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模块 1：JSON 库核心认知

• 什么是 JSON？（简单说：轻量级数据交换格式，键值对结构，和 Python 字典很像但有区别）
• JSON vs Python 数据类型对应表（用表格更清晰）：

  Python 类型	JSON 类型	注意点
  dict	object	JSON 键必须是字符串，Python 字典键可多样
  list/tuple	array	元组转 JSON 会变成数组，转回是列表
  str	string	JSON 字符串必须用双引号，Python 可单 / 双
  int/float	number	无区别
  True/False	true/false	大小写差异，JSON 是小写
  None	null	关键字不同

模块 2：JSON 库核心用法

（每个用法配「代码 + 注释 + 输入输出」，新手能直接复制运行）

1. 序列化：Python 对象 → JSON 字符串（json.dumps ()）

import json # 原始Python数据 data = { "name": "张三", "age": 25, "is_student": True, "hobbies": ["编程", "看电影"], "score": None } # 基础序列化 json_str = json.dumps(data) print("基础序列化：", json_str) # 输出：{"name": "\u5f20\u4e09", "age": 25, "is_student": true, "hobbies": ["\u7f16\u7a0b", "\u770b\u7535\u5f71"], "score": null} # 优化：解决中文乱码+格式化输出（重点！） json_str_optimize = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4) print("优化后：", json_str_optimize) # 输出： # { # "name": "张三", # "age": 25, # "is_student": true, # "hobbies": [ # "编程", # "看电影" # ], # "score": null # }

2. 反序列化：JSON 字符串 → Python 对象（json.loads ()）

# 接上面的json_str_optimize python_data = json.loads(json_str_optimize) print("反序列化后类型：", type(python_data)) # <class 'dict'> print("获取姓名：", python_data["name"]) # 张三 print("获取第一个爱好：", python_data["hobbies"][0]) # 编程

3. 读写 JSON 文件（实战高频）

# 写入JSON文件（解决中文乱码+格式化） with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4) # 读取JSON文件 with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f: load_data = json.load(f) print("读取文件后的数据：", load_data) # 输出和原始data一致

模块 3：实战踩坑指南（最有价值的部分）

（新手常踩的坑，附解决方案）

1. ❌ 坑 1：中文乱码 → ✅ 解决方案：dumps/dump时加ensure_ascii=False，文件操作指定encoding="utf-8"
2. ❌ 坑 2：JSON 格式报错（比如单引号 / 尾逗号）→ ✅ 解决方案：JSON 严格要求双引号，且不能有尾逗号，可先用json.tool校验：python -m json.tool 文件名.json
3. ❌ 坑 3：嵌套 JSON 解析复杂 → ✅ 解决方案：用循环 / 列表推导式逐层解析，示例：

   # 嵌套JSON数据 nest_data = { "class": "Python入门班", "students": [ {"name": "李四", "score": 90}, {"name": "王五", "score": 85} ] } # 提取所有学生姓名 names = [stu["name"] for stu in nest_data["students"]] print("学生姓名：", names) # ['李四', '王五']

4. ❌ 坑 4：JSON 转 Python 后数据类型不符 → ✅ 解决方案：提前判断类型，比如 JSON 的null转成 Python 的None，需单独处理。

模块 4：进阶用法（可选，提升文章深度）

• 自定义 JSON 编码器（比如处理 datetime 时间类型）：

  from datetime import datetime class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, datetime): return obj.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") return super().default(obj) # 测试 time_data = {"create_time": datetime.now()} json_time = json.dumps(time_data, cls=DateTimeEncoder, ensure_ascii=False) print("时间序列化：", json_time) # 输出：{"create_time": "2026-01-20 15:30:00"}

• 结合 requests 库解析接口 JSON 数据（实战场景）：

  import requests # 调用公开接口 res = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1") # 直接解析JSON响应 res_json = res.json() # 等价于 json.loads(res.text) print("接口数据：", res_json)