Python 获取 JSON 格式数据的值，使用 json 库、解析 JSON 字符串、访问键值对。 使用 json 库可以方便地将 JSON 数据解析成 Python 字典或列表，然后通过访问键值对来获取具体的值。接下来，我将详细描述其中的一点：如何解析 JSON 字符串并获取值。
在 Python 中，解析 JSON 数据的第一步是导入 json 库。然后，可以使用 json.loads() 方法将 JSON 格式的字符串解析成 Python 字典。通过访问字典的键，您可以获取对应的值。下面是一段示例代码，展示了如何解析 JSON 字符串并获取其中的值：
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
parsed_data = json.loads(json_data)
name = parsed_data['name']
age = parsed_data['age']
city = parsed_data['city']
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
在这段代码中，json.loads() 方法将 JSON 字符串解析成一个 Python 字典 parsed_data，然后通过键 name、age 和 city 获取相应的值。
一、JSON 和 Python 字典的关系
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。Python 字典是一种键值对数据结构，它与 JSON 的数据结构非常相似。Python 提供了 json 库来方便地在两者之间进行转换。
当我们将 JSON 数据加载到 Python 中时，实际上是将其转换为 Python 字典或列表。Python 字典可以看作是一个无序的键值对集合，而 JSON 对象也是一个键值对集合。因此，解析 JSON 数据在 Python 中变得非常简单。
二、加载 JSON 数据
1. 从 JSON 字符串加载
使用 json.loads() 方法可以将 JSON 字符串解析成 Python 字典。以下是一个示例代码：
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
parsed_data = json.loads(json_data)
print(parsed_data)
这段代码将 JSON 字符串解析为 Python 字典，并输出字典内容。
2. 从 JSON 文件加载
使用 json.load() 方法可以从文件中读取 JSON 数据并解析成 Python 字典。以下是一个示例代码：
import json
with open('data.json', 'r') as file:
parsed_data = json.load(file)
print(parsed_data)
这段代码将读取 data.json 文件中的 JSON 数据，并将其解析为 Python 字典。
三、访问 JSON 数据中的值
一旦将 JSON 数据解析为 Python 字典，可以通过访问字典的键来获取相应的值。
1. 访问简单 JSON 对象的值
对于简单的 JSON 对象，可以直接通过键访问相应的值。以下是一个示例代码：
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
parsed_data = json.loads(json_data)
name = parsed_data['name']
age = parsed_data['age']
city = parsed_data['city']
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
2. 访问嵌套 JSON 对象的值
对于嵌套的 JSON 对象，可以通过多级键访问相应的值。以下是一个示例代码：
import json
json_data = '''
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"address": {
"city": "New York",
"zip": "10001"
}
}
'''
parsed_data = json.loads(json_data)
city = parsed_data['address']['city']
zip_code = parsed_data['address']['zip']
print(f"City: {city}, Zip Code: {zip_code}")
在这段代码中，parsed_data['address'] 返回嵌套的字典，然后通过键 city 和 zip 访问相应的值。
四、处理 JSON 数组
JSON 数据中还可能包含数组（列表），可以通过索引访问数组中的元素。
1. 访问简单数组元素
以下是一个示例代码，展示了如何访问 JSON 数组中的元素：
import json
json_data = '''
{
"names": ["Alice", "Bob", "Charlie"]
}
'''
parsed_data = json.loads(json_data)
names = parsed_data['names']
first_name = names[0]
second_name = names[1]
print(f"First Name: {first_name}, Second Name: {second_name}")
2. 访问包含对象的数组元素
以下是一个示例代码，展示了如何访问包含对象的 JSON 数组中的元素：
import json
json_data = '''
{
"users": [
{"name": "Alice", "age": 30},
{"name": "Bob", "age": 25}
]
}
'''
parsed_data = json.loads(json_data)
users = parsed_data['users']
first_user_name = users[0]['name']
second_user_age = users[1]['age']
print(f"First User Name: {first_user_name}, Second User Age: {second_user_age}")
在这段代码中，通过索引访问数组中的对象，然后通过键访问对象中的值。
五、修改和添加 JSON 数据
解析 JSON 数据后，可以像操作普通 Python 字典一样修改或添加数据。
1. 修改 JSON 数据
以下是一个示例代码，展示了如何修改 JSON 数据中的值：
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
parsed_data = json.loads(json_data)
parsed_data['age'] = 31
print(parsed_data)
这段代码将 age 的值从 30 修改为 31。
2. 添加 JSON 数据
以下是一个示例代码，展示了如何向 JSON 数据中添加新的键值对：
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
parsed_data = json.loads(json_data)
parsed_data['country'] = 'USA'
print(parsed_data)
这段代码向字典中添加了一个新的键值对 country: USA。
六、将 Python 字典转换为 JSON
修改或添加数据后，可以使用 json.dumps() 方法将 Python 字典转换为 JSON 字符串。
1. 转换为 JSON 字符串
以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 字典转换为 JSON 字符串：
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 31,
"city": "New York",
"country": "USA"
}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
2. 美化 JSON 输出
可以使用 json.dumps() 方法的 indent 参数来美化 JSON 输出。以下是一个示例代码：
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 31,
"city": "New York",
"country": "USA"
}
json_str = json.dumps(data, indent=4)
print(json_str)
这段代码将输出格式化后的 JSON 字符串，使其更易于阅读。
七、处理 JSON 异常
在解析 JSON 数据时，可能会遇到异常情况，如 JSON 数据格式错误。可以使用 try-except 块来捕获和处理异常。
以下是一个示例代码，展示了如何捕获 JSON 解析异常：
import json
json_data = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"'
try:
parsed_data = json.loads(json_data)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSONDecodeError: {e}")
这段代码会捕获并输出 JSON 解析异常信息。
八、综合示例
下面是一个综合示例，展示了从文件读取 JSON 数据，解析数据，访问和修改数据，然后将数据写回文件的整个过程：
import json
从文件读取 JSON 数据
with open('data.json', 'r') as file:
parsed_data = json.load(file)
访问 JSON 数据
name = parsed_data['name']
age = parsed_data['age']
city = parsed_data['city']
print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")
修改 JSON 数据
parsed_data['age'] = 31
parsed_data['country'] = 'USA'
将修改后的数据写回文件
with open('data.json', 'w') as file:
json.dump(parsed_data, file, indent=4)
这段代码展示了如何从文件中读取 JSON 数据，访问和修改数据，然后将修改后的数据写回文件。
总结起来，Python 提供了强大的 json 库，使得解析、访问、修改和生成 JSON 数据变得非常简单和直观。通过掌握这些基本操作，可以轻松地处理各种 JSON 数据。
相关问答FAQs：
如何在Python中读取JSON文件？
要读取JSON文件，可以使用Python内置的json模块。通过json.load()函数可以将JSON文件加载为Python字典对象。代码示例如下：
import json
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
print(data)
这种方式使得你可以直接访问JSON中的数据。
如何从JSON字符串中提取值？
如果你的JSON数据是以字符串形式存在，可以使用json.loads()函数将其解析为字典对象。示例代码如下：
import json
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30}'
data = json.loads(json_string)
print(data['name']) # 输出: Alice
这种方法适合处理API响应或其他字符串格式的JSON数据。
如何处理复杂的嵌套JSON结构？
在处理嵌套的JSON结构时，可以使用多层索引来提取值。例如，假设有以下JSON数据：
{
"person": {
"name": "Bob",
"address": {
"city": "New York",
"zip": "10001"
}
}
}
可以通过以下代码提取城市名称：
import json
json_data = '{"person": {"name": "Bob", "address": {"city": "New York", "zip": "10001"}}}'
data = json.loads(json_data)
city = data['person']['address']['city']
print(city) # 输出: New York
这种方法允许灵活访问深层嵌套的数据结构。
