JSON (JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的資料交換格式。Python3 中可以使用 json 模組來對 JSON 資料進行編解碼，它主要提供了四個方法： dumps、dump、loads、load。

dump和dumps

dump和dumps對python物件進行序列化。將一個Python物件進行JSON格式的編碼。

dump函式：

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None
 
, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

obj: 表示是要序列化的物件。

fp: 檔案描述符，將序列化的str儲存到檔案中。json模組總是生成str物件，而不是位元組物件；因此，fp.write（）必須支援str輸入。

skipkeys: 預設為False,如果skipkeysTrue,（預設值：False），則將跳過不是基本型別（str，int，float，bool，None）的dict鍵，不會引發TypeError。

ensure_ascii: 預設值為True,能將所有傳入的非ASCII字元轉義輸出。如果ensure_ascii

為False，則這些字元將按原樣輸出。

check_circular:預設值為True,如果check_circular為False，則將跳過對容器型別的迴圈引用檢查，迴圈引用將導致OverflowError。

allow_nan: 預設值為True,如果allow_nan為False，則嚴格遵守JSON規範,序列化超出範圍的浮點值（nan，inf，-inf）會引發ValueError。 如果allow_nan為True,則將使用它們的JavaScript等效項（NaN，Infinity，-Infinity）。

indent: 設定縮排格式，預設值為None,選擇的是最緊湊的表示。如果indent

是非負整數或字串，那麼JSON陣列元素和物件成員將使用該縮排級別進行輸入；indent為0,負數或“”僅插入換行符；indent使用正整數縮排多個空格；如果indent是一個字串（例如“\t”），則該字串用於縮排每個級別。

separators: 去除分隔符後面的空格，預設值為None,如果指定，則分隔符應為（item_separator，key_separator）元組。如果縮排為None，則預設為（’，’，’：’）;要獲得最緊湊的JSON表示，可以指定（’，’，’:’）以消除空格。

default: 預設值為None,如果指定，則default應該是為無法以其他方式序列化的物件呼叫的函式。它應返回物件的JSON可編碼版本或引發TypeError。如果未指定，則引發TypeError。

sort_keys: 預設值為False,如果sort_keys為True，則字典的輸出將按鍵值排序。

dumps函式：

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

dumps函式不需要傳檔案描述符，其他的引數和dump函式的一樣。

load和loads

load和loads反序列化方法,將json格式資料解碼為python物件。

load函式：

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

fp: 檔案描述符，將fp（.read（）支援包含JSON文件的文字檔案或二進位制檔案）反序列化為Python物件。

object_hook: 預設值為None,object_hook是一個可選函式，此功能可用於實現自定義解碼器。指定一個函式，該函式負責把反序列化後的基本型別物件轉換成自定義型別的物件。

parse_float: 預設值為None,如果指定了parse_float，用來對JSON float字串進行解碼,這可用於為JSON浮點數使用另一種資料型別或解析器。

parse_int: 預設值為None,如果指定了parse_int，用來對JSON int字串進行解碼,這可以用於為JSON整數使用另一種資料型別或解析器。

parse_constant:預設值為None,如果指定了parse_constant,對-Infinity,Infinity,NaN字串進行呼叫。如果遇到了無效的JSON符號，會引發異常。

如果進行反序列化（解碼）的資料不是一個有效的JSON文件，將會引發 JSONDecodeError異常。

loads函式：

json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

s: 將s（包含JSON文件的str，bytes或bytearray例項）反序列化為Python物件。
encoding: 指定一個編碼的格式。
loads也不需要檔案描述符，其他引數的含義和load函式的一致。

格式轉化表

JSON中的資料格式和Python中的資料格式轉化關係如下：

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

例項：

dump和dumps

import json

# dumps可以格式化所有的基本資料型別為字串
data1 = json.dumps([])         # 列表
print(data1, type(data1))
data2 = json.dumps(2)          # 數字
print(data2, type(data2))
data3 = json.dumps('3')        # 字串
print(data3, type(data3))
dict = {"name": "Tom", "age": 23}   # 字典
data4 = json.dumps(dict)
print(data4, type(data4))

with open("test.json", "w", encoding='utf-8') as f:
    # indent 超級好用，格式化儲存字典，預設為None，小於0為零個空格
    f.write(json.dumps(dict, indent=4))
    json.dump(dict, f, indent=4)  # 傳入檔案描述符，和dumps一樣的結果

得到的輸出結果如下：格式化所有的資料型別為str型別

[] <class 'str'>
2 <class 'str'>
"3" <class 'str'>
{"name": "Tom", "age": 23} <class 'str'>

test.json中的內容

{
    "name": "Tom",
    "age": 23
}

load和loads

import json

dict = '{"name": "Tom", "age": 23}'   # 將字串還原為dict
data1 = json.loads(dict)
print(data1, type(data1))

with open("test.json", "r", encoding='utf-8') as f:
    data2 = json.loads(f.read())    # load的傳入引數為字串型別
    print(data2, type(data2))
    f.seek(0)                       # 將檔案遊標移動到檔案開頭位置
    data3 = json.load(f)
    print(data3, type(data3))

執行結果如下：

{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>
{'name': 'Tom', 'age': 23} <class 'dict'>

常見的錯誤：

讀取多行的JSON檔案

假如要讀取一個多行的JSON檔案：

{"阪": ["阪5742"]}
{"構": ["構6784"]}
{"共": ["共5171"]}
{"鉤": ["鉤94a9"]}
{"骯": ["骯80ae"]}
{"孤": ["孤5b64"]}

如果直接使用：

    with open(json_path, 'r') as f:
        json_data = json.load(f)

就會報錯：丟擲異常JSONDecodeError。

json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17)

表示資料錯誤，資料太多，第2行第一列
因為json只能讀取一個文件物件，有兩個解決辦法
1、單行讀取檔案,一次讀取一行檔案。
2、儲存資料來源的時候，格式寫為一個物件。

單行讀取檔案：

    with open(json_path, 'r') as f:
        for line in f.readlines():
            json_data = json.loads(line)

但是這種做法還有個問題，如果JSON檔案中包含空行，還是會丟擲JSONDecodeError異常

json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 2 column 1 (char 1)

可以先處理空行，再進行檔案讀取操作：

 for line in f.readlines():
        line = line.strip()   # 使用strip函式去除空行
        if len(line) != 0:
            json_data = json.loads(line)

合併為一個物件

將json檔案處理成一個物件檔案。

{"dict": [
{"阪": ["阪5742"]},
{"構": ["構6784"]},
{"共": ["共5171"]},
{"鉤": ["鉤94a9"]},
{"骯": ["骯80ae"]},
{"孤": ["孤5b64"]}
]}

然後再用：

    with open(json_path, 'r') as f:
        json_data = json.loads(f.read())

總結：

json.dumps 將 Python 物件編碼成 JSON 字串
json.loads 將已編碼的 JSON 字串解碼為 Python 物件
json.dump和json.load,需要傳入檔案描述符，加上檔案操作。
JSON內部的格式要注意，一個好的格式能夠方便讀取，可以用indent格式化。

參考連結：