话说回来，你有没有碰到过那种场景？从网上爬点数据吧，或者调某个API接口，结果“duang”一下甩给你一大坨密密麻麻的文字，看着像某种神秘代码，但仔细瞧瞧，又有点规律，有花括号{}，有方括号[]，键值对还用冒号:隔开。对，那玩意儿多半就是JSON了（JavaScript Object Notation），现在简直是互联网世界里数据交换的“通用语”。它简洁、轻量，人看起来也算勉强能懂，可让咱的Python程序直接去读这堆原始字符串？那不得疯掉！就像你抓了一把生米，得煮熟了才能吃不是？所以，python怎么解析json，把这“生米”煮成Python能用的“熟饭”，就成了我们绕不开的话题，而且说实话，掌握了这个，你很多数据处理、网络交互的事儿都能迎刃而解，一下子感觉就通透了许多。
别想得太复杂，Python这方面做得简直是保姆级的友好。标准库里就自带了一个超级好用的模块，名字就叫json。对，就是这么直白，见到JSON就找它，准没错！它就是来干这事的，把JSON格式的数据和Python里的数据结构之间做个漂亮的转换。
那具体怎么转呢？无非就是两种最常见的姿势：一种是你手里已经有了一段JSON格式的字符串，可能是从网页内容里抠出来的，也可能是API接口直接返回的文本。另一种呢，是你的JSON数据安安静静地躺在电脑里的一个文件里，扩展名通常是.json。针对这两种情况，json模块给咱们准备了两把“瑞士军刀”：json.loads() 和 json.load()。
先说json.loads()，注意最后的那个’s’，我总把它记成“string”，因为它就是用来处理JSON字符串的。想象一下，你写了个小程序去抓取某个网站的数据，返回的内容里有一段长得像这样的：
json
{
"name": "李华",
"age": 25,
"isStudent": true,
"major": "Computer Science",
"courses": ["Python编程", "数据结构", "算法分析"],
"address": {
"city": "北京",
"zip": "100000"
},
"isNullValue": null
}
这段东西，在Python里，最开始它可能就是个普普通通的字符串变量，比如叫 json_string_data。你直接打印 json_string_data，看到的就是上面那堆字符。可你想要的是李华的年龄（25），想知道他是不是学生（true），想拿到他的课程列表！这时候，json.loads()就闪亮登场了。
你只需要这样简单粗暴地一搞：
“`python
import json
json_string_data = ”’
{
“name”: “李华”,
“age”: 25,
“isStudent”: true,
“major”: “Computer Science”,
“courses”: [“Python编程”, “数据结构”, “算法分析”],
“address”: {
“city”: “北京”,
“zip”: “100000”
},
“isNullValue”: null
}
”’ # 真实场景下，这串通常是动态获取的
try:
python_data = json.loads(json_string_data)
# 打印看看，是不是变了？
print(type(python_data)) # 瞧瞧，变成 <class 'dict'> 啦！
print(python_data)
# 现在，你可以像操作Python自己的字典和列表一样，为所欲为啦！
print("姓名:", python_data['name'])
print("年龄:", python_data['age'])
print("是学生吗:", python_data['isStudent'])
print("第一门课程:", python_data['courses'][0])
print("所在城市:", python_data['address']['city'])
print("这个null值对应的是:", python_data['isNullValue']) # 在Python里，null就成了None
except json.JSONDecodeError as e:
print(f”天呐，这JSON格式不对啊！解析失败了: {e}”)
# 实际应用中，你得好好处理这个错误，可能是数据源有问题
except KeyError as e:
print(f”想取的数据找不到啊！这个键不存在: {e}”)
# 比如你尝试访问一个根本不存在的键 ‘school’
“`
看到没？经过json.loads()这么一“消化”，那堆看似杂乱的JSON字符串，瞬间就变成了Python里我们最熟悉不过的数据结构——字典（对应JSON的object {}）和列表（对应JSON的array []）。JSON里面的字符串就变成了Python的str，数字变成了int或float，布尔值（true/false）变成了Python的布尔值（True/False），而JSON那个特殊的null，在Python里就变成了None。这对应关系，简直太直观了！
一旦转换成了字典和列表，接下来的事儿就简单了。你想取哪个值，就像平时操作字典一样，用键来访问（比如 python_data['name']）；想拿到列表里的元素，就像操作列表一样，用索引来取（比如 python_data['courses'][0]）。如果数据是嵌套的，就像上面例子里的address，它本身是个JSON对象（解析后就是个字典），你就可以链式地访问：python_data['address']['city']。一层一层“剥洋葱”，直到拿到你想要的最里层的数据。这过程，是不是比直接在字符串里用各种切片、查找来抠数据方便多了？简直是天壤之别！
再来说说json.load()，注意，这次结尾没’s’了，它通常用来处理JSON文件。想象你有了一个叫 config.json 的配置文件，里面存着你程序的一些设置，格式就是JSON：
json
// config.json 文件内容
{
"database": {
"host": "localhost",
"port": 5432,
"username": "admin",
"password": "secret_password"
},
"timeout": 30,
"enabled_features": ["feature_a", "feature_b"]
}
你想在程序启动时读取这些配置。这时候，你当然可以先把整个文件读成一个大字符串，然后再用json.loads()去解析。但这有点绕，也不够高效。json.load()就是为这种情况而生的，它可以直接接收一个文件对象作为参数，然后帮你把整个文件的JSON内容一次性解析出来。
用法通常是这样：
“`python
import json
try:
# 打开文件，记住要指定编码，特别是文件里有中文的时候，utf-8是王道
with open(‘config.json’, ‘r’, encoding=’utf-8′) as f:
# 直接把文件对象f传给json.load()
config_data = json.load(f)
# 现在 config_data 就是一个Python字典了，包含了文件里的所有配置
print("数据库主机:", config_data['database']['host'])
print("连接超时时间:", config_data['timeout'])
print("启用的第一个特性:", config_data['enabled_features'][0])
except FileNotFoundError:
print(“哎呀，配置文件 config.json 找不着啊！”)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f”配置文件 config.json 格式不对！解析失败了: {e}”)
except KeyError as e:
print(f”配置文件里缺少关键信息: {e}”)
“`
看，是不是也很方便？json.load()和json.loads()其实干的是同一件事，就是解析JSON数据，只不过输入源不一样：一个是字符串，一个是文件对象。理解这一点，基本就掌握了Python解析JSON的核心。
当然，解析过程中难免会遇到“坑”。最常见的就是JSON格式本身有问题，比如少了个逗号，多了个冒号，或者引号没闭合。这时候，json.loads()或json.load()就会抛出json.JSONDecodeError异常。所以，在实际代码里，用try...except块把解析的代码包起来，是防止程序崩溃的必备操作，你得告诉程序，万一解析失败了该怎么办，是报错退出，还是给个默认值，或者记录个日志。
还有一种常见情况是，JSON数据是合法的，但里面可能不包含你期望的某个键。比如你解析了一个用户数据，你以为肯定会有个’email’字段，结果有些用户的数据里就没有。这时候你如果直接用 user_data['email'] 去访问，Python就会给你一个KeyError。为了避免这种尴尬，访问字典的时候，更“温柔”的方式是用它的 .get() 方法：user_data.get('email', 'N/A')。这样写，如果’email’键存在，就返回对应的值；如果不存在，也不会报错，而是返回你指定的默认值（这里是’N/A’）。这个小技巧在处理来自不可控源（比如网络API）的数据时，非常非常实用。
总的来说，python怎么解析json？核心就在于灵活运用json模块的json.loads()和json.load()这两兄弟，它们能把JSON格式的数据巧妙地转化成Python世界里游刃有余的字典和列表。然后，你就可以像操作Python原生数据结构一样，轻松地提取、修改、处理这些数据了。别忘了处理可能出现的格式错误(json.JSONDecodeError)和键不存在(KeyError，用.get()更好)的情况，让你的程序更加健壮。一旦你掌握了这门手艺，面对各种爬虫数据、API响应、配置文件，都能底气十足地说一句：“小样儿，藏得挺深，看我把你解析出来！” 动手试试吧，敲几行代码，亲自感受一下Python解析JSON的丝滑流畅，你会发现，原来处理这些数据可以这么简单、这么高效。
