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Python读取JSON文件教程 - 完整指南与示例 | Python数据处理
Python读取JSON文件完全指南
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式，在Python中处理JSON文件非常简单。本教程将教你如何使用Python内置的json模块读取JSON文件。
为什么使用JSON？
- 轻量级且易于阅读的数据格式
- 与多种编程语言兼容
- 常用于API数据交换和配置文件
- Python原生支持，无需额外安装
基本步骤：读取JSON文件
Python读取JSON文件只需三个简单步骤：
- 导入内置的
json模块 - 使用
open()函数打开JSON文件 - 使用
json.load()方法解析文件内容
示例代码：读取简单JSON文件
import json
# 1. 打开JSON文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
# 2. 加载JSON数据
data = json.load(file)
# 3. 使用数据
print(data)
print("姓名:", data["name"])
print("年龄:", data["age"])
data.json文件内容
{
"name": "张三",
"age": 28,
"city": "北京",
"is_student": false,
"courses": ["Python", "数据分析", "机器学习"]
}
输出结果
{
'name': '张三',
'age': 28,
'city': '北京',
'is_student': False,
'courses': ['Python', '数据分析', '机器学习']
}
姓名: 张三
年龄: 28
处理复杂JSON结构
当JSON数据包含嵌套结构时，我们可以使用递归或逐层访问的方式提取数据。
示例：读取嵌套JSON数据
import json
with open('employees.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
employees = json.load(file)
# 访问嵌套数据
print("公司名称:", employees["company"]["name"])
print("员工总数:", len(employees["employees"]))
# 遍历员工数据
for employee in employees["employees"]:
print(f"\n员工ID: {employee['id']}")
print(f"姓名: {employee['name']}")
print(f"职位: {employee['position']}")
print("技能:", ", ".join(employee["skills"]))
employees.json文件内容
{
"company": {
"name": "科技先锋有限公司",
"established": 2010
},
"employees": [
{
"id": 101,
"name": "李四",
"position": "高级开发工程师",
"salary": 25000,
"skills": ["Python", "Django", "数据库"]
},
{
"id": 102,
"name": "王芳",
"position": "数据分析师",
"salary": 22000,
"skills": ["Python", "Pandas", "数据可视化"]
},
{
"id": 103,
"name": "赵明",
"position": "前端工程师",
"salary": 20000,
"skills": ["JavaScript", "React", "CSS"]
}
]
}
处理大型JSON文件
对于大型JSON文件，可以使用json.loads()逐行读取：
逐行读取大型JSON文件
import json
# 适用于每行是一个独立JSON对象的大型文件
data_list = []
with open('large_data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
# 解析每一行的JSON对象
obj = json.loads(line)
data_list.append(obj)
print(f"成功读取 {len(data_list)} 个JSON对象")
常见问题与解决方案
1. JSONDecodeError: 文件格式错误
使用JSON验证工具检查文件格式，确保没有逗号错误或引号不匹配问题。
2. UnicodeDecodeError: 编码问题
在open()函数中指定正确的编码格式，通常使用encoding='utf-8'。
3. 处理日期等特殊格式
JSON不支持日期类型，需要将日期字符串转换为datetime对象：
from datetime import datetime # 转换日期字符串 date_str = data["create_date"] create_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
最佳实践总结
- 始终使用
with open()语句确保文件正确关闭 - 指定文件编码（特别是中文内容）
- 处理大型文件时考虑逐行读取
- 使用
json.dumps(data, indent=4)可以美化输出JSON - 验证外部JSON数据来源的可靠性
现在你已经掌握了Python读取JSON文件的各种技巧！尝试在自己的项目中使用JSON存储和读取数据吧。
本文由MengKu于2025-07-31发表在吾爱品聚，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://521pj.cn/20256932.html
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