Python：从 JSON 文件提取数据并逐行显示

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，由于其易于读写和解析的特性，在 Web 开发、数据存储和应用程序配置等领域得到了广泛应用。Python 提供了强大的库和工具，使得从 JSON 文件中提取数据并进行处理变得非常简单。本文将深入探讨如何使用 Python 从 JSON 文件中提取数据，并逐行显示，涵盖各种不同的场景和技巧，并提供丰富的代码示例。

1. JSON 数据结构基础

在开始之前，了解 JSON 的基本数据结构至关重要。JSON 主要由两种数据结构组成：

• 对象 (Object): 由键值对组成，键是字符串，值可以是任何有效的 JSON 数据类型，包括字符串、数字、布尔值、数组、对象等。对象用花括号 {} 包围，键值对之间用逗号 , 分隔，键和值之间用冒号 : 分隔。
• 数组 (Array): 有序的值的集合，值可以是任何有效的 JSON 数据类型。数组用方括号 [] 包围，值之间用逗号 , 分隔。

理解这两种基本结构是解析 JSON 数据的关键。

2. 使用 json 模块读取 JSON 文件

Python 内置的 json 模块提供了处理 JSON 数据的强大功能。json.load() 函数可以将 JSON 数据从文件中读取并转换为 Python 对象（字典或列表）。

```python
import json

def load_json_data(filepath):
"""从 JSON 文件中加载数据。"""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
return data
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{filepath}' 未找到。")
return None
except json.JSONDecodeError:
print(f"错误：文件 '{filepath}' 不是有效的 JSON 文件。")
return None

示例用法

filepath = 'data.json'
data = load_json_data(filepath)

if data:
# 处理加载的数据
print(data)
```

3. 逐行显示 JSON 数据的不同方法

读取 JSON 数据后，我们可以根据不同的数据结构和需求，采用不同的方法逐行显示数据。

3.1 处理简单的 JSON 对象

如果 JSON 数据是一个简单的对象，可以直接迭代其键值对并打印：

python
if isinstance(data, dict):
for key, value in data.items():
print(f"{key}: {value}")

3.2 处理 JSON 数组

如果 JSON 数据是一个数组，可以迭代数组中的每个元素并打印：

python
if isinstance(data, list):
for item in data:
print(item)

3.3 处理嵌套的 JSON 数据

对于复杂的嵌套 JSON 数据，需要使用递归函数来遍历所有层级的数据：

```python
def print_json_recursively(data, indent=0):
"""递归打印 JSON 数据。"""
if isinstance(data, dict):
for key, value in data.items():
print(" " * indent + f"{key}:")
print_json_recursively(value, indent + 1)
elif isinstance(data, list):
for item in data:
print_json_recursively(item, indent + 1)
else:
print(" " * indent + str(data))

示例用法

print_json_recursively(data)
```

3.4 自定义输出格式

可以使用 Python 的字符串格式化功能来自定义输出格式，例如，以表格形式显示数据：

```python
if isinstance(data, list) and all(isinstance(item, dict) for item in data):
# 提取所有键作为表头
headers = set()
for item in data:
headers.update(item.keys())
headers = sorted(list(headers))

# 打印表头
print(" | ".join(headers))
print("-" * (sum(len(h) for h in headers) + len(headers) * 3 - 1))

# 打印数据行
for item in data:
    row = [str(item.get(h, "")) for h in headers]
    print(" | ".join(row))

```

4. 处理大型 JSON 文件

对于非常大的 JSON 文件，直接加载整个文件到内存可能会导致内存溢出。在这种情况下，可以使用 ijson 库来逐行解析 JSON 数据，避免一次性加载整个文件。

```python
import ijson

def process_large_json_file(filepath):
"""处理大型 JSON 文件。"""
try:
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
for prefix, event, value in ijson.parse(f):
print(f"Prefix: {prefix}, Event: {event}, Value: {value}")
# 根据事件类型处理数据
except FileNotFoundError:
print(f"错误：文件 '{filepath}' 未找到。")

示例用法

process_large_json_file('large_data.json')
```

5. 错误处理和最佳实践

• 始终使用 try-except 块来处理潜在的 FileNotFoundError 和 json.JSONDecodeError 异常。
• 使用 with open() 语句确保文件在使用后正确关闭。
• 对于大型 JSON 文件，使用 ijson 或其他流式解析器来避免内存问题.
• 根据数据的具体结构选择合适的遍历和显示方法。
• 使用清晰的变量名和注释，使代码易于理解和维护。

总结:

本文详细介绍了如何使用 Python 从 JSON 文件中提取数据并逐行显示，涵盖了各种不同的场景和技巧，并提供了丰富的代码示例。 通过理解 JSON 的数据结构、掌握 json 模块和 ijson 库的使用方法，以及遵循最佳实践，可以高效地处理各种 JSON 数据，并将其以清晰易懂的方式呈现出来。 希望本文能帮助您更好地理解和应用 Python 处理 JSON 数据的技巧。