json格式转换教程：零基础学数据序列化与反序列化方法

是不是很多零基础的朋友一听到 “JSON 格式转换”“序列化”“反序列化” 就头大？想把 Python 里的字典转成 JSON 文件，结果要么报格式错误，要么打开文件中文全是乱码；从网上下载的 JSON 数据，想提取里面的信息，却不知道怎么转成能操作的格式；更别说搞懂 “序列化” 到底是啥意思，感觉比学英语语法还难。别着急，兔子哥刚开始接触这些概念时，光分清 “序列化” 和 “反序列化” 就花了两天，把列表直接存成 JSON 更是报错到怀疑人生。今天就用大白话来讲 JSON 格式转换，从基础概念到实用方法，零基础也能轻松学会数据序列化与反序列化！

一、先搞懂：序列化和反序列化到底是啥？为啥要学？

可能有朋友会问：“我就想转个格式，为啥要搞懂这么绕的词？” 其实这俩词看着复杂，说白了就是数据的 “打包” 和 “拆包”。
序列化就是把我们能看懂的数据（比如 Python 的字典、列表）转成计算机方便存储和传输的格式（这里就是 JSON 字符串或文件），就像把行李打包成箱子方便运输。
反序列化则是反过来，把 JSON 格式的数据（字符串或文件）转成我们能直接操作的格式（比如 Python 字典），好比把运输的箱子拆开拿出里面的东西。
为啥非要这么折腾？因为不同程序、不同语言 “说话” 的方式不一样。比如 Python 的字典只能在 Python 里用，想传给前端页面或者存到文件里，就得转成大家都认识的 JSON 格式。或许大部分主流编程语言都支持 JSON，这也是它能成为数据交换 “通用语言” 的原因吧。

二、序列化实战：把数据转成 JSON，这俩方法最常用

想把 Python 里的数据（字典、列表）转成 JSON，用对方法其实很简单，这两个工具必须学会。

1. dumps ()：转成 JSON 字符串，方便传输
   如果你需要把数据传给别人（比如通过 API 接口发数据），就得转成 JSON 字符串。用 Python 自带的json.dumps()就行，记得加个关键参数。
   示例：

python

import json# 定义一个Python字典student = {"name": "小李","age": 20,"hobby": ["打球", "看书"],"is_study": True}# 转成JSON字符串json_str = json.dumps(student, ensure_ascii=False, indent=2)print(json_str)

这里的ensure_ascii=False一定要加，不然中文会变成 “\u5c0f\u674e” 这样的乱码；indent=2能让字符串有缩进，看着更清楚。

1. dump ()：直接存成 JSON 文件，方便保存
   如果想把数据存到电脑上（比如保存配置、记录日志），用json.dump()更直接，一步到位存成文件。
   示例：

python

# 存成JSON文件with open("student.json", "w", encoding="utf-8") as f:json.dump(student, f, ensure_ascii=False, indent=2)

打开生成的 “student.json” 文件，里面的内容整整齐齐，中文也能正常显示，是不是很方便？
不过话说回来，不是所有数据都能转成 JSON 哦。像 Python 里的datetime日期对象、自定义的类实例，直接转就会报错，这时候得先把它们转成字符串才行。

三、反序列化实战：把 JSON 转成数据，这俩方法要记牢

拿到 JSON 格式的数据（字符串或文件），想在 Python 里操作，就得转成字典或列表，这两个方法最常用。

1. loads ()：解析 JSON 字符串，提取信息
   从别人那收到 JSON 字符串（比如 API 接口返回的数据），用json.loads()转成 Python 字典，就能轻松提取信息了。
   示例：

python

# 假设这是收到的JSON字符串json_data = '{"name": "小张", "score": 90, "subjects": ["数学", "英语"]}'# 转成Python字典data = json.loads(json_data)print(data["name"])  # 输出：小张print(data["subjects"][0])  # 输出：数学

转完之后，就像操作普通字典一样方便，想拿什么信息直接用键取就行。

1. load ()：读取 JSON 文件，处理本地数据
   如果数据存在电脑的 JSON 文件里，用json.load()直接读进来转成字典，不用先读文件内容。
   示例：

python

# 读取刚才保存的student.json文件with open("student.json", "r", encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)print(data["age"])  # 输出：20print(data["hobby"])  # 输出：['打球', '看书']

四、常见问题解决：这些坑别再踩了，兔子哥试过全有效

1. 中文乱码：转完 JSON 中文变成 Unicode 编码
   这是最常见的问题，原因就是没加ensure_ascii=False参数。解决方法很简单，不管用dumps()还是dump()，都加上这个参数，同时写文件时指定encoding="utf-8"，中文就能正常显示了。
   
2. 格式错误：JSON 字符串报 “语法错误”
   很多时候是因为键用了单引号，比如{'name': '小李'}，JSON 要求键必须用双引号。解决方法：要么手动改成双引号，要么用 Python 的dumps()自动转换，它会帮你处理引号问题。
   
3. 嵌套数据提取不到：层级太深不知道怎么取
   JSON 数据经常嵌套多层，比如{"data": {"user": {"name": "小王"}}}，直接用data["name"]会报错。解决方法：按层级一步步取，data["data"]["user"]["name"]才能拿到 “小王”，可以先打印数据看看结构。
   
4. 特殊数据类型转换失败：提示 “not JSON serializable”
   像datetime对象、函数这些，JSON 不认识，直接转就会报错。解决方法：先把它们转成字符串，比如str(date_obj)，再进行序列化。至于更复杂的自定义类型转换，具体机制可能还需要进一步研究，新手先掌握基础类型转换就够了。
   

结尾心得

JSON 格式转换其实没那么难，记住 “序列化是打包（Python→JSON），反序列化是拆包（JSON→Python）” 就行。重点是把dumps() dump() loads() load()这四个方法练熟，遇到中文乱码就加ensure_ascii=False，遇到格式错误就检查引号和逗号。新手学习时别害怕报错，报错信息其实是在告诉你哪里错了，对着改就行。多动手转几个字典、读几个 JSON 文件，练两次就能熟练掌握，以后处理数据交换和存储就会轻松很多！

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