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两分钟掌握 Python:使用 JSON 保存对象

bigegpt 2024-10-21 03:49 3 浏览

JSON（JavaScript 对象表示法）是一种广泛使用的数据格式，易于人类读取和写入，也易于机器解析和生成。在 Python 中，使用 JSON 对于在不同应用程序或系统之间存储和共享数据非常有用。

什么是 JSON？

JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人类读写，也易于机器处理和生成。

它通常用于序列化结构化数据，例如对象、数组、字符串、数字、布尔值和 null 值。

JSON 是数据序列化的绝佳选择，因为它的简单性和广泛的支持。

它是 Web API、配置文件和不同编程语言之间数据交换的通用格式。

在 Python 中，该模块为处理 JSON 数据提供了内置支持。json

Python 的模块是标准库的一部分，因此无需安装任何东西。要使用它，只需导入模块即可。json

import json

该模块提供了将 Python 对象转换为 JSON 格式的函数json.dumps()

data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
json_data = json.dumps(data)

可以使用json.dump()函数将 JSON 数据保存到文件中

with open("data.json", "w") as json_file:
    json.dump(data, json_file)

要从文件加载 JSON 数据，使用json.load()函数。

with open("data.json", "r") as json_file:
    loaded_data = json.load(json_file)

JSON 支持嵌套结构，使其适用于复杂数据。可以将更复杂的 Python 对象（字典、列表等）转换为 JSON，反之亦然：

complex_data = {"person": {"name": "Alice", "age": 25}, "languages": ["Python", "JavaScript"]}
json_complex_data = json.dumps(complex_data)

使用 JSON 时，可能会发生错误，例如数据格式不正确时。始终将 JSON 操作包装在和块中，以处理潜在的异常：tryexcept

try:
    loaded_data = json.load(json_file)
except json.JSONDecodeError as e:
    print("Error decoding JSON:", e)

pythondumps