Python 读取 JSON 文件
原文： Python Read JSON File – How to Load JSON from a File and Parse Dumps
欢迎！如果你想学习如何在Python中和JSON文件交互，那么本文适合你。
你将学习：
为什么JSON格式如此重要
JSON的基本结构和数据类型
JSON和字典如何在Python中协同工作
如何使用Python内置的json模块
如何将JSON字符串转换为Python对象，反之亦然
如何使用loads()和dumps()
如何让JSON字符串自动缩进
如何在Python中使用load()读取JSON文件
如何在Python中使用dump()将JSON字符串写入文件
以及更多
准备好了吗？让我们开始吧！✨
🔹 介绍：什么是JSON
JSON格式的产生最初是受到JavaScript（一种用于Web开发的编程语言）语法的启发，但在那之后，它成为一种独立于语言的数据格式，并且今天我们所使用的大多数编程语言都可以生成和读取JSON。
JSON的重要性和使用例子
基本上，JSON是一种用于存储或表示数据的格式。它的常见用例包括Web开发和配置文件。
让我们看看原因：
Web开发： 在Web应用程序中，通常用JSON从服务端向客户端发送数据，反之亦然。
配置文件： JSON还用于存储配置和设置信息。例如，要创建Google Chrome App，则需要一个名为manifest.json的JSON文件，用于指定应用程序的名称、描述、当前版本以及其它属性和设置。
🔸 JSON的结构和格式
既然已经知道了JSON的用途，那么让我们通过一个比萨饼订单数据的示例来看看它的基本结构：
{
"size": "medium",
"price": 15.67,
"toppings": ["mushrooms", "pepperoni", "basil"],
"extra_cheese": false,
"delivery": true,
"client": {
"name": "Jane Doe",
"phone": null,
"email": "janedoe@email.com"
}
}
上面是示例的sample.json文件
以下是JSON格式的主要特征：
有一系列用花括号{}括起来的键-值对。
每个键都使用以下格式映射到特定值：
"key":
💡 提示：value的内容必须用双引号括起来。
键-值对用逗号分隔，只有最后一对后面可以不加逗号。
{
"size": "medium", # Comma!
"price": 15.67
}
💡 提示： 我们通常使用不同级别的缩进来格式化JSON，以使数据更易于阅读。在本文中，你将学习如何使用Python自动添加缩进。
JSON数据类型：键和值
JSON文件具有特定规则，其用于确定哪些数据类型是有效的键和值。
键必须是字符串。
值可以是字符串、数字、数组、布尔值（true/false）、null或JSON对象。
根据Python文档：
JSON的键/值对中的键始终是str类型。当字典转换为JSON时，字典中的所有键都被强制转换为字符串。
风格指南
根据Google JSON Style Guide：
始终使用有意义的名称。
数组类型的值对应的键名应使用复数形式，所有其它键名应为单数形式。例如：如果对应的值是数组，请使用orders而不是order。
JSON数据中不应该有注释。
🔹 JSON vs. Python Dictionaries（字典数据类型）
JSON和字典从显示形式来看可能非常相似，但它们有很大的不同。让我们看看它们是如何“连接（译者：这里意思应该是它们之间的关系）”，以及如何相互补充，来使得Python成为处理JSON文件的强大工具。
JSON是用于表示和存储数据的文件格式，而Python字典是Pythons程序运行时保存在内存中的实际数据结构（对象）。
JSON和Python字典如何协同工作
当我们在Python中处理JSON文件时，我们不能直接读取数据并在程序中使用它，这是因为整个文件被表示为单个字符串，我们无法单独访问键值对。
除非······
我们使用JSON文件的键-值对创建一个Python字典，这样我们就可以在程序中使用它来读取、使用和修改（如果需要的话）数据。
这是JSON和Python字典之间的“联系”：JSON是数据的字符串表示，字典是程序运行时在内存中创建的实际数据结构。（译者注：字典转换为JSON叫序列化，反之为反序列化）
很好，既然你已经对JSON有足够多的了解，那么让我们开始深入了解实际情况中如何在Python里使用JSON的。
🔸 JSON模块
幸运的是，Python自带一个名为json的内置模块，安装Python时会自动安装该模块，这个模块包含一些帮助处理JSON文件和字符串的功能。
我们将在接下来的示例中使用此模块。
如何导入JSON模块
要在程序中使用json，只需在文件顶部写一个导入语句。（译者注：实际上只要在使用它之前导入就行）
就像这样：
通过此行就可以使用模块中定义的函数，我们将在示例中调用其中几个方法。
💡 提示： 如果写了上面的导入语句，则需要使用下面的语法来调用在json模块中定义的函数：
🔹 Python和JSON字符串
为了说明json模块中最重要的一些函数是如何工作的，我们将使用JSON格式的多行字符串。
JSON字符串
特别地，这个字符串只是一个普通的遵循JSON格式的多行Python字符串，我们将在示例中使用它。
data_JSON = """
{
"size": "Medium",
"price": 15.67,
"toppings": ["Mushrooms", "Extra Cheese", "Pepperoni", "Basil"],
"client": {
"name": "Jane Doe",
"phone": "455-344-234",
"email": "janedoe@email.com"
}
}
"""
JSON字符串
我们使用三重引号在Python中定义多行字符串。
然后我们将字符串赋给变量data_JSON。
💡 提示：Python Style Guide建议三重引号字符串使用双引号。
JSON字符串到Python字典
我们将使用此JSON格式的字符串来创建一个可以访问、使用和修改的Python字典。
为此，我们将使用json模块的loads()函数，并将字符串作为参数传递进去。
这是基本语法：
这是代码：
# 导入模块
import json
# JSON格式的字符串
data_JSON = """
{
"size": "Medium",
"price": 15.67,
"toppings": ["Mushrooms", "Extra Cheese", "Pepperoni", "Basil"],
"client": {
"name": "Jane Doe",
"phone": "455-344-234",
"email": "janedoe@email.com"
}
}
"""
# 将JSON字符串转换为字典
data_dict = json.loads(data_JSON)
注意这行：
data_dict = json.loads(data_JSON)
json.loads(data_json)使用JSON字符串的键-值对创建一个新字典，并返回这个字典。
然后返回的字典被赋值给变量data_dict。
太棒了！ 如果我们打印这个字典，会看到以下输出：
{'size': 'Medium', 'price': 15.67, 'toppings': ['Mushrooms', 'Extra Cheese', 'Pepperoni', 'Basil'], 'client': {'name': 'Jane Doe', 'phone': '455-344-234', 'email': 'janedoe@email.com'}}
字典中已填充了JSON字符串的数据，每个键值对都被成功添加到字典里。
现在让我们尝试使用与访问常规Python字典相同的语法，来访问键-值对的值，看看会发生什么：
print(data_dict["size"])
print(data_dict["price"])
print(data_dict["toppings"])
print(data_dict["client"])
输出是：
Medium
15.67
['Mushrooms', 'Extra Cheese', 'Pepperoni', 'Basil']
{'name': 'Jane Doe', 'phone': '455-344-234', 'email': 'janedoe@email.com'}
每个键都可以用来访问其对应的值，正如我们所期望的那样。
💡 提示： 我们可以像使用任何其它Python字典一样来使用此字典。例如，我们可以调用字典的方法，添加、更新和删除键-值对，以及其它等等操作，我们甚至可以在for循环中使用它。
JSON到Python：类型转换
当使用loads()从JSON字符串来创建Python字典时，你会注意到一些值将被转换为Python中对应的值和数据类型。
Python文档上的这个json模块表格总结了JSON数据类型和Python数据类型的对应关系：
这是官方json模块文档中的表格
**💡 提示：**当我们处理JSON文件时，转换表同样也适用。
Python字典到JSON字符串
现在你知道了如何用JSON格式的字符串创建Python字典。
但有时我们可能需要做相反的事情，即用对象（例如字典）创建JSON格式的字符串，以便打印、显示、存储，或者将其作为字符串使用。
为此，我们可以使用json模块的dumps函数，该函数要求将（要转换的）对象作为参数传递：
💡 提示： 此函数将返回一个字符串。
这是一个例子，我们将Python字典client转换为JSON格式的字符串，并将其赋值给变量：
# Python Dictionary
client = {
"name": "Nora",
"age": 56,
"id": "45355",
"eye_color": "green",
"wears_glasses": False
}
# 获得一个JSON格式的字符串
client_JSON = json.dumps(client)
注意这行：
client_JSON = json.dumps(client)
json.dumps(client)创建并返回一个包含字典中所有键-值对的JSON格式的字符串。
然后将此字符串赋值给client_JSON变量。
如果我们打印这个字符串，会看到如下输出：
{"name": "Nora", "age": 56, "id": "45355", "eye_color": "green", "wears_glasses": false}
💡 提示： 请注意，最后一个值（false）已更改。在Python字典中，此值为False，但在JSON中等效值为false，这有助于我们确认原始字典现在确实已经表示为JSON格式的字符串。
如果我们检查此变量（client_JSON）的数据类型，我们会看到：
所以这个函数的返回值确实是一个字符串。
Python到JSON：类型转换
当我们将字典转换为JSON字符串时，也会发生类型转换过程。来自Python文档的这张表显示了二者相对应的值：
表格来自官方json模块文档。
如何使用缩进打印JSON数据
如果我们使用dumps函数打印上一示例中得到的字符串，我们会看到：
{"name": "Nora", "age": 56, "id": "45355", "eye_color": "green", "wears_glasses": false}
但是这样可读性不是很高，对吧？
我们可以通过添加缩进来提高JSON字符串的可读性。
我们只需传递第二个参数来指定要用于JSON字符串缩进的空格数，（dumps函数）就会自动执行此操作：
💡 提示： 第二个参数必须是非负整数（表示空格数）或字符串，如果indent是一个字符串（例如"\t"），则用该字符串缩进每个级别（帮助文档).
现在，如果我们使用第二个参数来调用dumps：
client_JSON = json.dumps(client, indent=4)
打印client_JSON的结果是：
{
"name": "Nora",
"age": 56,
"id": "45355",
"eye_color": "green",
"wears_glasses": false
}
这很棒，对吧？现在我们的字符串格式很好看，这对我们处理存储人类可读格式的数据的文件来说将非常有用。
如何对键排序
如果有需要，还可以按字母顺序对键进行排序，只需写入参数sort_keys并传递值True：
💡 提示： 如果不传递值，sort_keys默认为False。
例如：
client_JSON = json.dumps(client, sort_keys=True)
将会返回键按字母顺序排序的JSON字符串：
{"age": 56, "eye_color": "green", "id": "45355", "name": "Nora", "wears_glasses": false}
如何同时按字母排序和使用缩进
要生成（键）按字母顺序和有缩进的JSON字符串，只需要传递两个参数：
在这个例子中，输出是：
{
"age": 56,
"eye_color": "green",
"id": "45355",
"name": "Nora",
"wears_glasses": false
}
💡 提示： 可以按任何顺序（相对于彼此）传递这两个参数，但（要进行转换的）对象必须是第一个参数。
太棒了，现在你已经知道如何使用JSON字符串，那就让我们看看如何在Python程序中处理JSON文件。
🔸 JSON和文件
JSON通常用于将数据存储在文件中，因此Python为我们提供了在程序中读取这些类型的文件、处理文件的数据以及编写新数据所需的工具。
**💡 提示：**JSON文件有一个.json扩展名：
来看看如何在Python中处理.json文件。
在Python中如何读取JSON文件
假设我们创建了一个 orders.json 文件，文件中有披萨店两个订单的数据：
{
"orders": [
{
"size": "medium",
"price": 15.67,
"toppings": ["mushrooms", "pepperoni", "basil"],
"extra_cheese": false,
"delivery": true,
"client": {
"name": "Jane Doe",
"phone": null,
"email": "janedoe@email.com"
}
},
{
"size": "small",
"price": 6.54,
"toppings": null,
"extra_cheese": true,
"delivery": false,
"client": {
"name": "Foo Jones",
"phone": "556-342-452",
"email": null
}
}
]
}
orders.json
请花点时间分析此JSON文件的结构。
以下是一些提示：
请注意值的数据类型、缩进和文件的整体结构。
主键"orders"的值是一个JSON对象数组（这个数组在Python中表示列表），（数组里）每个JSON对象都保存了披萨订单的数据。
如果我们想在Python中读取此文件，只需要使用with语句：
💡 提示： 在上面的语法中，我们可以为file（绿色框）指定任何名称，这是一个我们可以在with语句中用来引用文件对象的变量。
此语法中的关键代码行是：
data = json.load(file)
json.load（file）创建并返回一个新的包含JSON文件中键-值对的Python字典。
然后将该字典赋值给data变量。
💡 提示： 请注意，我们使用的是load()而不是loads()，这是json模块中的不同函数。你将在本文的末尾了解更多它们的差异。
一旦我们将JSON文件的内容作为字典存储在data变量中，我们就可以使用它做想要做的任何事情。
例子
例如，如果我们执行：
print(len(data["orders"]))
输出为2，因为主键orders的值是一个包含两个元素的列表。
我们还可以使用键访问其对应的值，即处理JSON文件时通常要做的事情。
例如，要访问第一个订单的toppings，我们执行：
data["orders"][0]["toppings"]
首先，我们选择主键"orders"
然后，我们选择列表中的第一个元素（索引0）
最后，我们选择与键"toppings"对应的值
你可以在图表中以图形方式看到此“路径”：
如果我们打印这个值，输出是：
['mushrooms', 'pepperoni', 'basil']
这正是我们所期望的。你只需要通过使用必要的键和索引来“深入”了解字典的结构（可以使用原始JSON文件或字符串作为视觉参考），就可以访问、修改或删除任何值。
💡 提示： 请记住，我们正在使用新创建的字典，对此字典所做的更改不会影响原JSON文件。要更新文件的内容，需要写入文件中。
如何写一个JSON文件
让我们看看如何写一个JSON文件。
第一行的with语句（和读JSON文件）非常相似，唯一的改变是需要以'w'（即写入）模式打开文件，这样才能修改文件。
💡 提示： 如果当前工作目录（文件夹）中文件不存在，则会自动创建该文件。如果文件存在，通过使用'w'模式，我们将替换文件的全部内容。
在with语句中，有两种写入JSON文件的方法：
dump
dumps
让我们详细看看。
第一种方法：dump
这是一个有两个参数的函数：
将以JSON格式存储的对象（例如字典）。
将存储该JSON字符串的文件（即文件对象）。
如果披萨店想从JSON文件中删除客户的数据，并创建一个新版本的orders_new.json文件。
我们可以通过以下代码完成此操作：
# 打开orders.json文件
with open("orders.json") as file:
# 加载它的内容并创建一个新字典
data = json.load(file)
# 在每个order中删除"client"键-值对
for order in data["orders"]:
del order["client"]
# 打开（或者创建）一个orders_new.json文件
# 保存新版本的数据
with open("orders_new.json", 'w') as file:
json.dump(data, file)
这是 orders.json 中数据的原始版本，请注意里面存在"client"键-值对。
{
"orders": [
{
"size": "medium",
"price": 15.67,
"toppings": ["mushrooms", "pepperoni", "basil"],
"extra_cheese": false,
"delivery": true,
"client": {
"name": "Jane Doe",
"phone": null,
"email": "janedoe@email.com"
}
},
{
"size": "small",
"price": 6.54,
"toppings": null,
"extra_cheese": true,
"delivery": false,
"client": {
"name": "Foo Jones",
"phone": "556-342-452",
"email": null
}
}
]
}
orders.json
这是orders_new.json文件里的新版本数据：
{"orders": [{"size": "medium", "price": 15.67, "toppings": ["mushrooms", "pepperoni", "basil"], "extra_cheese": false, "delivery": true}, {"size": "small", "price": 6.54, "toppings": null, "extra_cheese": true, "delivery": false}]}
orders_new.json
如果仔细分析，你会发现"clients"键-值对从所有订单中被删除。
然而，这个文件中缺少了一些东西，对吗？
请花点时间思考一下…可能是什么？
当然是缩进！
该文件实际上看起来不像JSON文件，但我们可以通过将参数indentation=4传递给dump()来轻松解决这个问题。
现在文件内容如下所示：
{
"orders": [
{
"size": "medium",
"price": 15.67,
"toppings": [
"mushrooms",
"pepperoni",
"basil"
],
"extra_cheese": false,
"delivery": true
},
{
"size": "small",
"price": 6.54,
"toppings": null,
"extra_cheese": true,
"delivery": false
}
]
}
orders_new.json
多么大的变化啊！这正是我们期望的JSON文件的样子。
现在你已经知道如何使用load()和dump来读取和写入JSON文件，就让我们看看这两个函数和用来处理JSON字符串的函数之间的区别。
🔹 load() vs. loads()
这个表格总结了这两个函数之间的主要区别：
💡 提示： 将loads()视为"load string"，这有助于记住函数处理的目标。
🔸 dump() vs. dumps()
这是一个总结了两个函数之间主要差异的表格：
💡 提示： 将dumps()视为"dump string"，这有助于记住函数处理的目标。
🔹 JSON中的重要术语
最后，使用JSON需要了解两个重要术语：
序列化： 将一个对象转换为JSON字符串
反序列化： 将一个JSON字符串转换为对象
🔸 总结
JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于表示和存储的数据格式。
它通常用于存储配置信息和在网络上传输数据。
JSON文件有一个.json扩展名。
可以将JSON字符串转换为Python对象，反之亦然。
可以读取JSON文件并用其键-值对创建Python对象。
可以以JSON格式存储Python对象的内容，并将其写入JSON文件。
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