(file_path):
        with open(file_path, 'r') as f:
            config_data = json.load(f)
        return config_data
    
    # 读取配置文件
    config = read_config_file('config.json')
    
    # 获取配置项的值
    db_host = config['database']['host']
    db_port = config['database']['port']

###### 修改配置文件： ######

import json
    
    def update_config_file(file_path, new_config):
        with open(file_path, 'w') as f:
            json.dump(new_config, f, indent=4)
    
    # 读取配置文件
    config = read_config_file('config.json')
    
    # 修改配置项的值
    config['database']['port'] = 5432
    
    # 更新配置文件
    update_config_file('config.json', config)

数据持久化存储也是可以写道JSON文件中的，本文就不做过多的描写了。

### 总结 ###

以上就是小编今天为各位小伙伴准备的内容，如果你想了解更多关于Python自动化测试的知识和技巧，欢迎关注我！

**最后：**下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取**【保证100%免费】**

![8b0171187dce405e878f274a8cdd9ec0.png][]

#### **软件测试面试文档** ####

我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

![a3e4226c935c4242804cbdf26b571bc6.png][]

#### **全部资料获取** ####

![74c28020c479412ab20b550cddeb46fa.gif][]

[8b0171187dce405e878f274a8cdd9ec0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/8b0171187dce405e878f274a8cdd9ec0.png
[a3e4226c935c4242804cbdf26b571bc6.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a3e4226c935c4242804cbdf26b571bc6.png
[74c28020c479412ab20b550cddeb46fa.gif]: https://img-blog.csdnimg.cn/74c28020c479412ab20b550cddeb46fa.gif