JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，广泛应用于不同系统或语言间的数据传输。尽管其语法类似于 JavaScript 对象，在 Python 中我们称类似的结构为字典，但由于其简洁性和跨语言兼容性，JSON 成为了现代 Web 开发中最常用的数据格式之一。

相比早期使用的 XML 格式，JSON 更加紧凑、易于阅读和编写：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<person>
    <name>张三</name>
    <age>25</age>
    <city>北京</city>
</person>

而对应的 JSON 表达则更为直观：

{
  "name": "张三",
  "age": 25,
  "city": "北京"
}

Python 中的 JSON 处理

Python 提供了内置的 json 模块来完成 JSON 字符串与 Python 数据结构之间的转换。

序列化：将 Python 对象转为 JSON 字符串

使用 json.dumps() 方法可以将 Python 的字典或列表转化为 JSON 字符串：

import json

data = {
    "user_id": 1001,
    "username": "Alice",
    "active": True,
    "profile": None
}

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

输出结果如下：

{"user_id": 1001, "username": "Alice", "active": true, "profile": null}

注意：ensure_ascii=False 参数是为了确保中文字符不会被编码成 ASCII 码。

反序列化：将 JSON 字符串还原为 Python 对象

通过 json.loads() 可以将 JSON 字符串解析回 Python 的字典或其他基本数据类型：

json_text = '{"user_id": 1001, "username": "Alice", "active": true, "profile": null}'
parsed_data = json.loads(json_text)
print(parsed_data)

输出：

{'user_id': 1001, 'username': 'Alice', 'active': True, 'profile': None}

直接操作文件

除了处理字符串外，还可以直接将 Python 数据写入文件或将 JSON 文件内容加载为 Python 对象：

• 保存到文件 使用 json.dump()

info = {
    "project": "DataSync",
    "version": "1.0",
    "modules": ["auth", "sync", "log"]
}

with open("config.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(info, f, ensure_ascii=False, indent=2)

• 从文件读取 使用 json.load()

with open("config.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    loaded_info = json.load(f)
    print(loaded_info)

注意事项

虽然 JSON 支持的数据类型有限，如数字、布尔值、字符串、数组和对象等，但它不能原生表示所有 Python 类型（比如集合、日期时间）。对于这类情况，可能需要额外处理或自定义编码器/解码器。

此外，JSON 不区分大小写的关键字也需要注意。例如 Python 中的 True/False/None 在 JSON 中分别对应 true/false/null。

总结

掌握 JSON 是进行 Web 开发的基础技能之一，尤其在前后端分离的应用中，它是连接客户端和服务端的重要桥梁。熟练运用 dumps、loads、dump 和 load 四个核心函数，即可高效地完成大多数 JSON 相关任务。