在互联网应用开发和数据交换过程中，JSON(JavaScript Object Notation)因其简洁的格式和跨语言兼容性，成为了数据传输和存储的热门选择。无论是前后端数据交互，还是 API 接口返回的数据，JSON 都无处不在。Python 作为一门功能强大的编程语言，提供了完善的工具和库，能够高效地处理 JSON 数据。小编将深入探讨 Python 解析与生成 JSON 数据的具体方法。
一、Python 解析 JSON 数据
Python 标准库中的json模块，为解析 JSON 数据提供了便捷的方式。json模块可以将 JSON 格式的字符串转换为 Python 中的字典(dict)、列表(list)等数据结构，方便进行后续处理。
1. 导入json模块
在使用json模块之前，需要先将其导入到 Python 代码中：
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import json2. 简单 JSON 字符串解析
假设我们有一个简单的 JSON 字符串，内容如下：
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json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'使用json.loads()函数可以将其解析为 Python 字典：
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data = json.loads(json_str)
print(data)
print(type(data))执行上述代码，输出结果为：
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{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
<class 'dict'>可见，json.loads()函数成功将 JSON 字符串转换为了 Python 字典，方便我们通过键值对的方式访问和操作数据。
3. 解析 JSON 文件
实际开发中，JSON 数据常常存储在文件中。使用json.load()函数可以读取 JSON 文件并将其解析为 Python 数据结构。例如，我们有一个名为data.json的文件，内容与上述 JSON 字符串相同，解析代码如下：
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with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
print(data)json.load()函数会自动读取文件内容，并将其转换为对应的 Python 数据类型。
二、Python 生成 JSON 数据
除了解析 JSON 数据，Python 还可以将自身的数据结构转换为 JSON 格式的字符串或文件，实现数据的存储和传输。
1. 将 Python 数据转换为 JSON 字符串
使用json.dumps()函数可以将 Python 中的字典、列表等数据结构转换为 JSON 格式的字符串。例如：
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python_data = {
"name": "Bob",
"age": 25,
"hobbies": ["reading", "swimming"]
}
json_str = json.dumps(python_data)
print(json_str)
print(type(json_str))执行结果为：
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{"name": "Bob", "age": 25, "hobbies": ["reading", "swimming"]}
<class'str'>json.dumps()函数将 Python 字典转换为了 JSON 格式的字符串，并且保留了数据结构的对应关系。
2. 格式化 JSON 字符串
默认情况下，json.dumps()生成的 JSON 字符串是紧凑格式。如果希望生成更易读的格式化字符串，可以通过设置indent参数来实现：
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python_data = {
"name": "Bob",
"age": 25,
"hobbies": ["reading", "swimming"]
}
json_str = json.dumps(python_data, indent=4)
print(json_str)输出结果为：
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{
"name": "Bob",
"age": 25,
"hobbies": [
"reading",
"swimming"
]
}indent=4表示使用 4 个空格进行缩进，使 JSON 字符串更加清晰易读。
3. 将 Python 数据写入 JSON 文件
使用json.dump()函数可以将 Python 数据直接写入 JSON 文件。例如：
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python_data = {
"name": "Charlie",
"age": 35,
"city": "Los Angeles"
}
with open('output.json', 'w') as f:
json.dump(python_data, f, indent=4)上述代码将 Python 字典python_data转换为 JSON 格式，并写入到output.json文件中，同时进行了格式化处理。
三、处理复杂 JSON 数据
在实际应用中，JSON 数据结构可能会更加复杂，包含嵌套的字典、列表等。Python 的json模块同样能够很好地处理这些情况。例如：
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complex_json = '{"person": {"name": "David", "age": 40, "address": {"street": "123 Main St", "city": "Chicago"}}, "pets": ["dog", "cat"]}'
data = json.loads(complex_json)
print(data["person"]["address"]["city"])
print(data["pets"][0])通过层层索引，我们可以轻松访问复杂 JSON 数据中的具体值，这充分体现了 Python 处理 JSON 数据的灵活性和强大能力。
Python 通过json模块提供的一系列函数，能够高效地完成 JSON 数据的解析与生成任务。无论是简单的数据转换，还是复杂数据结构的处理，都能轻松应对。掌握这些方法，对于提升 Python 在数据处理、网络编程等领域的应用能力具有重要意义，能够帮助开发者更顺畅地进行数据交互与存储工作。
