Работа с JSON в Python на примерах

Введение

JSON (JavaScript Object Notation) — популярный формат обмена данными между приложениями и веб-сервисами. В Python работа с JSON позволяет легко хранить, передавать и обрабатывать структурированные данные. В этой статье мы рассмотрим, как использовать модуль json в Python для чтения, записи и преобразования данных, а также приведём практические примеры.

Подключение модуля JSON

В Python модуль json встроен в стандартную библиотеку, поэтому его не нужно устанавливать:

import json

Модуль предоставляет функции для кодирования и декодирования JSON-данных, такие как json.dumps(), json.loads(), json.dump() и json.load().

Чтение JSON

Пример строки в формате JSON и её преобразование в объект Python:

json_data = '{"name": "Иван", "age": 30, "city": "Москва"}'
data = json.loads(json_data)
print(data)
print(data["name"])

• json.loads() преобразует строку JSON в словарь Python.
• После преобразования можно обращаться к данным через ключи.

Для более уверенной работы с JSON, включая чтение больших файлов и интеграцию с внешними API, рекомендуем курс Основы Python. Курс содержит 209 уроков и 34 упражнения, AI-тренажёры для практики 24/7, решение задач с живым ревью наставника и еженедельные встречи с менторами.

Запись JSON

Для преобразования объекта Python в JSON-строку используется json.dumps():

data = {"name": "Анна", "age": 25, "city": "Санкт-Петербург"}
json_string = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(json_string)

• ensure_ascii=False позволяет корректно отображать символы Unicode.
• Для записи в файл используется json.dump():

with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

• indent=4 форматирует JSON с отступами для удобного чтения.

Чтение JSON из файла

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)
print(data)

• json.load() считывает данные из файла и преобразует их в объекты Python.

Работа с вложенными структурами

JSON может содержать вложенные объекты и массивы:

json_data = '''
{
    "user": {"name": "Игорь", "age": 40},
    "posts": [{"id": 1, "title": "Первый пост"}, {"id": 2, "title": "Второй пост"}]
}
'''
data = json.loads(json_data)
print(data["user"]["name"])      # Игорь
print(data["posts"][1]["title"]) # Второй пост

Понимание структуры JSON важно для корректной обработки данных и интеграции с API.

Частые ошибки

• Попытка использовать json.loads() для файла вместо строки (для файла — json.load()).
• Пропуск обработки исключений при неверном формате JSON.
• Игнорирование кодировки UTF-8 при работе с русскими символами.
• Неправильная работа с вложенными структурами и ключами.

Частозадаваемые вопросы

Можно ли сериализовать пользовательские объекты? Да, с помощью параметра default в json.dumps().

Что делать при ошибке декодирования JSON? Проверять корректность формата и использовать try/except для обработки исключений.

Как сохранить JSON в читаемом виде? Использовать параметр indent в json.dump() или json.dumps().

Можно ли работать с JSON без модуля json? Для базовых операций лучше использовать встроенный модуль, сторонние библиотеки нужны редко.

Заключение

Работа с JSON в Python — ключевой навык для обработки данных и интеграции с внешними сервисами. Использование встроенного модуля json позволяет легко преобразовывать данные между форматом JSON и объектами Python. Использование JSON ускоряет обмен данными и упрощает интеграцию с API. Для закрепления навыков работы с JSON и изучения дополнительных возможностей Python рекомендуем курс Основы Python. В первых 3 модулях курса доступно бесплатное содержание, что позволяет сразу практиковаться с чтением, записью и обработкой JSON, а также понять структуру курса до полного изучения.