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Python处理JSON核心是序列化（dumps/dump）与反序列化（loads/load），前者转对象为字符串或文件，后者反之；需注意编码、类型兼容性及安全性。

Python 中处理 JSON 数据，核心就是序列化（把 Python 对象转成 JSON 字符串）和反序列化（把 JSON 字符串转回 Python 对象）。关键在 json 模块的 dumps/loads 与 dump/load 四个函数，区别只在于操作对象是字符串还是文件。

序列化：Python 对象 → JSON 字符串或文件

用 json.dumps() 得到字符串，适合网络传输、日志记录或拼接；用 json.dump() 直接写入文件，省去手动打开写入步骤。

• json.dumps(data, indent=2, ensure_ascii=False)：加 indent 让输出美观，ensure_ascii=False 保留中文等非 ASCII 字符
• json.dump(data, open("data.json", "w", encoding="utf-8"), indent=2, ensure_ascii=False)：直接保存为可读 JSON 文件
• 注意：不支持 set、datetime、自定义类等类型，会报 TypeError；需通过 default 参数自定义转换逻辑

反序列化：JSON 字符串或文件 → Python 对象

json.loads() 解析字符串，json.load() 从文件对象读取并解析。两者都返回标准 Python 数据结构（dict、list、str、int、float、bool、None）。

• data = json.loads('{"name": "张三", "age": 25}') → 得到字典 {'name': '张三', 'age': 25}
• with open("data.json", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f)：安全读取文件内容并解析
• 遇到格式错误（如多逗号、单引号、中文引号）会抛 JSONDecodeError，建议用 try-except 捕获并提示原始出错位置

处理常见不兼容类型（如 datetime、Decimal）

JSON 标准不支持 Python 特有类型，需主动转换。推荐用 default 参数统一处理，而非提前遍历修改数据结构。

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• 对 datetime：在 default 函数中判断 isinstance(obj, datetime)，返回 obj.isoformat()
• 对 Decimal：转为 float 或字符串，避免精度丢失（如 str(obj)）
• 自定义类可定义 to_json() 方法，并在 default 中调用，保持扩展性

安全与编码注意事项

JSON 本质是文本，编码和来源可信度直接影响解析成败。

• 读文件务必指定 encoding="utf-8"，Windows 默认编码可能引发乱码或解码错误
• 不要用 eval() 或 ast.literal_eval() 解析 JSON 字符串——不安全且不标准
• 来自外部（如 API、用户输入）的 JSON 数据，应先校验结构（可用 pydantic 或简单 if "key" in data 判断），再使用
• 敏感字段（如密码、token）不应直接序列化进日志或调试输出