在 Python 中，将数据转换为 JSON 格式非常简单，可以使用内置的 json 模块。json 模块提供了 json.dumps() 和 json.dump() 方法，用于将 Python 对象（如字典、列表、字符串等）转换为 JSON 字符串或写入文件。

一、Python 数据的 JSON 格式序列化

1. 使用 json.dumps() 将 Python 对象转换为 JSON 字符串

json.dumps() 方法将 Python 对象转换为 JSON 格式的字符串。

示例代码：

import json

# Python 字典

data = {

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": False,

"courses": ["Math", "Science"],

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

# 将 Python 对象转换为 JSON 字符串

json_string = json.dumps(data, indent=4) # indent 参数用于美化输出，缩进 4 个空格

print(json_string)

输出：

{

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": false,

"courses": [

"Math",

"Science"

],

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

2. 使用 json.dump() 将 Python 对象写入 JSON 文件

json.dump() 方法将 Python 对象直接写入文件。

示例代码：

import json

# Python 字典

data = {

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": False,

"courses": ["Math", "Science"],

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

# 将 Python 对象写入 JSON 文件

with open("data.json", "w") as json_file:

json.dump(data, json_file, indent=4) # indent 参数用于美化输出

文件内容（data.json）：

{

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": false,

"courses": [

"Math",

"Science"

],

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

3. 处理不支持的数据类型

默认情况下，json 模块只能序列化以下 Python 数据类型：

• 字典
• 列表
• 字符串
• 整数
• 浮点数
• 布尔值
• None

如果需要序列化其他数据类型（如日期、自定义对象等），可以通过 default 参数指定一个转换函数。

示例代码：

import json

from datetime import datetime

# 自定义对象

class User:

def __init__(self, name, age):

self.name = name

self.age = age

# 自定义转换函数

def custom_serializer(obj):

if isinstance(obj, datetime):

return obj.isoformat() # 将 datetime 转换为字符串

elif isinstance(obj, User):

return {"name": obj.name, "age": obj.age} # 将 User 对象转换为字典

raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable")

# 数据包含自定义对象和日期

data = {

"user": User("John", 30),

"created_at": datetime.now()

}

# 使用 default 参数处理不支持的类型

json_string = json.dumps(data, default=custom_serializer, indent=4)

print(json_string)

输出：

{

"user": {

"name": "John",

"age": 30

},

"created_at": "2023-10-05T12:34:56.789012"

}

4. 其他常用参数

• indent：指定缩进空格数，用于美化输出。
• sort_keys：是否按键名排序（默认为 False）。
• ensure_ascii：是否确保输出为 ASCII 字符（默认为 True，设置为 False 可以输出非 ASCII 字符）。

示例：

json_string = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True, ensure_ascii=False)

总结

• 使用 json.dumps() 将 Python 对象转换为 JSON 字符串。
• 使用 json.dump() 将 Python 对象写入 JSON 文件。
• 通过 default 参数处理不支持的数据类型。
• 使用 indent、sort_keys 等参数控制输出格式。

JSON 是 Web 开发中常用的数据交换格式，Python 的 json 模块提供了简单易用的工具来处理 JSON 数据。

二、Python 的 JSON 字符串反序列化

在 Python 中，将 JSON 字符串反序列化为 Python 对象（如字典、列表等）也非常简单，可以使用内置的 json 模块。json 模块提供了 json.loads() 和 json.load() 方法，用于将 JSON 字符串或文件内容转换为 Python 对象。

1. 使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为 Python 对象

json.loads() 方法将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象（通常是字典或列表）。

示例代码：

import json

# JSON 字符串

json_string = '''

{

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": false,

"courses": ["Math", "Science"],

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

'''

# 将 JSON 字符串转换为 Python 对象

data = json.loads(json_string)

print(data)

print(type(data)) # 输出 <class 'dict'>

输出：

{

'name': 'John',

'age': 30,

'is_student': False,

'courses': ['Math', 'Science'],

'address': {

'city': 'New York',

'zipcode': '10001'

}

}

2. 使用 json.load() 从 JSON 文件读取并转换为 Python 对象

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

示例代码：

假设有一个 data.json 文件，内容如下：

{

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": false,

"courses": ["Math", "Science"],

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

读取并解析文件：

import json

# 从 JSON 文件中读取并转换为 Python 对象

with open("data.json", "r") as json_file:

data = json.load(json_file)

print(data)

print(type(data)) # 输出 <class 'dict'>

输出：

{

'name': 'John',

'age': 30,

'is_student': False,

'courses': ['Math', 'Science'],

'address': {

'city': 'New York',

'zipcode': '10001'

}

}

3. 处理复杂数据类型

默认情况下，json 模块会将 JSON 数据转换为以下 Python 数据类型：

• JSON 对象 → Python 字典
• JSON 数组 → Python 列表
• JSON 字符串 → Python 字符串
• JSON 数字 → Python 整数或浮点数
• JSON true/false → Python True/False
• JSON null → Python None

如果需要将 JSON 数据转换为自定义对象，可以使用 object_hook 参数。

示例代码：

import json

# JSON 字符串

json_string = '''

{

"name": "John",

"age": 30,

"is_student": false,

"address": {

"city": "New York",

"zipcode": "10001"

}

}

'''

# 自定义类

class User:

def __init__(self, name, age, is_student, address):

self.name = name

self.age = age

self.is_student = is_student

self.address = address

def __repr__(self):

return f"User(name={self.name}, age={self.age}, is_student={self.is_student}, address={self.address})"

# 自定义转换函数

def custom_deserializer(dct):

if "name" in dct and "age" in dct: # 判断是否为 User 对象

return User(dct["name"], dct["age"], dct["is_student"], dct["address"])

return dct

# 使用 object_hook 参数处理自定义对象

data = json.loads(json_string, object_hook=custom_deserializer)

print(data)

输出：

User(name=John, age=30, is_student=False, address={'city': 'New York', 'zipcode': '10001'})

4. 其他注意事项

• JSON 字符串格式必须正确：如果 JSON 字符串格式不正确（例如缺少引号、括号不匹配等），会抛出 json.JSONDecodeError 异常。
• 处理日期和时间：JSON 本身不支持日期和时间类型，通常需要将日期时间转换为字符串后再反序列化。

示例：处理日期时间

import json

from datetime import datetime

# JSON 字符串

json_string = '''

{

"event": "Conference",

"date": "2023-10-05T12:34:56"

}

'''

# 自定义转换函数

def custom_deserializer(dct):

if "date" in dct:

dct["date"] = datetime.fromisoformat(dct["date"]) # 将字符串转换为 datetime 对象

return dct

# 使用 object_hook 参数处理日期时间

data = json.loads(json_string, object_hook=custom_deserializer)

print(data)

输出：

{

'event': 'Conference',

'date': datetime.datetime(2023, 10, 5, 12, 34, 56)

}

总结

• 使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为 Python 对象。
• 使用 json.load() 从 JSON 文件读取并转换为 Python 对象。
• 使用 object_hook 参数处理自定义对象或复杂数据类型。
• JSON 是 Web 开发中常用的数据交换格式，Python 的 json 模块提供了简单易用的工具来处理 JSON 数据。

好了，此文足已能让你无忧于 Python 数据的 JSON 格式序列化及反序列化了。

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