《Python编程基础》课件-6.4.1JSON数据处理

JSON数据处理教学目标1.掌握JSON序列化（dumps）

2.掌握JSON反序列化（loads）

3.掌握JSON文件操作（dump/load）JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。在Python中，JSON常用于API交互、配置文件和数据存储，将Python数据结构如字典、列表转换为字符串，或反之。核心概念：JSON基于键值对，类似于Python字典，支持嵌套。优势：跨语言兼容、紧凑。应理解JSON不是Python独有，而是通用格式。注意：JSON字符串用双引号，键必须是字符串。1、什么是JSON

#JSON字符串示例（非代码执行）json_str='{"name":"Alice","age":30,"is_student":false}'#JSON格式字符串，键用双引号#这不是Python字典，而是字符串表示的JSON数据导入库使用import语句，将库功能引入当前脚本。核心概念:导入后，可序列化（PythontoJSON）和反序列化（JSONtoPython）。适合处理API响应或文件。注意：json处理不支持所有Python类型，如set需转换。2.导入json库importjson#导入标准库json，用于JSON操作data={"name":"Bob","age":25}#Python字典json_data=json.dumps(data)#序列化为JSON字符串print(json_data)#输出:{"name":"Bob","age":25}序列化是将Python对象转换为JSON字符串的过程，使用json.dumps()。核心概念:参数如indent美化输出，sort_keys排序键。处理列表、元组、None等，支持嵌套结构。用于API发送数据。注意：非标准类型如datetime需自定义编码器。3.JSON序列化（dumps）importjson#导入jsonperson={"name":"Charlie","hobbies":["reading","coding"],"age":None}#复杂字典json_str=json.dumps(person,indent=4,sort_keys=True)#序列化，美化缩进并排序print(json_str)#输出格式化JSON字符串反序列化是将JSON字符串转换为Python对象的过程，使用json.loads()。核心概念:自动映射JSON对象到字典，数组到列表。处理布尔、null、数字。用于解析API响应。注意：无效JSON引发JSONDecodeError，需异常处理。4.JSON反序列化（loads）importjson#导入jsonjson_str='{"name":"David","scores":[90,85],"active":true}'#JSON字符串data=json.loads(json_str)#反序列化为Python字典print(data["name"])#输出:David，访问字典键JSON文件操作使用json.dump()写入文件，json.load()读取。核心概念:与open()结合，确保UTF-8编码。用于持久化数据如配置。注意：dump支持ensure_ascii=False处理非ASCII。5.JSON文件操作（dump/load）importjson#导入jsondata={"city":"NewYork","population":8419600}#数据withopen('data.json','w')asf:#打开文件写入json.dump(data,f,indent=4)#写入JSONwithopen('data.json','r')asf:#打开文件读取loaded=json.load(f)#读取为字典print(loaded["city"])#输出:NewYorkJSON文件操作使用json.dump()写入文件，json.load()读取。核心概念:与open()结合，确保UTF-8编码。用于持久化数据如配置。注意：dump支持ensure_ascii=False处理非ASCII。5.JSON文件操作（dump/load）importjson#导入jsondata={"city":"NewYork","population":8419600}#数据withopen('data.json','w')asf:#打开文件写入json.dump(data,f,indent=4)#写入JSONwithopen('data.json','r')asf:#打开文件读取loaded=json.load(f)#读取为字典print(loaded["city"])#输出:NewYorkJSON与字典互转使用dumps/loads。在Python中，字典直接dumps，JSONloads到字典。用于数据操纵。核心概念:转换无缝桥接。6.JSON与字典转换importjson#导入dict_data={"a":1}#字典json_str=json.dumps(dict_data)#转JSONmodified_dict=json.loads(json_str)#转回字典modified_dict["b"]=2#修改print(json.dumps(modified_dict))#输出:{"a":1,"b":2}嵌套JSON处理多层结构，使用递归或键路径访问。在Python中，loads后字典导航。用于复杂API数据。示例中，提取内层值。核心概念:嵌套要求层级访问。7.处理嵌套JSONimportjson#导入nested_json='{"outer":{"inner":[1,2]}}'#嵌套字符串data=json.loads(nested_json)#解析print(data["outer"]["inner"][0])#输出:1，访问嵌套小结1.JSON是一种轻量级的数据交换格式，基于键值对，类似于Python字典。2.Python的json库支持序列化（将Pyt