json.load()：将一个存储在文件中的json对象（str）转化为相对应的python对象
json.loads()：将一个json对象（str）转化为相对应的python对象
json.dump()：将python的对象转化为对应的json对象（str),并存放在文件中
json.dumps()： 将python的对象转化为对应的json对象（str)

3. 使用Python处理JSON文件

在Python中内置了用于读取JSON文件的函数。

以下给出几个如何将JSON文件解析为Python对象的示例。

3.1. 将JSON文件读取为字典类型

首先我们需要导入 json库, 接着我们使用open函数来读取JSON文件,最后利用json.load()函数将JSON字符串转化为Python字典形式.

就这么简单,代码如下:

import json
with open('superheroes.json') as f:
    superHeroSquad = json.load(f)
print(type(superHeroSquad))  # Output: dict
print(superHeroSquad.keys())
# Output: dict_keys(['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active', 'members'])

上述代码很简单很直观啦,唯一需要注意的是json库中有load()和loads()两个函数.

• 函数load()作用为读取JSON文件生成Python对象
• 函数loads()作用为读取JSON 字符串流生成Python对象

我们可以将loads()函数中的字符s的含义理解成 load for strings.

3.2. 将JSON文件读取为Pandas类型

当然我们也可以使用Pandas库中的 read_json函数来读取对应的JSON文件,

代码如下:

import pandas as pd
df = pd.read_json('superheroes.json')

运行结果如下:

需要注意的是使用Pandas库不仅仅可以读取电脑本地磁盘上的JSON文件,也可以通过URL读取网络上存放的文件.

代码如下:

df1 = pd.read_json('https://mdn.github.io/learning-area/javascript/oojs/json/superheroes.json')

3.3. 使用Pandas读取嵌套JSON类型

我们有时候遇到的JSON文件是嵌套的,这经常会让读取工作变得有些困难.

其实嵌套JSON和Python中的嵌套字典思想类似,即字典中嵌套字典.

我们观察上述例子中的member字段,其值也为字典类型,下图中我们使用缩进来展示嵌套结构。

嵌套JSON示例

设想一下，当我们将JSON文件加载到Pandas数据框架中时，members列如下所示。每行包含一个字典。

接下来我们讨论两种实现方法，这两种方法中，我们可以解析数据，以便将每个键分解为单独的一列。

方案一

我们可以在members这一列上使用apply方法，代码如下：

df['members'].apply(pd.Series)

上述代码执行后，members列会被拆分为4个新列，如下所示：

当然如果你想将上述拆分后的结果和之前的结果进行合并，可以使用pd.concat函数，

代码如下：

df = pd.concat([df['members'].apply(pd.Series), df.drop('members', axis = 1)], axis = 1)

方案二

在Pandas库中还有一个函数 json_normalize() ，它允许我们把嵌套的JSON展开。这是最简单的方法来解析嵌套的JSON了。

代码如下：

def test2():
    with open('superheroes.json') as f:
        superHeroSquad = json.load(f)
    out = pd.json_normalize(superHeroSquad, record_path=['members'],
                      meta=['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active'])
    print(out)

上述代码中：

• record_path为我们希望拆分的列的名字
• meta为列名的list，为我们输出的次序

运行结果如下：

最后我们需要注意的是，我们可以在上述函数json_normalize中添加参数 meta_prefix，这样可以让我们对meta中的名字添加统一的前缀。

代码如下：

pd.json_normalize(superHeroSquad, 
	record_path = ['members'], 
	meta = ['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active'], 
	meta_prefix = 'members_')

运行结果如下：

访问特定位置的数据

在Python中我们可以通过Key的名字或者下标来访问JSON文件中任意位置的数据。

比如，假设我们想知道我们的第二个超级英雄的秘密身份。即在下图中，需要访问特定位置的数据在下图中以紫色突出显示。

为了得到这个值，我们可以直接使用以下语句：

superHeroSquad['members'][1]['secretIdentity']

从上图层次结构的顶部开始，由上往下，我们需要的第一个key是'members'，因为它是我们需要访问的值所在的父节点。

接着在‘members’对应的键值中，我们看中括号，然后下标1表示list中的第二个成员。接着我们来看字段'secretIdentity', 如下所示：

常见问题：

JSONDecodeError(“Expecting value”, s, err.value) from None
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

原因：JSON格式不对

解决方式：把大JSON拆成小的，观察下结构。分而治之（JSON文很小就算了，直接看）

zip 多个list后变空

原因：有个list为空

zip会取最短的list合并，如果有个list长度为0，则zip后为0

TypeError: can only concatenate str (not "NoneType") to str

原因：字符串拼接，或者加和时候，有个元素为None类型

解决方案：

def deal_None(content):
    if content is None:
        return ""
    else:
        return content