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1. json简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，用于在不同应用程序之间传递数据。它是一种文本格式，易于阅读和编写，同时也易于解析和生成。JSON最初是由Douglas Crockford于2001年提出的，它基于JavaScript对象字面量语法，但已经成为一种独立于编程语言的数据格式。

乍一看json对象和python中的字典长得差不多，但前者是一种数据格式，而后者是一种数据结构。

具体来讲，json对象由一个大括号 {} 组成，大括号里保存的是若干个key-value对，其中key必须是字符串，且必须由双引号括起来（python的字典可以是单引号）。value可以是字符串，数值（整数/浮点数），布尔值，null，数组，json对象。key和value使用冒号 : 进行分隔，每个key-value对使用逗号 , 进行分隔。

json对象通常存储在以 .json 为扩展名的文本文件中，一个可能的例子：

{"k1": "a","k2": 1,"k3": 1.1,"k4": true,"k5": false,"k6": null,"k7": [1,1.1,false,"b"],"k8": {"c": 2,"d": 3}
}

以上列出了value所有可能的数据类型。当然，json文件中可以包含多个json对象，通常由一个大列表括起来，每个json对象间用逗号分隔：

[{"k1": 1,"k2": 2},{"k3": 3,"k4": 4}
]

事实上，json文件能存储的有：

• 单个简单值：例如数值，字符串，布尔值，null。
• 单个数组：数组的内容可以是简单值，其他数组以及json对象。
• 单个json对象：包含一系列key-value对。

对于数组和json对象，其中的最后一个元素后面不能有逗号。

json 库是python的标准库，它主要有四个函数：dump、dumps、load、loads，接下来也只讲解这四个函数。

2. dumps/loads

dumps用于将一个python对象转化成json格式的字符串，其中python对象必须是json可序列化的，即上面提到的三种。dumps这一过程又被称为序列化。

不严谨地来讲，dumps的函数签名如下：

def dumps(obj: Union[None, int, float, str, bool, list, dict], *args) -> str:pass

一些示例：

print(json.dumps(None))
# null
print(json.dumps(1))
# 1
print(json.dumps(3.3))
# 3.3
print(json.dumps("abc"))
# "abc"print(json.dumps([1, 2, 3, 4]))
# [1, 2, 3, 4]
print(json.dumps({"a": 1, "b": 2}))
# {"a": 1, "b": 2}

loads的作用与dumps相反，loads过程又被称为反序列化，即将一个json格式的字符串转化为相应的python对象。

不严谨地来讲，loads的函数签名如下：

def loads(s: str, *args) -> Union[None, int, float, str, bool, list, dict]:pass

📝 s 还可以是bytes或bytearray，这超出了本文的讨论范围。

一些示例：

print(json.loads("null"))
# None
print(json.loads("1"))
# 1
print(json.loads("3.3"))
# 3.3
print(json.loads("\"abc\""))
# abcprint(json.loads("[1, 2, 3, 4]"))
# [1, 2, 3, 4]
print(json.loads("{\"a\": 1, \"b\": 2}"))
# {'a': 1, 'b': 2}

在使用dumps时有一个小细节，如下：

print(json.dumps("abc你好"))
# "abc\u4f60\u597d"

默认情况下，所有非 ASCII 字符（即那些无法用标准 ASCII 表示的字符）都被转义为 Unicode 转义序列。这样做的目的是为了确保生成的 JSON 字符串是 ASCII 编码的，因为一些旧系统或处理 JSON 数据的应用程序可能不支持非 ASCII 字符。

如果要防止对非ASCII字符进行转义，可以设置 ensure_ascii = False，如下：

print(json.dumps("abc你好", ensure_ascii=False))
# "abc你好"

3. dump/load

dump用于将一个python对象（需要是json可序列化的）保存到相应的json文件中，dump没有返回值。

with open('1.json', 'w') as f:json.dump([1, 2, 3], f)

load用于从一个json文件中读取并转化为相应的python对象：

with open('1.json') as f:print(json.load(f))
# [1, 2, 3]

4. jsonl格式

JSONL（JSON Lines）中的每一行都是一个json对象，如下：

{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
{"name": "Alice", "age": 25, "city": "Los Angeles"}
{"name": "Bob", "age": 35, "city": "Chicago"}

JSONL 更适合处理大型数据集，特别是日志文件和行格式数据。它可以逐行处理，而不需要一次性加载整个文件到内存中。这使得它在处理大型数据文件时更具效率。

使用json库对jsonl文件进行读写：

# 读取
with open('1.jsonl') as r:for line in r:print(json.loads(line))# 写入
content = ...  # 预定义
with open('1.jsonl', 'w') as w:for line in content:w.write(json.dumps(line, ensure_ascii=False) + '\n')

使用 jsonlines 库，我们可以更高效的处理jsonl文件：

import jsonlines# 读取
with jsonlines.open('1.jsonl') as r:for line in r:print(type(line), line)
# <class 'dict'> {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
# <class 'dict'> {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'Los Angeles'}
# <class 'dict'> {'name': 'Bob', 'age': 35, 'city': 'Chicago'}# 写入
dic = {"a": 1, "b": 2}with jsonlines.open('1.jsonl', 'w') as w:w.write(dic)  # 会自动加换行符# 写入多个
dic = [{"a": 1, "b": 2}, {"c": 3, "d": 4}]with jsonlines.open('1.jsonl', 'w') as w:w.write_all(dic)

可以看到我们能够直接对 dict 对象进行操作，而不需要进行 dict <-> str 的转化。

📝 write() 有返回值，即当前行的字符总数（包括换行符）。write_all() 是所有行的字符总数。