Python 从文件中读取JSON 数据并解析转存

2024-02-29 1685阅读

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文章目录

文章开篇
Json简介
Json数据类型
Json硬性规则
Json数据转化网站
Json和Dict类型转换
json模块的使用
Python数据和Json数据的类型映射
json.dumps

1.字典数据中含有**存在中文**
2.json数据通过缩进符**美观输出**
3.对Python数据类型中键进行**排序输出**
4.json数据**分隔符的控制**
json.dump
json.loads
json.load
Json和非Dict类型数据转换

1.元祖转换
2.列表转换
3.布尔值转换
4.数值转换
案例应用

1.JSON数据的合并与去重
2.JSON数据的动态查询与过滤

总结

文章开篇

Python的魅力，犹如星河璀璨，无尽无边；人生苦短、我用Python！

Json简介

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

JSON数据使用键值对的方式来组织数据，其中键是字符串，值是字符串、数字、布尔值、数组、对象或null；

由于JSON数据格式简单且易于解析，它已成为现代应用程序中常用的数据格式之一，特别是在Web应用程序和移动应用程序中进行数据交换时，JSON数据被广泛使用。

Json数据类型

在JSON（JavaScript Object Notation）语言中，存在六种基本数据类型；

字符串（String）：由零个或多个字符组成的有序字符序列，用于表示文本信息；
数字（Number）：可以是整数或浮点数，用于表示数值信息；
布尔值（Boolean）：只有两个取值，true 或 false，用于表示逻辑状态；
数组（Array）：有序的值的集合，每个值可以是一个数据类型或另一个数组，用于表示列表或集合；
对象（Object）：无序的键值对集合，其中每个键都是一个字符串，每个值可以是任意数据类型，用于表示复杂的数据结构；

null：表示空值或不存在的值；

这些数据类型可以单独使用，也可以组合起来创建更复杂的数据结构；

例如，一个对象可以包含多个键值对，其中值可以是字符串、数字、布尔值、数组或另一个对象；

同样，数组可以包含任意数量的元素，每个元素都可以是任意数据类型；

这种灵活性和组合性使得JSON成为一种强大且通用的数据交换格式；

Json硬性规则

在JSON语言中，字符集的使用被严格限定为UTF-8。这是因为UTF-8编码能够支持全球范围内的字符集，确保了JSON数据的跨语言、跨平台兼容性；

为了确保JSON数据的解析一致性和准确性，JSON标准规定字符串的界定符必须是双引号（“”）。这意味着在JSON中，所有的字符串都必须用双引号括起来，而不能使用单引号或其他字符；

Json数据转化网站

**json.cn：**https://www.json.cn/
**kjson：**https://www.kjson.com/
**json菜鸟工具：**https://c.runoob.com/front-end/53
**sojson：**https://www.sojson.com/ 非常全的json处理网站
**编程狮-json检验工具：**https://www.w3cschool.cn/tools/index?name=jsoncheck

**JSONViewer：**http://jsonviewer.stack.hu/ 用于检测Json格式是否正确的一个在线应用工具

Json和Dict类型转换

处理JSON文件时，由于文件内容被视为单一字符串，不能直接使用其内部数据；

想要访问其键值对，需将其转换为Python字典，这样就可以程序中读取和修改；

Json数据是以字符串表示，Json转Dict叫反序列化；

Dict是内存中的实际数据结构对象，Dict转Json叫序列化；

Python的内置json模块是转换JSON与Python字典的便捷工具，提供高效方法处理JSON数据；

深入学习该模块可参考官方文档：https://docs.python.org/3/library/json.html。

json模块的使用

json模块是Python的内置模块，无需额外下载安装，使用时直接导入即可

import json

json模块中存在四种方法用来进行Python内置数据类型的转换：

方法	说明
Json.dumps()	将python对象编码成json字符串（dict转json）
json.loads()	将json字符串解码成python对象（json转dict）
json.dump()	将python中的对象转化成json存储到文件
json.load()	将文件中的json格式转换成python对象提取出来

Python数据和Json数据的类型映射

dumps和dump函数的作用是将Python数据类型转成json类型数据；

转化对照表如下

Python数据类型	Json数据类型
dict	object
list、tuple	array
str，unicode	string
int、float	number
True	true
False	false
None	null

loads和load函数的作用是将json类型数据转换成Python数据类型；

转化对照表如下

Json数据类型	Python数据类型
object	dict
array	list
string	str
number	int、float
true	True
false	False
null	None

json.dumps

作用：将Python字典类型的数据转成json格式的数据

json.dumps(...)参数释义如下

import json
json.dumps(
    obj,    # 待转化的对象
    skipkeys=False,     # 默认值是False，若dict的keys内的数据不是python的基本类型(str,unicode,int,long,float,bool,None)，设置为False时，就会报TypeError的错误。此时设置成True，则会跳过这类key
    ensure_ascii=True,  # 默认是ASCII码，若设置成False，则可以输出中文
    check_circular=True,# 若为False，跳过对容器类型的循环引用检查
    allow_nan=True,     # 若allow_nan为假，则ValueError将序列化超出范围的浮点值(nan、inf、-inf)，严格遵守JSON规范，而不是使用JavaScript等价值(nan、Infinity、-Infinity)
    cls=None,
    indent=None,        # 参数根据格式缩进显示，表示缩进几个空格
    separators=None,    # 指定分隔符；包含不同dict项之间的分隔符和key与value之间的分隔符；同时去掉`: `
    encoding="utf-8",   # 编码
    default=None,       # 默认是一个函数，应该返回可序列化的obj版本或者引发类型错误；默认值是只引发类型错误
    sort_keys=False,    # 若为False，则字典的键不排序；设置成True，按照字典排序（a到z）
    **kw)

通过示例来解释上面几个常见参数的作用

1.字典数据中含有存在中文

import json
dict_data = {
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "sex": "男",
    "address": "上海",
    "phone": "10086"
}
# 字典转成json数据
json_data = json.dumps(dict_data)
print(type(dict_data), dict_data)   #  {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'address': '上海', 'phone': '10086'}
print(type(json_data), json_data)   #  {"name": "\u5f20\u4e09", "age": 18, "sex": "\u7537", "address": "\u4e0a\u6d77", "phone": "10086"}
# 加上ensure_ascii=False参数即可将中文解码
json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)
print(type(json_data), json_data)   #  {"name": "张三", "age": 18, "sex": "男", "address": "上海", "phone": "10086"}

2.json数据通过缩进符美观输出

import json
dict_data = {
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "sex": "男",
    "address": "上海",
    "phone": "10086"
}
# 字典转成json数据
json_data = json.dumps(dict_data)
print(type(dict_data), dict_data)   #  {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'address': '上海', 'phone': '10086'}
print(type(json_data), json_data)   #  {"name": "\u5f20\u4e09", "age": 18, "sex": "\u7537", "address": "\u4e0a\u6d77", "phone": "10086"}
# 对json数据通过缩进符美观输出，使用indent参数
json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(type(json_data), json_data)
#  {
#     "name": "张三",
#     "age": 18,
#     "sex": "男",
#     "address": "上海",
#     "phone": "10086"
# }

3.对Python数据类型中键进行排序输出

import json
dict_data = {
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "sex": "男",
    "address": "上海",
    "phone": "10086"
}
# 字典转成json数据
json_data = json.dumps(dict_data)
print(type(dict_data), dict_data)   #  {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'address': '上海', 'phone': '10086'}
print(type(json_data), json_data)   #  {"name": "\u5f20\u4e09", "age": 18, "sex": "\u7537", "address": "\u4e0a\u6d77", "phone": "10086"}
# 对Python数据类型中键进行排序输出
json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True)
print(type(json_data), json_data)
#  {
#     "address": "上海",
#     "age": 18,
#     "name": "张三",
#     "phone": "10086",
#     "sex": "男"
# }

4.json数据分隔符的控制

import json
dict_data = {
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "sex": "男",
    "address": "上海",
    "phone": "10086"
}
# 字典转成json数据
json_data = json.dumps(dict_data)
print(type(dict_data), dict_data)   #  {'name': '张三', 'age': 18, 'sex': '男', 'address': '上海', 'phone': '10086'}
print(type(json_data), json_data)   #  {"name": "\u5f20\u4e09", "age": 18, "sex": "\u7537", "address": "\u4e0a\u6d77", "phone": "10086"}
# 对json数据通过缩进符美观输出，使用indent参数
json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False)
print(type(json_data), json_data)   #  {"name": "张三", "age": 18, "sex": "男", "address": "上海", "phone": "10086"}
json_data = json.dumps(dict_data, ensure_ascii=False, separators=(" + ", " @ "))
print(type(json_data), json_data)   #  {"name" @ "张三" + "age" @ 18 + "sex" @ "男" + "address" @ "上海" + "phone" @ "10086"}

json.dump

json.dump函数：将Json格式的数据写入文件中；

json.dumps函数：将Python字典类型的数据转成json格式的数据；

import json
dict_data = {
    "name": "张三",
    "age": 18,
    "sex": "男",
    "address": "上海",
    "phone": "10086"
}
# 使用json.dump；json数据一定是双引号
with open(file="test_json.json", mode="w", encoding="utf-8") as file:
    # 全部写入一行数据，不换行
    json.dump(dict_data,    # 待写入数据
              file,         # File对象
              sort_keys=True,       # 键的排序
              ensure_ascii=False)   # 显示中文
# test_json.json文件内容如下：
# {"address": "上海", "age": 18, "name": "张三", "phone": "10086", "sex": "男"}
with open(file="test_json.json", mode="w", encoding="utf-8") as file:
    # 全部写入一行数据，不换行
    json.dump(dict_data,    # 待写入数据
              file,         # File对象
              indent=4,     # 设置缩进
              sort_keys=True,       # 键的排序
              ensure_ascii=False)   # 显示中文
    
# test_json.json文件内容如下：
# {
#     "address": "上海",
#     "age": 18,
#     "name": "张三",
#     "phone": "10086",
#     "sex": "男"
# }

json.loads

作用：将json格式的数据转换成python字典类型的数据；

import json
# json字符串在python中是以字符串形式保存的，只是它的内部是按照json的规则构建
json_data = '{"address": "上海", "age": 18, "name": "张三", "phone": "10086", "sex": "男"}'
print(type(json_data), json_data)   #  {"address": "上海", "age": 18, "name": "张三", "phone": "10086", "sex": "男"}
dict_data = json.loads(json_data)
print(type(dict_data), dict_data)   #  {'address': '上海', 'age': 18, 'name': '张三', 'phone': '10086', 'sex': '男'}

json.load

作用：打开json文件，将之读取后转换成字典形式的数据；

json.load函数：打开json文件，将之转成字典形式的数据；

json.loads函数：将json格式的数据转换成python字典类型的数据；

import json
with open(file="test_json.json", mode="r", encoding="utf-8") as file:
    json_to_dict = json.load(file)  # json转成字典
print(type(json_to_dict), json_to_dict) #  {'address': '上海', 'age': 18, 'name': '张三', 'phone': '10086', 'sex': '男'}

Json和非Dict类型数据转换

1.元祖转换

import json
# 定义一个元祖类型的数据
tuple_data = (1, 2, 3, 4, 5)
# 将元祖类型的数据转换成json格式
json_data = json.dumps(tuple_data)
print(type(json_data), json_data)   #  [1, 2, 3, 4, 5]

2.列表转换

import json
# 定义一个列表类型的数据
list_data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 将列表类型的数据转换成json格式
json_data = json.dumps(list_data)
print(type(json_data), json_data)   #  [1, 2, 3, 4, 5]

3.布尔值转换

import json
# 定义一个布尔类型的数据
bool_data = True
# 将布尔类型的数据转换成json格式
json_data = json.dumps(bool_data)
print(type(json_data), json_data)   #  true

4.数值转换

import json
# 定义一个数值类型的数据
bool_data = 10086
# 将数值类型的数据转换成json格式
json_data = json.dumps(bool_data)
print(type(json_data), json_data)   #  10086

案例应用

1.JSON数据的合并与去重

假设有多个JSON文件，每个文件包含一组用户数据，并且希望将这些数据合并到一个文件中，同时去除重复的用户

import json
# 定义一个函数来合并和去重JSON数据
def merge_and_deduplicate_json(file_list, output_file):
    users = []
    seen_users = set()
    for file_path in file_list:
        with open(file_path, 'r') as file:
            data = json.load(file)
            for user in data:
                user_id = user.get('id')
                if user_id not in seen_users:
                    users.append(user)
                    seen_users.add(user_id)
    # 将合并后的数据写入输出文件
    with open(output_file, 'w') as file:
        json.dump(users, file, indent=4)
# 使用示例
merge_and_deduplicate_json(['users1.json', 'users2.json', 'users3.json'], 'merged_users.json')

2.JSON数据的动态查询与过滤

如果有一个大型的JSON数据集，并且需要根据特定的条件来查询和过滤数据，可以使用Python的json模块结合其他数据处理功能

import json
# 读取JSON文件
with open('large_dataset.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
# 定义一个函数来查询和过滤数据
def query_and_filter_data(data, query_conditions):
    filtered_data = []
    for item in data:
        if all(condition(item) for condition in query_conditions):
            filtered_data.append(item)
    return filtered_data
# 定义查询条件
def is_age_over_25(item):
    return item['age'] > 25
def has_email(item):
    return 'email' in item and item['email']
# 查询和过滤数据
filtered_users = query_and_filter_data(data, [is_age_over_25, has_email])
# 输出结果
for user in filtered_users:
    print(user)

总结

Python的json模块是一个非常方便的库，用于处理json格式的数据；

json数据是工作中经常会遇到的一种数据格式，也是很重要的一种数据；

本文首先对json数据及格式进行了简介，重新认识json数据；

其次，结合各种实际案例，将json和Python的各种数据类型，尤其是字典类型进行了转化；

最后，重要讲解了json数据的读取、写入和规范化的操作。

json序列化方法：
dumps：无文件操作
dump：序列化 + 写入文件
json反序列化方法：
loads：无文件操作
load：读文件 + 反序列化
格式化写入文件使用indent参数 = 4
将中文解码使用ensure_ascii参数 = False

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