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一文帶你搞懂Python如何解讀JSON文件

更新時(shí)間：2026年03月31日 09:25:15 作者：mabley

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python中如何讀取解析JSON文件,文中的示例代碼講解詳細(xì),具有一定的借鑒價(jià)值,感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

一、JSON格式詳解

所有 JSON 數(shù)據(jù)需要包裹在一個(gè)花括號(hào)中。

{
    "sites": [
    { "name":"maybe" , "url":"www.maybe.com" }, 
    { "name":"google" , "url":"www.google.com" }
    ]
}

Object（對(duì)象）：鍵/值對(duì)（"key":"value"）的集合。集合使用花括號(hào){ }定義。多個(gè)鍵/值對(duì)之間使用逗號(hào),分隔，例如{"name":"pink","url":"unknown"}。
Array（數(shù)組）：值的有序集合，使用方括號(hào)[ ]定義，數(shù)組中每個(gè)值之間使用逗號(hào) ,進(jìn)行分隔。

1. 基本語(yǔ)法

值可以是數(shù)字、字符串、布爾值、數(shù)組、對(duì)象、null；
鍵必須是唯一的，不能重復(fù)；
不可以使用八進(jìn)制或十六進(jìn)制表示數(shù)字。
不支持注釋
可以嵌套

2. 數(shù)據(jù)類型

number：JSON 中不區(qū)分整型和浮點(diǎn)型。此外，JSON 中不能使用八進(jìn)制和十六進(jìn)制表示數(shù)字，但可以使用 e 或 E 來(lái)表示 10 的指數(shù)。

{
    "number_1" : 20,
    "number_2" : -21.5,
    "number_3" : 1.0E+1
}

value：null 和 true/false

object：JSON 中，對(duì)象由花括號(hào){ }以及其中的若干鍵/值對(duì)組成，一個(gè)對(duì)象中可以包含零個(gè)或多個(gè)鍵/值對(duì)，每個(gè)鍵/值對(duì)之間需要使用逗號(hào),分隔.

{
    "author": {
        "name": "C",
        "description": "C語(yǔ)言"
    }
}

array：JSON 中，數(shù)組由方括號(hào)[ ]和其中的若干值組成，值可以是 JSON 中支持的任意類型，每個(gè)值之間使用逗號(hào),進(jìn)行分隔。

{
    "course" : [
        "JSON",
        "CSS",
        {
            "ok" : "well",
            "how" : "fine"
        },
        [
            3.1,
            fasle
        ],
        null
    ]
}

二、python

1. 數(shù)據(jù)文件（data.json)

{
    "employee": {
        "name": "John Doe",
        "age": 35,
        "department": {
            "name": "Engineering",
            "location": "Building A"
        }
    }
}

2.原生python解析

需要導(dǎo)入JSON包進(jìn)行文件解析。

import json

# 讀取 JSON 數(shù)據(jù)
with open('data/data.json', 'r') as f:
    json_data = f.read()

# 解析 JSON 數(shù)據(jù)
data = json.loads(json_data)
print(type(data))  # dict

for key, value in data.items():  # 遍歷第一層
    print(f"Key: {key}, Value: {value}")
    # 如果值是字典，繼續(xù)遍歷第二層
    if isinstance(value, dict):
        for sub_key, sub_value in value.items():  # 遍歷第二層
            print(f"  Sub-key: {sub_key}, Sub-value: {sub_value}")
            # 如果第二層的值還是字典，進(jìn)一步處理
            if isinstance(sub_value, dict):
                for deep_key, deep_value in sub_value.items():
                    print(f"    Deep-key: {deep_key}, Deep-value: {deep_value}")

3. pandas

需要導(dǎo)入pandas包進(jìn)行文件解析。

import pandas as pd

path = 'data/data.json'

# 1. 打開并讀取 JSON 文件
df = pd.read_json(path)
print(type(df))  # DataFrame

# 2. 按行解析 JSON 數(shù)據(jù)
x = df.to_dict(orient='records')
print(type(x))  # list ，其中每個(gè)元素是一個(gè)字典

# 3. 按列解析 JSON 數(shù)據(jù)
y = df.to_dict(orient='list')
print(type(y))  # dict 類型，其中每個(gè)鍵的值是列表

# 4. 扁平化嵌套的 JSON 數(shù)據(jù)
x_normalized = pd.json_normalize(x)
print(x_normalized)

# 5. 將 DataFrame 轉(zhuǎn)換為 JSON 格式
json_data = df.to_json()
print(json_data)

# 6. 將 DataFrame 寫入 JSON 文件
df.to_json('output.json')

到此這篇關(guān)于一文帶你搞懂Python如何解讀JSON文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python解讀JSON文件內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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