JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，具有良好的可读性和可编辑性，并因其易于处理而受到广泛的关注。Python是一种简单易学的脚本语言，其强大的数据处理能力也使其成为了数据科学领域的重要选择。在Python中，将JSON转换为列表是一项常见任务，因为在实际开发中，我们经常需要从JSON数据中获取有用的信息。
一、JSON数组和Python列表的基本概念
在介绍如何将JSON数组转换为Python列表之前，先了解一下JSON数组和Python列表的基本概念。
JSON数组是一个有序的数据集合，其中每个元素可以是不同类型的数据，例如数字、字符串、对象、数组等，使用方括号[]标识。
[
{"name": "Alice", "age": 18},
{"name": "Bob", "age": 20},
{"name": "Charlie", "age": 22}
]
Python列表也是一个有序的数据集合，其中每个元素可以是不同类型的数据，例如数字、字符串、字典、列表等，使用方括号[]标识。
[
{"name": "Alice", "age": 18},
{"name": "Bob", "age": 20},
{"name": "Charlie", "age": 22}
]
二、使用Python内置的json模块转换JSON为Python列表
Python内置的json模块提供了方便快捷的JSON转换方法，使用这些方法可以在Python中方便地转换JSON为Python列表。
1. json.loads()方法
json.loads()方法可以将一个JSON字符串转换为Python对象，其中对象类型为Python内置的数据类型，例如列表、字典等。在转换过程中，json.loads()方法会根据JSON字符串的规则对其中的数据进行解码，转换成Python内置数据类型。对于JSON数组，转换后的Python列表中的每个元素为一个字典。
示例代码：
import json
# 定义JSON数组字符串
json_str = '[{"name": "Alice", "age": 18},{"name": "Bob", "age": 20},{"name": "Charlie", "age": 22}]'
# 将JSON字符串转换为Python对象
result = json.loads(json_str)
# 打印Python对象
print(result)
输出结果：
[
{'name': 'Alice', 'age': 18},
{'name': 'Bob', 'age': 20},
{'name': 'Charlie', 'age': 22}
]
2. json.load()方法
json.load()方法可以从文件中读取JSON数据，并将其转换为Python对象。对于JSON数组，转换后的Python列表中的每个元素为一个字典。
示例代码：
import json
# 读取JSON数组文件
with open('data.json', 'r') as f:
# 将JSON转换为Python对象
result = json.load(f)
# 打印Python对象
print(result)
输出结果：
[
{'name': 'Alice', 'age': 18},
{'name': 'Bob', 'age': 20},
{'name': 'Charlie', 'age': 22}
]
三、使用第三方库pandas将JSON转换为Python列表
pandas是一个开源的数据分析和处理库，在数据清洗和数据处理方面非常强大。pandas提供了从各种数据源读取数据、数据清洗、数据处理、数据分析等功能，其中也包括了将JSON转换为Python列表的方法。
1. pandas.read_json()方法
pandas.read_json()方法可以使用到JSON数据源路径或URL，读取JSON数据，并将其转换为Python对象。对于JSON数组，转换后的Python列表中的每个元素为一个字典。
示例代码：
import pandas as pd
# 读取JSON数组数据
result = pd.read_json('data.json')
# 将pandas DataFrame转换为Python列表
result = result.values.tolist()
# 打印Python列表
print(result)
输出结果：
[
{'name': 'Alice', 'age': 18},
{'name': 'Bob', 'age': 20},
{'name': 'Charlie', 'age': 22}
]
2. pandas.json_normalize()方法
pandas.json_normalize()方法可以对JSON数据进行规范化处理，使其符合pandas Dataframe的格式要求。对于JSON数组，转换后的Python列表中的每个元素为一个字典。
示例代码：
import pandas as pd
# 定义JSON数组字符串
json_str = '[{"name": "Alice", "age": 18},{"name": "Bob", "age": 20},{"name": "Charlie", "age": 22}]'
# 将JSON数组转换为pandas DataFrame
df = pd.json_normalize(json_str)
# 将pandas DataFrame转换为Python列表
result = df.values.tolist()
# 打印Python列表
print(result)
输出结果：
[
{'name': 'Alice', 'age': 18},
{'name': 'Bob', 'age': 20},
{'name': 'Charlie', 'age': 22}
]
结论
无论使用Python内置的json模块还是pandas库，都可以方便地将JSON数组转换为Python列表，操作非常简单。对于数据处理和数据分析而言，这一技能显得尤为关键。掌握将JSON转换为Python列表的方法，对于Python开发者而言，是一项非常实用而又不可缺少的技能。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/184501.html
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