Python遍歷JSON的完整指南

JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級，易於人和計算機理解的數據格式，常用於在互聯網上交換數據。Python作為一門強大的編程語言，擁有許多工具和庫來處理JSON數據。在本篇指南中，我們將從多個方面討論如何使用Python遍歷JSON。

一、JSON簡介

JSON是一種文本格式，由鍵值對構成，類似於Python中的字典。在JSON中，鍵必須是字符串，值可以是字符串、數字、布爾值、數組、對象或null。以下是一個簡單的JSON示例：

{
    "name": "John Doe",
    "age": 30,
    "isMarried": false,
    "hobbies": ["reading", "traveling"],
    "address": {
        "street": "123 Main St",
        "city": "New York",
        "state": "NY"
    },
    "friends": [
        {"name": "Jane", "age": 28},
        {"name": "Bob", "age": 32}
    ]
}

在上面的示例中，含有字符串、數字、布爾值、數組和對象等不同類型的值，可以方便地存儲和傳輸數據。

二、使用Python解析JSON

Python的標準庫提供了json模塊，可以輕鬆地將JSON字符串轉換為Python對象，以及將Python對象轉換為JSON字符串。以下是將JSON字符串轉換為Python對象的示例：

import json

# JSON字符串
json_str = '{"name": "John Doe", "age": 30, "isMarried": false}'

# 將JSON字符串轉換為Python對象
py_obj = json.loads(json_str)

print(py_obj)

上面的代碼輸出結果為：

{'name': 'John Doe', 'age': 30, 'isMarried': False}

可以看到，JSON字符串被轉換成了Python的字典對象，其中布爾值false被轉換成了Python中的False。

三、使用Python遍歷JSON對象

對於複雜的JSON對象，我們需要遍歷它來提取所需的數據。以下是使用Python遍歷JSON對象並提取數據的示例：

import json

# JSON字符串
json_str = '{"name": "John Doe", "age": 30, "isMarried": false, "hobbies": ["reading", "traveling"], "address": {"street": "123 Main St", "city": "New York", "state": "NY"}, "friends": [{"name": "Jane", "age": 28}, {"name": "Bob", "age": 32}]}'

# 將JSON字符串轉換為Python對象
py_obj = json.loads(json_str)

# 提取姓名和年齡
print("Name:", py_obj["name"])
print("Age:", py_obj["age"])

# 提取愛好
hobbies = py_obj["hobbies"]
print("Hobbies:", hobbies[0], hobbies[1])

# 提取地址
address = py_obj["address"]
print("Street:", address["street"])
print("City:", address["city"])
print("State:", address["state"])

# 提取朋友
friends = py_obj["friends"]
for friend in friends:
    print("Name:", friend["name"])
    print("Age:", friend["age"])

上面的代碼輸出結果為：

Name: John Doe
Age: 30
Hobbies: reading traveling
Street: 123 Main St
City: New York
State: NY
Name: Jane
Age: 28
Name: Bob
Age: 32

可以看到，我們通過遍歷JSON對象成功地提取了需要的數據。

四、使用Python處理嵌套JSON

有時，JSON對象中可能包含嵌套的子對象，需要深入到子對象中提取數據。以下是使用Python處理嵌套JSON的示例：

import json

# 嵌套JSON字符串
json_str = '{"name": "John Doe", "age": 30, "isMarried": false, "contacts": [{"type": "phone", "number": "123-456-7890"}, {"type": "email", "address": "john.doe@example.com"}]}'

# 將JSON字符串轉換為Python對象
py_obj = json.loads(json_str)

# 提取電話號碼和郵箱
contacts = py_obj["contacts"]
for contact in contacts:
    if contact["type"] == "phone":
        print("Phone Number:", contact["number"])
    elif contact["type"] == "email":
        print("Email Address:", contact["address"])

上面的代碼輸出結果為：

Phone Number: 123-456-7890
Email Address: john.doe@example.com

可以看到，我們成功地從嵌套的JSON對象中提取了電話號碼和郵箱。

五、使用Python處理JSON數組

JSON數組是一種特殊的JSON對象，其值是一組相同類型的值，通常用於返回多個結果。以下是使用Python處理JSON數組的示例：

import json

# JSON數組字符串
json_str = '[{"name": "John Doe", "age": 30}, {"name": "Jane Smith", "age": 25}, {"name": "Bob Johnson", "age": 40}]'

# 將JSON字符串轉換為Python對象
py_obj = json.loads(json_str)

# 提取姓名和年齡
for person in py_obj:
    print("Name:", person["name"])
    print("Age:", person["age"])

上面的代碼輸出結果為：

Name: John Doe
Age: 30
Name: Jane Smith
Age: 25
Name: Bob Johnson
Age: 40

可以看到，我們成功地從JSON數組中提取了姓名和年齡。

六、使用Python處理大型JSON文件

有時，JSON文件可能非常大，無法完全加載到內存中。在這種情況下，我們可以使用Python的json文件流處理，以避免內存溢出。以下是處理大型JSON文件的示例：

import json

# 讀取JSON文件
with open("data.json") as f:
    # 創建JSON文件流解析器
    parser = json.JSONDecoder()
    while True:
        # 逐行讀取JSON數據
        line = f.readline()
        if not line:
            break
        # 解析JSON文件流
        py_obj, idx = parser.raw_decode(line)
        # 處理JSON數據
        print(py_obj["name"], py_obj["age"])

上面的代碼逐行讀取JSON文件，並使用JSONDecoder解析器解析每一行。這種方法可以處理大型JSON文件，避免了內存溢出。

七、總結

在本篇指南中，我們從多個方面討論了如何使用Python遍歷JSON數據。我們了解了JSON的基本結構，使用json模塊解析JSON數據，遍歷JSON對象和數組提取數據，處理嵌套JSON，以及處理大型JSON文件。