数据序列化是将数据转换为可以存储或传输的格式，然后在以后重建的过程。JSON（JavaScript 对象表示法）由于其可读性和易用性而成为最流行的序列化格式之一。

在 Python 中，json 模块为处理 JSON 数据提供了强大的支持。

什么是JSON？

JSON 将数据表示为键值对。它支持简单的数据类型，如字符串、数字和布尔值，以及更复杂的结构，如数组和嵌套对象。典型的 JSON 文件可能如下所示：

{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_employee": true,
    "skills": ["Python", "Data Analysis", "Machine Learning"],
    "projects": {
        "current": "Data Migration",
        "completed": ["API Development", "Web Scraping"]
    }
}

读取 JSON 文件

首先，将上述 JSON 保存为项目目录根目录中名为 data.json 的文件 — File：json_project/data.json

要将此 JSON 数据加载到 Python 中，请执行以下操作：

脚本：json_project/read_json.py

import json

# Open and load the JSON file
with open("data.json", "r") as file:
    data = json.load(file)

# Access elements from the loaded data
print(f"Name: {data['name']}")
print(f"Current Project: {data['projects']['current']}")

运行脚本：

python read_json.py

预期输出：

Name: Alice
Current Project: Data Migration

编写 JSON 文件

要将 Python 数据结构另存为 JSON，请使用 json.dump。例如，让我们创建一个脚本来写入 JSON 数据：

脚本：json_project/write_json.py

import json

# Data to be saved as JSON
data = {
    "name": "Bob",
    "age": 25,
    "is_employee": False,
    "skills": ["Java", "Spring Boot", "DevOps"],
    "projects": {
        "current": "System Upgrade",
        "completed": ["Automation", "Monitoring Setup"]
    }
}

# Save data to a JSON file
with open("new_data.json", "w") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

print("Data saved to new_data.json")

运行脚本：

python write_json.py

检查生成的 new_data.json 文件：

{
    "name": "Bob",
    "age": 25,
    "is_employee": false,
    "skills": [
        "Java",
        "Spring Boot",
        "DevOps"
    ],
    "projects": {
        "current": "System Upgrade",
        "completed": [
            "Automation",
            "Monitoring Setup"
        ]
    }
}

使用嵌套 JSON

对于更复杂的 JSON 数据，您可以通过链接键或索引来访问嵌套值。更新 data.json 以包含更深的嵌套：

更新文件：json_project/data.json

{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_employee": true,
    "skills": ["Python", "Data Analysis", "Machine Learning"],
    "projects": {
        "current": "Data Migration",
        "completed": ["API Development", "Web Scraping"],
        "details": {
            "API Development": {
                "duration": "3 months",
                "team_size": 5
            },
            "Web Scraping": {
                "duration": "1 month",
                "team_size": 3
            }
        }
    }
}

要访问嵌套详细信息：

脚本：json_project/nested_json.py

import json

# Load the updated JSON file
with open("data.json", "r") as file:
    data = json.load(file)

# Access nested data
api_details = data["projects"]["details"]["API Development"]
print(f"API Development Duration: {api_details['duration']}")
print(f"Team Size: {api_details['team_size']}")

运行脚本：

python nested_json.py

预期输出：

API Development Duration: 3 months
Team Size: 5

将 JSON 字符串转换为 Python 对象

有时，JSON 数据以字符串形式出现，例如来自 API。您可以使用 json.loads 解析 JSON 字符串，使用 json.dumps 将 Python 对象转换为字符串：

脚本：json_project/json_strings.py

import json

# JSON string
json_string = '{"name": "Charlie", "age": 35, "skills": ["C++", "Rust"]}'

# Convert string to Python object
python_data = json.loads(json_string)
print(f"Name: {python_data['name']}")

# Convert Python object to JSON string
json_output = json.dumps(python_data, indent=2)
print(json_output)

访问密钥

JSON 对象中的键可以像 Python 中的字典键一样访问。例如：

import json

# Sample JSON
json_string = '''
{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "skills": ["Python", "Data Analysis"],
    "projects": {
        "current": "Data Migration",
        "completed": ["API Development", "Web Scraping"]
    }
}
'''

# Convert JSON string to Python dictionary
data = json.loads(json_string)

# Access keys
print(data["name"])  # Output: Alice
print(data["projects"]["current"])  # Output: Data Migration

迭代 Key

要遍历 JSON 对象中的所有键，请执行以下操作：

# Looping through top-level keys
for key in data:
    print(f"Key: {key}, Value: {data[key]}")

输出：

Key: name, Value: Alice
Key: age, Value: 30
Key: skills, Value: ['Python', 'Data Analysis']
Key: projects, Value: {'current': 'Data Migration', 'completed': ['API Development', 'Web Scraping']}

检查键

在访问密钥之前，最好检查它是否存在以避免错误：

if "skills" in data:
    print(f"Skills: {data['skills']}")
else:
    print("Key 'skills' not found.")

列出所有键

您可以使用 .keys（） 获取 JSON 对象中的所有键：

# Get all keys in the JSON
keys = data.keys()
print(keys)  # Output: dict_keys(['name', 'age', 'skills', 'projects'])

对于嵌套键，您需要单独访问它们：

nested_keys = data["projects"].keys()
print(nested_keys)  # Output: dict_keys(['current', 'completed'])

添加或删除键

您可以在 JSON 的 Python 字典表示形式中动态添加或删除键：

添加 Key

data["department"] = "Data Science"
print(data["department"])  # Output: Data Science

删除密钥

del data["age"]
print(data)  # The 'age' key will no longer be in the data

实际用例：提取键

如果你有一个嵌套的 JSON 并且想要提取所有键（包括嵌套的键），请使用递归：

def extract_keys(obj, parent_key=""):
    keys = []
    for key, value in obj.items():
        full_key = f"{parent_key}.{key}" if parent_key else key
        keys.append(full_key)
        if isinstance(value, dict):
            keys.extend(extract_keys(value, full_key))
    return keys

# Extract keys
all_keys = extract_keys(data)
print(all_keys)

上述 JSON 的输出：

['name', 'age', 'skills', 'projects', 'projects.current', 'projects.completed']