目录
1、标准库json模块 📄
1.1 json.load()函数介绍
1.2 json.loads()处理字符串
1.3 使用json.dump()写入JSON
1.4 json.dumps()美化输出
1.4 错误处理与编码问题
1.5 高效读取大文件技巧
2、第三方库simplejson加持 🔧
2.1 安装与导入simplejson
2.2 性能优势与特性
2.3 simplejson高级用法
2.3.1 自定义编码和解码
2.3.2 使用use_decimal=True处理高精度数值
3、使用pandas高效解析 📊
3.1 一维数据转换
3.2 复杂JSON结构处理
3.3 数据清洗与分析
4、requests库中的JSON解析 🔌
4.1 网络请求获取JSON数据
4.1 请求JSON数据
4.2 自动处理gzip压缩
4.3 异常重试策略
4.4 异常处理与状态码检查
5、使用第三方库ujson高速解析 🚀
5.1 安装与导入ujson
5.2 性能对比测试
5.3 特性与限制说明
6、总结与实战建议 🎯
1、标准库json模块 📄
在Python 中处理JSON数据时，标准库json提供了强大而简洁的功能。我们将深入探讨如何利用该模块高效地解析与生成JSON文件，涵盖从基础到进阶的使用方法。
1.1 json.load()函数介绍
json.load()是读取JSON文件并将其内容转换为Python对象的便捷方式。它接受一个文件对象作为参数，返回解析后的Python数据结构（通常是字典或列表）。
代码示例:
import json
with open('example.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
data = json.load(file)
print(data)输出: 假设example.json包含{"name": "Alice", "age": 30}，则输出将是{'name': 'Alice', 'age': 30}。
1.2 json.loads()处理字符串
当面对的是JSON格式的字符串而非文件时 ，json.loads()便派上用场。它将JSON字符串直接转换为Python数据类型。
代码示例:
json_str = '{"name": "Bob", "age": 28}'
parsed_data = json.loads(json_str)
print(parsed_data)输出: {'name': 'Bob', 'age': 28}
1.3 使用json.dump()写入JSON
要将Python对象序列化为JSON字符串并保存至文件，json.dump()是理想之选。它接受两个主要参数：一个是需要序列化的Python对象，另一个是用于写入的文件对象。
代码示例:
data_to_write = {"name": "Charlie", "age": 25}
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
json.dump(data_to_write, file, ensure_ascii=False, indent=4)此例中 ，ensure_ascii=False保证非ASCII字符正确显示 ，indent=4则使得输出更加易读。
1.4 json.dumps()美化输出
与json.dump()相似 ，json.dumps()用于将Python对象转换成JSON格式的字符串。它适用于需要JSON字符串而非文件操作的场景 ，并同样支持美化输出设置。
代码示例:
data_for_string = {"name": "David", "age": 32}
json_string = json.dumps(data_for_string, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_string)输出:
{
"name": "David",
"age": 32
}1.4 错误处理与编码问题
在处理JSON时，可能会遇到格式错误或编码不匹配的情况。为了增强代码的健壮性，应当加入异常处理机制。同时，指定正确的字符编码也是必要的：
try:
with open('data.json', encoding='utf-8') as file:
data = json.load(file)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"解析错误: {e}")
except UnicodeDecodeError as e:
print(f"编码错误: {e}")
else:
print(data)这段代码尝试打开并读取一个JSON文件 ，如果遇到JSON格式错误或编码问题，会捕获对应的异常并打印错误信息。
1.5 高效读取大文件技巧
处理大型JSON文件时，直接加载整个文件到内存可能不是最佳选择。可以采用逐行读取或分块读取的方式，结合ijson这样的流式解析库来提高效率。但这里我们展示一种基础的逐行读取JSON数组元素的方法：
import json
def parse_large_json(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
item = json.loads(line.strip())
# 这里处理每一项数据，例如打印
print(item)
parse_large_json('large_data.jsonl')此示例假设large_data.jsonl是一个每行包含一个有效JSON对象的文本文件，适合处理大型数据集。
通过上述示例，我们全面了解了Python标准库json模块的核心功能，包括读取、解析JSON文件，处理JSON字符串，以及如何优雅地输出或保存JSON数据。掌握这些技能，无论是处理网络API响应 ，还是存储配置信息，都将变得轻而易举。
2、第三方库simplejson加持 🔧
在处理复杂的JSON数据或追求更高性能时，Python社区提供了simplejson这个第三方库作为标准库json的有力补充。它不仅兼容Python 3.11 ，还引入了一些额外特性和性能上的提升。
