Python處理Json數據格式的常見的20種小技巧

作者：huaan9527 2024-11-12 12:08:06

20 種處理 JSON 數據的常見小技巧，涵蓋了從基本的序列化和反序列化到高級的自定義編碼和解碼。通過這些技巧，你可以更高效、更靈活地處理 JSON 數據。

處理 JSON 數據是 Python 編程中非常常見的任務。Python 提供了 json 模塊來方便地處理 JSON 數據。以下是 20 種處理 JSON 數據的常見小技巧，幫助你更高效地完成任務。

1. 導入 json 模塊

首先，確保導入 json 模塊。

import json

2. 將 Python 對象轉換為 JSON 字符串

使用 json.dumps() 方法將 Python 對象轉換為 JSON 字符串。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}

3. 將 JSON 字符串轉換為 Python 對象

使用 json.loads() 方法將 JSON 字符串轉換為 Python 對象。

json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
data = json.loads(json_str)
print(data)  # 輸出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}

4. 讀取 JSON 文件

使用 json.load() 方法從文件中讀取 JSON 數據。

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

5. 寫入 JSON 文件

使用 json.dump() 方法將 Python 對象寫入 JSON 文件。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False
}
with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

6. 格式化 JSON 輸出

使用 indent 參數格式化 JSON 輸出，使其更易讀。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "is_student": False
}
json_str = json.dumps(data, indent=4)
print(json_str)
# 輸出:
# {
#     "name": "Alice",
#     "age": 30,
#     "is_student": false
# }

7. 處理日期和時間

使用 json 模塊的 default 參數處理日期和時間對象。

from datetime import datetime
def json_default(value):
    if isinstance(value, datetime):
        return value.isoformat()
    raise TypeError(f"Type {type(value)} not serializable")
data = {
    "name": "Alice",
    "timestamp": datetime.now()
}
json_str = json.dumps(data, default=json_default)
print(json_str)

8. 自定義解碼器

使用 object_hook 參數自定義解碼器。

def custom_decoder(obj):
    if 'timestamp' in obj:
        obj['timestamp'] = datetime.fromisoformat(obj['timestamp'])
    return obj
json_str = '{"name": "Alice", "timestamp": "2023-10-01T12:00:00"}'
data = json.loads(json_str, object_hook=custom_decoder)
print(data)  # 輸出: {'name': 'Alice', 'timestamp': datetime.datetime(2023, 10, 1, 12, 0)}

9. 處理 Unicode

使用 ensure_ascii 參數處理 Unicode 字符。

data = {
    "name": "Alice",
    "message": "你好，世界！"
}
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "message": "你好，世界！"}

10. 處理特殊字符

使用 separators 參數處理特殊字符。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30
}
json_str = json.dumps(data, separators=(',', ':'))
print(json_str)  # 輸出: {"name":"Alice","age":30}

11. 處理嵌套數據

處理嵌套的 JSON 數據。

data = {
    "name": "Alice",
    "details": {
        "age": 30,
        "is_student": False
    }
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "details": {"age": 30, "is_student": false}}

12. 處理列表

處理 JSON 列表。

data = [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob", "age": 25}
]
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: [{"name": "Alice", "age": 30}, {"name": "Bob", "age": 25}]

13. 處理空值

處理 JSON 中的 null 值。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": None
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "age": null}

14. 處理布爾值

處理 JSON 中的布爾值。

data = {
    "name": "Alice",
    "is_student": True
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "is_student": true}

15. 處理數字

處理 JSON 中的數字。

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "height": 1.65
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "age": 30, "height": 1.65}

16. 處理字符串

處理 JSON 中的字符串。

data = {
    "name": "Alice",
    "message": "Hello, World!"
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "message": "Hello, World!"}

17. 處理特殊字符

處理 JSON 中的特殊字符。

data = {
    "name": "Alice",
    "message": "This is a \"quoted\" message."
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出: {"name": "Alice", "message": "This is a \"quoted\" message."}

18. 處理異常

處理 JSON 解析異常。

json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
try:
    data = json.loads(json_str)
    print(data)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON 解析錯誤: {e}")

19. 處理大文件

處理大文件時，使用流式處理。

import json
def read_large_json_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            data = json.loads(line)
            yield data
for item in read_large_json_file('large_data.json'):
    print(item)

20. 處理 JSON 數組

處理 JSON 數組中的數據。

json_str = '[{"name": "Alice", "age": 30}, {"name": "Bob", "age": 25}]'
data = json.loads(json_str)
for item in data:
    print(item)
# 輸出:
# {'name': 'Alice', 'age': 30}
# {'name': 'Bob', 'age': 25}

總結

以上是 20 種處理 JSON 數據的常見小技巧，涵蓋了從基本的序列化和反序列化到高級的自定義編碼和解碼。通過這些技巧，你可以更高效、更靈活地處理 JSON 數據。

責任編輯：武曉燕來源：測試開發學習交流

JSON 數據技巧

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