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Python开发从零开始-43.1-解析 JSON

  • 2026-10-05 22:55:13
Python开发从零开始-43.1-解析 JSON

JSON 因其简洁、通用、易解析的特性,广泛应用于 WEB 开发、API 设计、配置文件、移动应用开发、序列化、数据存储、人工智能等领域,已成为现代软件开发中数据交换与存储的首选格式。本文小编与大家分享 Python 解析 JSON 的相关知识。

一、JSON 概述

(一)什么是 JSON

JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,以键值对形式组织数据,支持对象、数组、字符串、数值、布尔值和 null 等类型。它独立于编程语言,几乎所有主流语言都提供了解析与生成的支持。

JSON 主要应用场景包括:

  • 网络数据通信:在 WEB开发、API设计、移动应用开发、物联网和人工智能等场景,JSON 常用于客户端和服务器端之间的数据交换。因其结构简单、易于解析,非常适合网络传输;

  • 配置文件:JSON格式清晰、层次分明,适合用来编写程序配置文件;

  • 序列化:JSON 常用于对象的序列化,即将对象状态转换为可存储或传输的格式。例如,在Python中,可以使用 json 模块将对象序列化为 JSON 格式,并在需要时返回该序列化对象;

  • 数据存储:尽管 JSON 主要用于数据交换,但也可以用来存储数据,例如在本地存储中保存用户信息或应用状态;

  • 大数据处理:在大数据处理框架中,如 Hadoop或 Spark,JSON 作为一种数据格式,可以方便地与大数据工具集成,用于处理和分析大规模数据集。

(二)JSON 语法

1、基本语法

JSON 语法是 JavaScript 对象表示语法的子集,其基本语法内容包括:

  • 数据在键值对中;

  • 数据由逗号 , 分隔;

  • 使用斜杆 \ 来转义字符;

  • 大括号 {} 保存对象;

  • 中括号 [] 保存数组,数组可以包含多个对象。

2、结构形式

JSON 有对象和数组两种主要结构形式:

(1)对象

大括号 {} 保存的对象是一个无序的键值对集合。键和值使用冒号 : 分隔,键值对使用逗号 , 分隔。

其中,键必须是字符串类型;值可以是字符串, 数字, 对象, 数组, 布尔值或 null。

JSON 对象语法如下:

{key1 : value1, key2 : value2, ..., keyN : valueN}

编程示例如下:

{"name" : "Jack", "age" : 20}

(2)数组

方括号 [] 保存的数组是值的有序集合。数组中的值之间使用逗号 , 分隔。

值可以是字符串, 数字, 对象, 数组, 布尔值或 null。

JSON 数组语法如下:

[value1, value2, ..., valueN]

编程示例如下:

[1, "apple", true]

(3)对象和数组组合嵌套

在实际项目中,JSON 数据通常是对象和数组的组合嵌套,一个简单的对象和数组组合嵌套示例如下:

{  "students" : [    {      "name" : "Jack",      "age" : 20    },    {      "name" : "Rose",      "age" : 18    }  ]}

3、语法注意事项

在编写 JSON 格式文本时,需注意以下语法要点:

  • 键名必须是字符串;

  • 所有键名和字符串值必须用双引号 ",严禁使用单引号 ' 或无引号;

  • 仅支持字符串、数字、布尔值、null、对象、数组  6 种类型‌;

  • ‌不支持注释,配置文件若需注释可使用 JSON5;

  • 对象或数组的最后一个元素之后不能有逗号 ,。

(三)JSON 在线工具

JSON 在线工具是网页版工具,能够快速处理 JSON 数据,包括:验证、解析、格式化、转换、压缩和对比等功能,可以显著提升调试与开发效率。‌‌需要注意的是,由于是在线工具,应注意数据安全问题。小编推荐以下几款工具,大家可以根据需要自行选择。

菜鸟工具

https://www.jyshare.com/front-end/53/

星点工具

https://xingdian.net/zh-CN/xdt/tools/dev/code/json-format

JSON.cn

https://www.json.cn/

(四)JSON 使用注意事项

在实际项目中,JSON 使用应注意以下事项:

  • JSON 无日期类型,需约定格式并显式配置解析;

  • 字符串内含双引号、换行符等需手动转义(如 \"、\n),建议根据不同编程语言提供的机制自动处理;

  • 避免一次性加载超大 JSON(>5MB),建议使用流式解析或分块读取以防内存溢出;

  • 对敏感数据(密码、Token等)脱敏‌,应优先使用本地离线工具; 

  • 解析不可信来源 JSON 时,对字符串内容进行 HTML 实体转义,防止脚本注入 。

受文章篇幅所限,下文将继续介绍 Python 解析 JSON 的相关知识。

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