pycharm 中 json 库的常用操作

时间：2024-10-29 22:52:41

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    • 1. 导入 `json` 模块
    • 2. 将 Python 对象编码为 JSON 字符串（序列化）
    • 3. 将 JSON 字符串解码为 Python 对象（反序列化）
    • 4. 从文件中读取 JSON 数据
    • 5. 将 Python 对象写入 JSON 文件
    • 6. 处理 JSON 解码错误
    • 总结

在 PyCharm 中，处理 JSON 数据通常使用 Python 标准库中的 json 模块。这个模块提供了一些方便的方法来编码（序列化）和解码（反序列化）JSON 数据。以下是一些常用的 json 库操作示例：

1. 导入 json 模块

首先，你需要导入 json 模块：

import json

2. 将 Python 对象编码为 JSON 字符串（序列化）

你可以使用 json.dumps() 方法将 Python 对象（如字典、列表等）转换为 JSON 字符串。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "city": "New York",
    "is_student": False,
    "courses": ["Math", "Science"]
}

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

indent=4 参数用于美化输出，使其更易读。

3. 将 JSON 字符串解码为 Python 对象（反序列化）

你可以使用 json.loads() 方法将 JSON 字符串转换为 Python 对象。

json_str = '''
{
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "city": "New York",
    "is_student": false,
    "courses": ["Math", "Science"]
}
'''

data = json.loads(json_str)
print(data)
print(data["name"])  # 输出: Alice

4. 从文件中读取 JSON 数据

你可以使用 json.load() 方法从文件中读取 JSON 数据并转换为 Python 对象。

假设你有一个名为 data.json 的文件，内容如下：

{
    "name": "Bob",
    "age": 25,
    "city": "Los Angeles",
    "is_student": true,
    "courses": ["History", "Art"]
}

读取这个文件的代码如下：

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

5. 将 Python 对象写入 JSON 文件

你可以使用 json.dump() 方法将 Python 对象写入 JSON 文件。

data = {
    "name": "Charlie",
    "age": 28,
    "city": "Chicago",
    "is_student": False,
    "courses": ["Physics", "Chemistry"]
}

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

ensure_ascii=False 参数用于确保非 ASCII 字符（如中文）能够正确写入文件。

6. 处理 JSON 解码错误

在处理 JSON 数据时，有时会遇到格式错误。你可以使用 try-except 块来捕获这些错误。

try:
    invalid_json_str = '{"name": "David", "age": 22, "city": "San Francisco", "is_student": , "courses": ["Biology"]}'
    data = json.loads(invalid_json_str)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON decode error: {e}")

总结

这些是 PyCharm 中使用 json 库处理 JSON 数据的一些常用操作。通过这些方法，你可以方便地在 Python 程序中处理 JSON 数据。

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