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Python 中的 JSON 操作：简单、高效的数据交换格式
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在现代的数据交换和存储中，JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，备受青睐。它不仅易于阅读和理解，还可以灵活地表达和存储高维数据。本文将介绍如何在 Python 中操作 JSON 文件，实现数据的序列化和反序列化。 1. JSON 数据格式JSON 格式采用键值对的方式表达信息。它的值可以是对象、数组、字符串、整数、浮点数、布尔型或空值。下面是一个 JSON 数据的例子： { "name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [ {"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"} ] }在实际工作中，我们可以根据需要扩展和定制这种数据格式，以适应不同的场景和业务需求。 2. Python 操作 JSON 文件Python 提供了内置的 json 模块，用于解析和操作 JSON 数据。 2.1 JSON 反序列化为 Python 对象将 JSON 数据反序列化为 Python 对象是常见的操作，可以利用 json.loads() 方法实现。 import json json_str = '{"name":"kira","age":18}' print(json_str, type(json_str)) load_data = json.loads(json_str) print(load_data, type(load_data))运行结果： {"name":"kira","age":18} {'name': 'kira', 'age': 18}此外，如果需要从 JSON 文件中加载数据，可以使用 json.load() 方法。 import json with open('kira.json', 'r', encoding='utf-8') as f: load_data = json.load(f) print(load_data, type(load_data))运行结果： {'name': 'kira', 'age': 18, 'hobby': ['唱歌', '吹牛'], 'friends': [{'name': '刘德华'}, {'name': '梁朝伟'}]} 2.2 Python 序列化为 JSON与反序列化相对应，Python 可以将对象序列化为 JSON 数据。json.dumps() 方法可以实现这一功能。 import json data = { "name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [ {"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"} ] } json_str = json.dumps(data) print(json_str) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)) print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True))运行结果 {"name": "kira", "age": 18, "hobby": ["\u5531\u6b4c", "\u5439\u725b"], "friends": [{"name": "\u5218\u5fb7\u534e"}, {"name": "\u6881\u671d\u4f1f"}]} {"name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [{"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"}]} { "name": "kira", "age": 18, "hobby": [ "唱歌", "吹牛" ], "friends": [ { "name": "刘德华" }, { "name": "梁朝伟" } ] } { "age": 18, "friends": [ { "name": "刘德华" }, { "name": "梁朝伟" } ], "hobby": [ "唱歌", "吹牛" ], "name": "kira" }如果需要将 Python 对象序列化后写入 JSON 文件，可以使用 json.dump() 方法。 import json data = { "name": "kira", "age": 18, "hobby": ["唱歌", "吹牛"], "friends": [ {"name": "刘德华"}, {"name": "梁朝伟"} ] } with open('first.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)通过上述方法，我们可以轻松地在 Python 中进行 JSON 数据的序列化和反序列化操作。无论是数据交换还是数据存储，JSON 都是一种简单而高效的选择。在实际工作中，我们可以根据具体需求灵活运用 JSON 的优势，提高工作效率。 3 工作中的常见场景 3.1 网络请求和响应在web开发中，客户端和服务器之间得数据传输通常使用JSON格式。客户端可以将数据封装成 JSON 字符串，通过网络请求发送给服务器。服务器接收到 JSON 数据后，可以使用 Python 中的 JSON 模块将其反序列化为 Python 对象进行处理。处理完成后，服务器可以将结果序列化为 JSON 数据，发送给客户端作为响应。例如： 服务器端（Python）： from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) @app.route('/api/data', methods=['POST']) def receive_data(): data = request.get_json() # 对接收到的数据进行处理 processed_data = process_data(data) # 将处理后的数据作为 JSON 响应返回给客户端 return jsonify(processed_data) def process_data(data): # 在这里进行数据处理的逻辑 # ... return processed_data if __name__ == '__main__': app.run() 客户端（JavaScript）： const data = { name: '测试玩家勇哥', age: 18, hobby: ['唱歌', '吹牛'], }; fetch('/api/data', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify(data), }) .then(response => response.json()) .then(responseData => { // 处理从服务器返回的响应数据 console.log(responseData); });上述就是客户端语服务器端之间使用JSON数据传输交互的常见场景。 3.2 配置文件管理JSON 格式数据非常适合用于存储和管理配置文件，当然数据文件的使用之前小编有一篇文章详细介绍过，忘记了的小伙伴可以去复习一下。 下面举个荔枝： 读取配置文件： import json def read_config_file(file_path): with open(file_path, 'r') as f: config_data = json.load(f) return config_data # 读取配置文件 config = read_config_file('config.json') # 获取配置项的值 db_host = config['database']['host'] db_port = config['database']['port'] 修改配置文件： import json def update_config_file(file_path, new_config): with open(file_path, 'w') as f: json.dump(new_config, f, indent=4) # 读取配置文件 config = read_config_file('config.json') # 修改配置项的值 config['database']['port'] = 5432 # 更新配置文件 update_config_file('config.json', config)数据持久化存储也是可以写道JSON文件中的，本文就不做过多的描写了。 总结以上就是小编今天为各位小伙伴准备的内容，如果你想了解更多关于Python自动化测试的知识和技巧，欢迎关注我！ 最后：下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】
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