Python编程里，json 是一个超级常用的包，特别是在处理数据交换时。无论是解析网络数据，还是将复杂的对象转化成易读的数据格式，json 包都发挥着不可替代的作用。本文将带你深入理解这个包，介绍20个以上的常用方法及其子类或接口中的额外用法。讲解会结合体育领域的小例子，帮助你轻松掌握这些编程技巧，让你在未来处理数据时游刃有余。

1. 认识json包

json 是用于处理JSON（JavaScript Object Notation）格式数据的标准库。JSON格式通常用来传输数据，适合轻量化、可读性强、易于解析。很多应用程序和API接口传递的数据就是JSON格式。

下面我们来看看 json 包的一些常用方法以及具体的使用场景。

2. 常见的json包方法

1. json.dumps()

• 作用：将Python对象转化为JSON字符串。
• 应用场景：当你想将Python对象（比如字典、列表）序列化为JSON格式，准备发送给外部应用或者API时。
• 例子：
• import json player_stats = {"name": "LeBron James", "points": 27.2} json_str = json.dumps(player_stats) print(json_str) # 输出：{"name": "LeBron James", "points": 27.2}

2. json.loads()

• 作用：将JSON字符串解析为Python对象。
• 应用场景：当你从一个API获取数据，返回的数据格式是JSON，你需要将其转化为Python可操作的对象时。
• 例子：
• json_str = '{"name": "LeBron James", "points": 27.2}' player = json.loads(json_str) print(player['name']) # 输出：LeBron James

3. json.dump()

• 作用：将Python对象序列化为JSON，并将其写入文件。
• 应用场景：将分析数据保存为JSON格式文件，便于存储和传输。
• 例子：
• import json data = {"team": "Lakers", "championships": 17} with open("team_data.json", "w") as file: json.dump(data, file)

4. json.load()

• 作用：从文件中读取JSON数据，并转化为Python对象。
• 应用场景：当你有一份JSON格式的数据文件，想将其内容读取出来作为Python对象使用时。
• 例子：
• with open("team_data.json", "r") as file: data = json.load(file) print(data['team']) # 输出：Lakers

3. 深入理解json序列化与反序列化

3.1default参数在序列化中的应用

有时候，你可能会遇到复杂的数据结构，比如类的实例，json.dumps() 默认是不支持序列化的。这里我们可以使用 default 参数来自定义如何序列化。

import json

class Player:
    def __init__(self, name, points):
        self.name = name
        self.points = points

def player_to_dict(player):
    return {"name": player.name, "points": player.points}

player = Player("LeBron James", 27.2)
json_str = json.dumps(player, default=player_to_dict)
print(json_str)
# 输出：{"name": "LeBron James", "points": 27.2}

通过自定义的 player_to_dict 方法，成功将类对象序列化为JSON格式。

3.2 处理浮点精度问题

在体育统计中，得分、胜率等常常涉及到小数点。如果你想控制小数精度，可以使用 dumps 的 float_format 参数。

import json

stats = {"player": "Stephen Curry", "average_points": 29.987654}
json_str = json.dumps(stats, ensure_ascii=False, separators=(',', ':'), indent=2)
print(json_str)

4. 深挖json包下的子类和相关模块

在处理不同类型的序列化需求时，json 包下还有一些子类或相关模块可以帮助我们。

4.1JSONDecoder类

JSONDecoder 负责将JSON字符串解析为Python对象，可以自定义解析行为。

import json

json_str = '{"player": "LeBron James", "points": 27.2}'
decoder = json.JSONDecoder()
result = decoder.decode(json_str)
print(result)

4.2JSONEncoder类

JSONEncoder 用于将Python对象编码成JSON字符串。如果你有更复杂的对象需要序列化，可以通过继承 JSONEncoder 来定制编码过程。

import json

class CustomEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Player):
            return {"name": obj.name, "points": obj.points}
        return super().default(obj)

player = Player("Stephen Curry", 32.0)
print(json.dumps(player, cls=CustomEncoder))

json 包在Python中的作用非常广泛，尤其是在数据传输、解析和存储方面，掌握其常用方法能让你在编程时更加得心应手。从简单的 dumps、loads 到复杂的 JSONEncoder、JSONDecoder，每个方法都有独特的用法和适用场景。

这篇文章我们讨论了Python中json包的多个常见方法和相关子类。看完之后，你会发现编写代码和体育训练一样，熟练掌握各种方法能让你在工作中表现得更加出色。你有什么感想或者问题？欢迎反馈！