Python JSON格式化|极客教程

Python JSON格式化

什么是JSON格式化

在 Python 中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它基于 JavaScript 编程语言的一种文本格式，能够通过文本文件进行数据交换，同时也易于阅读和编写。JSON 格式化的数据结构类似于 Python 中的字典，因此在 Python 中处理 JSON 数据非常方便。

JSON数据结构

JSON 数据结构由键-值对组成，其中键是字符串，值可以是字符串、数字、对象、数组等。在 Python 中，JSON 数据可以通过内置的 json 模块进行解析和生成。

import json

# 定义一个简单的JSON字符串
simple_json = '{"name": "geek-docs.com", "age": 5}'

# 将JSON字符串解析为Python对象
data = json.loads(simple_json)

print(data)

运行结果：

{'name': 'geek-docs.com', 'age': 5}

JSON 数据解析

在 Python 中，可以使用 json 模块的 loads() 函数将 JSON 字符串解析为 Python 对象，如字典、列表等。下面是一个更复杂的 JSON 数据示例，包含一个数组和一个嵌套的对象。

import json

# 定义一个复杂的JSON字符串
complex_json = '{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "friends": ["Bob", "Charlie"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "San Francisco"
    }
}'

# 将JSON字符串解析为Python对象
data = json.loads(complex_json)

print(data)

运行结果：

{'name': 'Alice', 'age': 30, 'friends': ['Bob', 'Charlie'], 'address': {'street': '123 Main St', 'city': 'San Francisco'}}

JSON 数据生成

除了解析 JSON 数据外，还可以使用 json 模块的 dumps() 函数将 Python 对象转换为 JSON 字符串。下面是将一个字典对象转换为 JSON 字符串的示例。

import json

# 定义一个字典对象
data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "friends": ["Bob", "Charlie"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "San Francisco"
    }
}

# 将Python对象转换为JSON字符串
json_str = json.dumps(data)

print(json_str)

运行结果：

'{"name": "Alice", "age": 30, "friends": ["Bob", "Charlie"], "address": {"street": "123 Main St", "city": "San Francisco"}}'

JSON数据格式化

在生成 JSON 字符串时，可以利用 json 模块的 dump() 函数以及参数缩进和分隔符，美化输出的 JSON 数据。

import json

# 定义一个字典对象
data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "friends": ["Bob", "Charlie"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "San Francisco"
    }
}

# 将Python对象转换为格式化的JSON字符串
json_str = json.dumps(data, indent=4, separators=(',', ': '))

print(json_str)

运行结果：

{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "friends": [
        "Bob",
        "Charlie"
    ],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "San Francisco"
    }
}