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JSON 数据格式详解_json格式

网友: 技术文档 2025-07-30 11:26:42

JSON 数据格式详解_json格式

1. JSON 概念

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式：

  • 人类可读的文本格式
  • 完全独立于编程语言
  • 用于存储和传输结构化数据
  • 广泛应用于API通信、配置文件和数据存储

2. JSON 核心原理

  • 键值对结构：类似字典的概念
  • 树状层级：支持嵌套数据结构
  • 数据类型支持：字符串、数字、布尔值、数组、对象、null
  • 无状态：不包含函数或可执行代码
  • 文本格式：使用纯文本表示，默认UTF-8编码

3. JSON 语法规范

基本结构

{ \"key1\": \"value\", \"key2\": 42, \"key3\": true, \"key4\": null, \"key5\": [\"数组\", \"元素\"], \"key6\": { \"nested\": \"嵌套对象\" }}

语法规则

  1. 键名：必须用双引号包裹
  2. 字符串值：必须用双引号包裹
  3. 数据类型：
    • 字符串：\"text\"
    • 数字：123 或 3.14
    • 布尔值：true 或 false
    • null：null
    • 数组：[值1, 值2]
    • 对象：{\"key\": value}
  4. 分隔符：
    • 键值对用冒号 : 分隔
    • 元素用逗号 , 分隔
  5. 不支持特性：
    • 注释
    • 尾随逗号
    • 十六进制数字

4. JSON API 功能（Python）

核心函数

函数 功能 主要参数 json.dump() 序列化到文件 obj, fp, indent, ensure_ascii json.dumps() 序列化为字符串 obj, indent, separators, default json.load() 从文件反序列化 fp, object_hook, parse_float json.loads() 从字符串反序列化 s, object_hook, parse_int

关键参数说明

  1. 序列化参数：

    • indent：缩进空格数（美化输出）
    • ensure_ascii=False：允许非ASCII字符（如中文）
    • default：自定义对象序列化函数
    • separators=(\',\', \':\')：紧凑格式

  2. 反序列化参数：

    • object_hook：自定义字典转换函数
    • parse_float：自定义浮点数解析
    • parse_int：自定义整数解析

5. JSON 处理流程

#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg {font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg svg{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .label{font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .label text,#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node rect,#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node circle,#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node ellipse,#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node polygon,#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-48tB5TxW9eCTdOPg :root{--mermaid-font-family:\"trebuchet ms\",verdana,arial,sans-serif;}json.dumpsjson.loadsjson.dumpjson.loaddefault函数object_hookPython对象JSON字符串Python对象JSON文件自定义对象可序列化字典

6. 应用示例

示例1：基本序列化与反序列化

输入（Python对象）：

data = { \"server\": \"web01\", \"status\": \"online\", \"ports\": [80, 443], \"active\": True}

序列化：

import json# 转换为JSON字符串json_str = json.dumps(data, indent=2)print(json_str)

输出（JSON字符串）：

{ \"server\": \"web01\", \"status\": \"online\", \"ports\": [ 80, 443 ], \"active\": true}

反序列化：

# 从JSON字符串转换回Python对象restored_data = json.loads(json_str)print(restored_data[\"ports\"][0]) # 输出: 80

示例2：文件读写

写入JSON文件：

config = { \"database\": { \"host\": \"db.example.com\", \"port\": 3306, \"user\": \"admin\" }, \"timeout\": 30}with open(\"config.json\", \"w\") as f: json.dump(config, f, indent=4)

生成的config.json：

{ \"database\": { \"host\": \"db.example.com\", \"port\": 3306, \"user\": \"admin\" }, \"timeout\": 30}

读取JSON文件：

with open(\"config.json\", \"r\") as f: loaded_config = json.load(f) print(loaded_config[\"database\"][\"host\"]) # 输出: db.example.com

示例3：处理自定义对象

自定义设备类：

class NetworkDevice: def __init__(self, name, ip): self.name = name self.ip = ip

序列化自定义对象：

def device_encoder(obj): if isinstance(obj, NetworkDevice): return {\"device_name\": obj.name, \"ip_address\": obj.ip} raise TypeError(\"不可序列化的对象\")router = NetworkDevice(\"core-router\", \"10.0.0.1\")json_str = json.dumps(router, default=device_encoder)print(json_str)# 输出: {\"device_name\": \"core-router\", \"ip_address\": \"10.0.0.1\"}

反序列化自定义对象：

def device_decoder(dct): if \"device_name\" in dct and \"ip_address\" in dct: return NetworkDevice(dct[\"device_name\"], dct[\"ip_address\"]) return dctdevice = json.loads(json_str, object_hook=device_decoder)print(f\"{device.name}: {device.ip}\") # 输出: core-router: 10.0.0.1

示例4：处理特殊数据类型

输入（包含日期）：

from datetime import datetimelog_entry = { \"event\": \"login\", \"user\": \"alice\", \"timestamp\": datetime.now()}

自定义序列化：

def custom_serializer(obj): if isinstance(obj, datetime): return obj.isoformat() return str(obj) # 其他类型转为字符串json_str = json.dumps(log_entry, default=custom_serializer)print(json_str)

输出：

{ \"event\": \"login\", \"user\": \"alice\", \"timestamp\": \"2023-11-15T14:30:45.123456\"}

7. 常见错误处理

invalid_json = \"{\'key\': \'value\'}\" # 错误：JSON要求双引号try: data = json.loads(invalid_json)except json.JSONDecodeError as e: print(f\"JSON解析错误: {e.msg}\") print(f\"位置: 行 {e.lineno}, 列 {e.colno}\") # 实际输出: JSON解析错误: Expecting property name enclosed in double quotes

8. 最佳实践

  1. 美化与压缩：

    • 开发环境：使用 indent=2 方便阅读
    • 生产环境：使用 separators=(\',\', \':\') 减少体积

  2. 中文支持：

    data = {\"name\": \"服务器\"}json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False) # 正确显示中文

  3. 数据类型转换：

    • JSON数字 → Python int/float
    • JSON数组 → Python list
    • JSON对象 → Python dict
    • JSON null → Python None

  4. 安全注意：

    • 不要解析不可信来源的JSON
    • 设置最大解析深度：json.loads(data, max_depth=10)

JSON是现代应用中最常用的数据交换格式，掌握它的基本使用和Python处理技巧，是自动化运维和开发的基础能力。从配置文件到API通信，JSON无处不在！

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