JSON与Python序列化操作指南

一、JSON概述

1. 定义
   JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，基于ECMAScript子集，具有以下特性：

   • 语言无关的文本格式
   • 语法类似C语言家族（C/C++/Java/JavaScript等）
   • 人类可读且机器高效解析
   • 广泛用于网络数据传输

2. Python中的映射关系

   JSON数组   ↔ Python列表（list）
   JSON对象  ↔ Python字典（dict）
   

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二、序列化模块对比

特性	json 模块	pickle 模块
跨语言支持	✔️ (多语言兼容)	❌ (仅Python)
数据类型支持	基础类型（字典/列表/字符串/数字）	所有Python类型（类/函数等）
安全性	高（无代码执行风险）	低（可能执行任意代码）
典型用途	API数据交换、配置文件	Python对象持久化存储

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三、json模块核心方法

1. dumps()：数据类型 → JSON字符串

import json

test_dict = {'one': 1, 'two': {2.1: ['a', 'b']}}
json_str = json.dumps(test_dict)  # 关键操作

print(f"原始类型: {type(test_dict)}")  # <class 'dict'>
print(f"转换后类型: {type(json_str)}")  # <class 'str'>
print(f"JSON字符串: {json_str}")      # {"one": 1, "two": {"2.1": ["a", "b"]}}

⚠️ 注意：键2.1会被转换为字符串（JSON规范要求键必须是字符串）

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2. loads()：JSON字符串 → Python数据类型

new_dict = json.loads(json_str)  # 解析JSON字符串

print(f"解析后类型: {type(new_dict)}")  # <class 'dict'>
print(f"内容: {new_dict}")             # {'one': 1, 'two': {'2.1': ['a', 'b']}}

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3. dump()：字典 → JSON文件

with open("record.json", "w") as f:
    json.dump(new_dict, f)  # 写入文件
    print("JSON文件写入完成")

生成文件内容：

{"one": 1, "two": {"2.1": ["a", "b"]}}

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4. load()：JSON文件 → Python字典

with open("record.json", "r") as load_f:
    load_dict = json.load(load_f)  # 从文件加载

print(f"文件解析类型: {type(load_dict)}")  # <class 'dict'>
print(f"内容: {load_dict}")               # {'one': 1, 'two': {'2.1': ['a', 'b']}}

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四、JSON文件格式化技巧

两种等效实现方式：

# 方法1：dumps() + 手动写入
with open("format_json.json", "w") as f:
    f.write(json.dumps(load_dict, indent=4, ensure_ascii=False))

# 方法2：直接使用dump()参数
with open("format_json.json", "w") as f:
    json.dump(load_dict, f, indent=4, ensure_ascii=False)

关键参数：

• indent=4：4空格缩进格式化
• ensure_ascii=False：支持非ASCII字符（如中文）

格式化后文件：

{
    "one": 1,
    "two": {
        "2.1": [
            "a",
            "b"
        ]
    }
}

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核心总结

1. 基础转换

   • dumps/loads：内存对象 ↔ JSON字符串
   • dump/load：文件 ↔ 内存对象

2. 数据类型限制
   JSON不支持Python特有类型（如日期/类对象），此时需用pickle。

3. 最佳实践

   # 写入推荐
   json.dump(data, file, indent=2, ensure_ascii=False) 
   
   # 读取推荐
   with open("data.json") as f:
       data = json.load(f)