在 Python 开发中,JSON(JavaScript Object Notation)几乎无处不在:Web 后端的数据交互、配置文件、日志存储、机器学习的输入输出……掌握 JSON 的高效操作,不仅能让你的代码更简洁,还能大幅提升开发效率。今天,就带你深挖 Python 里与 JSON 打交道的那些“隐藏技能”!一、JSON 基础回顾:为什么要爱它?
轻量易读:相比 XML,JSON 语法简洁,结构清晰,上手快。
语言无关:多数编程语言都原生支持,Python 只需内置模块即可搞定。
数据互动神器:前后端、微服务、工具链间交换数据的“通用语言”。
试试用 JSON,配合 Python 自动校验,一行代码就能让配置更可靠!
二、Python 操作 JSON 三板斧
1. 载入与导出:json.load
& json.dump
2. 字符串与对象:json.loads
& json.dumps
obj = json.loads('{"name": "Alice", "age": 25}')
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=False)
Tip:在日志里 embed JSON,配合 dumps(..., separators=(',', ':'))
可以生成最紧凑的单行格式。
三、进阶玩法:这些你肯定想试试!
1. 自定义编码与解码
当对象里包含日期、Decimal 等非 JSON 原生类型时,可继承 json.JSONEncoder
或提供 default
参数:
import json
from datetime import datetime
class DateEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, datetime):
return obj.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
return super().default(obj)
json.dumps({'time': datetime.now()}, cls=DateEncoder)
2. 流式解析:处理超大 JSON 文件
大文件一次性读入容易 OOM,可用第三方库 ijson
做增量解析:
import ijson
with open('big.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
for item in ijson.items(f, 'records.item'):
process(item)
3. JSONPath:像 XPath 一样查 JSON
想在嵌套结构里快速定位节点?试试 jsonpath-ng
:
from jsonpath_ng import parse
expr = parse('$.store.book[?(@.price<10)]')
matches = expr.find(data)
四、常见踩坑 & 实战建议
Unicode 转义:别被 \uXXXX
绊住脚,记得 ensure_ascii=False
。
浮点精度:金融场景慎用 float
,考虑 decimal.Decimal
+ 自定义序列化。
兼容性:Python 2/3 切换时,注意 json.load
默认返回 str
vs unicode
。
性能调优:解析海量 JSON,用 orjson
或 ujson
提速 2–10 倍。
五、实战案例:将 JSON 变成数据报告
读取日志:用 glob
批量读日志 JSON,合并为列表。
过滤 & 聚合:用 pandas.json_normalize
扁平化后,做分组统计。
可视化:结合 matplotlib
(或 pyecharts
),一键生成报告图表。
import pandas as pd
df = pd.json_normalize(all_records)
report = df.groupby('status').size().reset_index(name='count')
report.plot.bar(x='status', y='count')
掌握了以上技巧,你就能在 Python 项目中从容应对各种 JSON 需求——无论是日常的数据读写,还是复杂的编码解码,或是海量文件的流式处理,都能轻松驾驭。赶快动手试试,让你的数据处理效率暴涨,成为团队里的“JSON 大神”吧!
你在项目里还碰到过哪些 JSON “奇葩场景”?欢迎在评论区分享,让更多小伙伴踩坑心得互通有无!
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