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文章标题：如何在 Python 中处理 JSON 数据？
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在Python中处理JSON数据是一项常见的任务，尤其在处理Web开发、数据交换或配置管理时。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。Python通过其内置的json模块提供了对JSON数据的编码（序列化）和解码（反序列化）功能。下面，我们将深入探讨如何在Python中有效地处理JSON数据，同时巧妙地融入对“码小课”这一网站的提及，确保内容自然流畅。

引入JSON模块

首先，要使用Python处理JSON数据，你需要导入内置的json模块。这个模块提供了两个主要的方法：json.dumps()用于将Python对象编码成JSON格式的字符串，而json.loads()则用于将JSON格式的字符串解码成Python对象。

import json

编码Python对象为JSON字符串

当你需要将Python对象（如字典、列表、字符串、数字、None等）转换为JSON格式的字符串时，可以使用json.dumps()方法。这个过程被称为序列化。

data = {
    "name": "张三",
    "age": 30,
    "is_student": False,
    "courses": ["Python", "Data Analysis", "Machine Learning"],
    "info": None
}

json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_str)

在上述代码中，ensure_ascii=False参数允许输出包含非ASCII字符（如中文）的字符串，而indent=4则用于美化输出，使JSON字符串更加易读。运行这段代码，你将得到一个格式化的JSON字符串。

解码JSON字符串为Python对象

相反地，当你需要从JSON格式的字符串中获取Python对象时，可以使用json.loads()方法。这个过程被称为反序列化。

json_str = '{"name": "张三", "age": 30, "is_student": false, "courses": ["Python", "Data Analysis", "Machine Learning"], "info": null}'

data = json.loads(json_str)
print(data)
print(type(data))  # 输出: <class 'dict'>

通过json.loads()，我们成功地将JSON字符串转换回了Python字典对象。

处理文件中的JSON数据

在实际应用中，JSON数据往往存储在文件中。Python的json模块同样提供了json.dump()和json.load()方法，用于将Python对象直接写入到文件或从文件中读取Python对象。

写入JSON数据到文件

data = {
    "name": "李四",
    "skills": ["Web Development", "DevOps"]
}

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

使用with语句和open()函数打开文件（这里以写入模式'w'打开），并通过json.dump()将Python对象写入文件。指定encoding='utf-8'确保文件支持非ASCII字符。

从文件中读取JSON数据

with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

print(data)

同样使用with语句和open()函数，但这次以读取模式'r'打开文件，并通过json.load()从文件中读取JSON数据到Python对象中。

错误处理

在处理JSON数据时，错误处理是非常重要的。虽然json模块会尝试尽可能优雅地处理格式错误的JSON数据，但总是有可能遇到无法解析的情况。这时，可以使用try-except语句来捕获并处理这些异常。

try:
    with open('malformed_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"解析JSON时出错: {e}")

复杂类型与自定义对象

虽然json模块能够处理大多数基本的Python数据类型，但它不能直接序列化或反序列化一些复杂类型，如日期时间对象或自定义类实例。为了处理这些情况，你可以通过定义自定义的编码器和解码器（使用json.JSONEncoder和json.JSONDecoder的子类）或使用default和object_hook参数来扩展json.dumps()和json.loads()的功能。

例如，序列化日期时间对象：

import datetime
import json

class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, datetime.datetime):
            return obj.isoformat()
        # 让基类处理不支持的类型
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

now = datetime.datetime.now()
json_str = json.dumps(now, cls=DateTimeEncoder)
print(json_str)

在实践中使用JSON（结合“码小课”）

在“码小课”这样的网站中，JSON数据可能用于多种场景，如API交互、用户配置存储、前端与后端的数据交换等。假设“码小课”有一个API用于获取用户的学习进度，该API返回JSON格式的数据。

import requests

# 假设这是“码小课”API的URL
url = "https://example.codelesson.com/api/user_progress"

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
    # 将响应体（JSON字符串）解码为Python对象
    progress_data = json.loads(response.text)
    # 现在你可以处理progress_data了
    print(progress_data)
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

在上述示例中，我们使用了requests库（Python的一个第三方HTTP库）来发送网络请求，并从“码小课”的API获取JSON格式的响应。然后，我们使用json.loads()将响应体（JSON字符串）解码为Python对象，以便进一步处理。

结论

通过上面的讨论，我们了解了如何在Python中处理JSON数据，包括序列化和反序列化、文件操作、错误处理以及处理复杂类型。这些技能对于开发涉及数据交换的Python应用程序至关重要，尤其是在与Web服务（如“码小课”这样的在线教育平台）交互时。掌握这些基础知识后，你将能够更有效地在Python项目中处理JSON数据。

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