如何使用Python处理JSON数据？编码解码方法详解（解码.如何使用.详解.编码.方法...）
python处理json数据的核心方法包括：1. 使用json.dumps()将python对象转为json字符串，可设置indent参数美化输出；2. 用json.loads()将json字符串还原为python对象，需注意格式合法性；3. 利用json.dump()和json.load()实现文件读写，需正确打开文件模式；4. 自定义default函数和object_hook函数处理复杂类型如自定义类。这些方法覆盖了json操作的常见需求，实际使用时需注意异常处理和格式验证。
处理JSON数据在Python中非常常见，尤其是在与API交互、读写配置文件或进行前后端数据传递时。Python内置了json模块，专门用来处理JSON格式的数据。下面从实际使用角度出发，分几个关键点讲清楚怎么用。
1. 把Python对象转成JSON字符串：json.dumps()
这是最常见的“编码”操作，比如你有一个字典或者列表，想把它变成字符串传给前端或者保存到文件里。
- 使用方法：json.dumps(data, indent=2)
indent参数是美化输出的缩进空格数，调试时很有用。
举个例子：
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"is_student": False
}
json_str = json.dumps(data, indent=2)
print(json_str) 注意：
- Python中的True/False会被转成JSON的true/false
- None会被转成null
- 如果对象里有自定义类实例，默认会报错，需要自己实现序列化逻辑
这个操作叫“解码”，适用于你收到一段JSON字符串（比如从网络请求中获取），想把它还原成Python里的字典或列表来操作。
- 使用方法：json.loads(json_string)
示例：
json_str = '{"name": "Bob", "age": 25, "is_student": true}'
data = json.loads(json_str)
print(data["name"]) # 输出 Bob 常见问题：
- JSON字符串格式不正确时会抛出异常
- 建议先用在线工具验证结构是否合法
- 如果原始JSON中有特殊类型（如日期字符串），需要手动转换
除了处理字符串，更多时候你会直接和文件打交道。
写入文件：json.dump()with open("data.json", "w") as f:
json.dump(data, f, indent=2) 读取文件：json.load()with open("data.json", "r") as f:
data = json.load(f) 注意事项：
- 文件打开模式要正确（写用w，读用r）
- 多次写入一个文件时要注意格式，不能直接append JSON内容，否则会破坏结构
- 如果文件不存在，open("xxx.json", "r")会报错，建议配合os.path.exists()检查
默认情况下，json.dumps()只能处理基本类型（dict、list、str、int等）。如果你有自定义类或者特殊结构，就需要自己处理。
自定义序列化class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def default(o):
if isinstance(o, Person):
return o.__dict__
raise TypeError()
p = Person("Tom", 28)
json_str = json.dumps(p, default=default) 自定义反序列化def object_hook(d):
if 'name' in d and 'age' in d:
return Person(d['name'], d['age'])
return d
data = json.loads(json_str, object_hook=object_hook) 这种方式适合封装到工具函数里复用，避免每次都要写重复代码。
基本上就这些。只要掌握了这几个核心函数，就能应对大多数JSON处理场景了。记住，虽然功能简单，但格式错误和类型不匹配是常见坑点，处理前最好加一层判断或异常捕获。
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