Python中json.loads的介绍与应用

BYJTA • 2025-01-27 13:34 • 编程

一、json.loads简介

JSON（JavaScript Object Notation）是一种方便机器阅读和生成的轻量级数据交换格式。Python的json包中包含了对JSON数据进行追加、删除、重构和互相转换的丰富函数。其中json.loads()方法是将JSON格式的字符串转换成python对象的标准方法。

下面是一个简单的使用json.loads()的例子：

import json

json_str = '{"name": "John Smith", "age": 30, "city": "New York"}'
python_obj = json.loads(json_str)

print(python_obj)

上述代码中，json_str是一个字符串，python_obj是将字符串转换而来的Python对象。执行输出结果如下：

{'name': 'John Smith', 'age': 30, 'city': 'New York'}

可以看到，json.loads()函数将json字符串转换成了python字典。

二、json.loads函数的参数

json.loads()函数还有其他的参数，如下：

json_str：要转换成python对象的json字符串。
encoding：指定要使用的编码方式。默认是utf-8。
cls：用于解码的类，一般用于自定义对象的解码。
object_hook：对返回的数据进行自定义处理。
parse_float：解析浮点数时用的函数。
parse_int：解析整数时用的函数。
parse_constant：解析常数（如NaN和Infinity）。

一般情况下，默认的参数就可以满足大部分使用场景。

三、json.dumps和json.loads的组合使用

在实际开发中，常常需要将python对象转换成json字符串或反过来。json.dumps()可以将python对象转换成json字符串，而json.loads()可以将json字符串转换成python对象。下面是一个使用json.dumps()和json.loads()的例子：

import json

python_dict = {'name': 'John Smith', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(python_dict)

print('Python字典：', python_dict)
print('JSON格式字符串：', json_str)

python_obj = json.loads(json_str)

print('从JSON字符串转换成的Python对象：', python_obj)

执行输出结果如下：

Python字典： {'name': 'John Smith', 'age': 30, 'city': 'New York'}
JSON格式字符串： {"name": "John Smith", "age": 30, "city": "New York"}
从JSON字符串转换成的Python对象： {'name': 'John Smith', 'age': 30, 'city': 'New York'}

我们可以看到，json.dumps()可以将python对象转换成json格式的字符串，而json.loads()可以将json字符串转换成python对象。

四、应用场景

json格式的数据在Web开发中十分常见，它可以方便地将数据传递给前端，而且使用方便。另外，在爬虫中获取到的数据也常常是json格式，使用json.loads()函数可以将数据转换为python字典，方便我们进行处理。

以下是一个使用json.loads()处理爬虫获取到的json数据的实例：

import requests
import json

response = requests.get('https://www.example.com/api/get_data')
json_str = response.text
data_dict = json.loads(json_str)

print(data_dict)

以上代码中，我们使用requests库获取了某个网站的api数据，请求得到的数据是一个字符串格式的json数据。我们使用了json.loads()函数将json数据转换成了python对象，下一步就可以对数据进行处理了。

五、小结

json.loads()作为Python处理JSON格式数据的标准方法，十分常用。本文主要介绍了json.loads()函数的基本用法，以及如何与其他json包中的函数配合使用，给大家展示了一个简单实用的爬虫案例。相信读者掌握了这些知识后，可以更加高效地使用Python处理JSON数据了。

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