2024年5月31日发(作者：)

python 解析json方法

在Python中解析JSON有多种方法，下面将介绍几种常用的方法。

1. 使用内置的json模块

Python的标准库中包含了一个json模块，可以用于解析和生成JSON数据。

它提供了loads()和dumps()函数，用于将JSON字符串转换为Python对象和

将Python对象转换为JSON字符串。

示例代码：

python

import json

# 解析JSON字符串

json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

data = (json_str)

print(data)

# 将Python对象转换为JSON字符串

data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

json_str = (data)

print(json_str)

2. 使用第三方库

除了内置的json模块，还有一些第三方库可以用于解析JSON，如`simplejson`、

`ujson`、`demjson`等。这些库通常提供了更高效的解析和生成JSON数据的方

法。

示例代码：

python

import simplejson as json

# 解析JSON字符串

json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'

data = (json_str)

print(data)

# 将Python对象转换为JSON字符串

data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

json_str = (data)

print(json_str)

3. 使用pandas库

如果需要将JSON数据转换为DataFrame对象，可以使用pandas库。pandas

提供了read_json()函数，可以直接从JSON文件或字符串中读取数据并创建

DataFrame对象。

示例代码：

python

import pandas as pd

# 从JSON文件中读取数据并创建DataFrame对象

df = _json('')

print(df)

# 从JSON字符串中读取数据并创建DataFrame对象

json_str = '[{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}, {"name":

"Alice", "age": 25, "city": "Los Angeles"}]'

df = _json(json_str)

print(df)

4. 使用requests库

如果需要从API接口获取JSON数据，可以使用requests库发送HTTP请求并

解析返回的JSON数据。

示例代码：

python

import requests

# 发送GET请求获取JSON数据

response = ('

data = ()

print(data)

以上是几种常用的解析JSON的方法，根据具体的需求选择合适的方法即可。无

论使用哪种方法，都需要注意JSON数据的格式是否正确，以及解析后的数据类

型是否符合预期。