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json 是 Python 中用于处理 JSON 数据的标准库。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人类阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。Python 的 json 模块提供了将 Python 对象与 JSON 数据相互转换的功能。

1. 基本功能

json 模块提供了四个主要的函数：

json.dump()

json.dumps()

json.load()

json.loads()

1.1 json.dump()

json.dump() 用于将 Python 对象序列化为 JSON 格式，并写入文件。

import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False
}

with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

1.2 json.dumps()

json.dumps() 用于将 Python 对象序列化为 JSON 格式的字符串。

import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False
}

json_string = json.dumps(data)
print(json_string)

1.3 json.load()

json.load() 用于从文件中读取 JSON 数据，并将其反序列化为 Python 对象。

import json

with open('data.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)

1.4 json.loads()

json.loads() 用于将 JSON 格式的字符串反序列化为 Python 对象。

import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
data = json.loads(json_string)
print(data)

2. 参数详解

2.1 json.dump() 和 json.dumps()

obj: 要序列化的 Python 对象。

fp: 文件对象（仅适用于 json.dump()）。

skipkeys: 如果为 True，则跳过无法序列化的键。

ensure_ascii: 如果为 False，则输出包含非 ASCII 字符。

check_circular: 如果为 False，则禁用循环引用检查。

allow_nan: 如果为 False，则禁止 NaN、Infinity 和 -Infinity。

cls: 自定义 JSON 编码器类。

indent: 缩进级别，用于格式化输出。

separators: 用于分隔 JSON 对象的项和键值对的字符串。

default: 自定义序列化函数。

sort_keys: 如果为 True，则按键排序输出。

示例：

import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False
}

json_string = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(json_string)

2.2 json.load() 和 json.loads()

fp: 文件对象（仅适用于 json.load()）。

s: JSON 字符串（仅适用于 json.loads()）。

cls: 自定义 JSON 解码器类。

object_hook: 自定义对象钩子函数。

parse_float: 自定义浮点数解析函数。

parse_int: 自定义整数解析函数。

parse_constant: 自定义常量解析函数。

object_pairs_hook: 自定义对象对钩子函数。

示例：

import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'

def custom_decoder(dct):
    if 'age' in dct:
        dct['age'] = str(dct['age']) + " years old"
    return dct

data = json.loads(json_string, object_hook=custom_decoder)
print(data)

3. 错误处理

在处理 JSON 数据时，可能会遇到一些常见的错误，例如文件不存在或 JSON 格式不正确。可以使用 try-except 块来处理这些错误：

import json

try:
    with open('data.json', 'r') as file:
        data = json.load(file)
        print(data)
except FileNotFoundError:
    print("文件未找到")
except json.JSONDecodeError:
    print("JSON 格式错误")

4. 总结

Python 的 json 模块提供了强大的功能来处理 JSON 数据。通过 json.dump() 和 json.dumps()，你可以将 Python 对象序列化为 JSON 格式；通过 json.load() 和 json.loads()，你可以将 JSON 数据反序列化为 Python 对象。利用这些功能，你可以轻松地在 Python 程序中处理 JSON 数据。

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