Python中处理JSON依赖json模块，1. 用json.loads()解析字符串为字典或列表，如解析'{"name": "Alice", "age": 25}'；2. 用json.load()从文件读取JSON数据；3. 用json.dumps()将Python对象转为JSON字符串；4. 用json.dump()写入文件并可通过ensure_ascii=False支持中文、indent=4美化格式；需注意异常捕获与非序列化类型处理。
Python中处理JSON数据非常简单，主要依赖内置的json模块。无论是从字符串解析JSON，还是将Python对象转为JSON格式，都可以通过几个核心函数完成。
1. 解析JSON字符串（反序列化）
使用json.loads()可以将JSON格式的字符串转换成Python中的字典或列表等结构。
例如：
import jsonjson_str = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "Beijing"}' data = json.loads(json_str)
print(data) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Beijing'} print(data["name"]) # 输出: Alice
如果JSON数据来自文件，可用json.load()直接读取：
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
2. 生成JSON字符串（序列化）
使用json.dumps()可以把Python对象（如字典、列表）转换为JSON格式的字符串。
例如：
import jsondata = {"name": "Bob", "age": 30, "hobbies": ["reading", "swimming"]} json_str = json.dumps(data)
print(json_str) # 输出: {"name": "Bob", "age": 30, "hobbies": ["reading", "swimming"]}
若要保存到文件，使用json.dump()：
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
注意：加上ensure_ascii=False可正确保存中文；indent=4让输出更美观。
3. 处理常见问题
实际使用中可能会遇到一些典型情况：
- JSON字符串格式错误时，
json.loads()会抛出json.JSONDecodeErro，建议用try-except捕获。
r - Python中只有基本类型（如dict、list、str、int、float、bool、None）能被JSON序列化，自定义对象需提供转换逻辑。
- 日期类型（datetime）不能直接序列化，可先转为字符串，或使用
default参数扩展支持。
r4. 实际应用示例
假设收到一段API返回的JSON数据：
raw_data = '''
{
"users": [
{"id": 1, "username": "tom", "active": true},
{"id": 2, "username": "jerry", "active": false}
],
"total": 2
}
'''
data = json.loads(raw_data)
for user in data["users"]:
status = "在线" if user["active"] else "离线"
print(f"用户 {user['username']} 当前{status}")
输出结果：
用户 tom 当前在线用户 jerry 当前离线
基本上就这些。掌握loads、dumps、load、dump四个方法，就能轻松应对大多数JSON处理需求。不复杂但容易忽略细节，比如编码和格式美化。
