python必背源代码读写JSON文件代码

一、最简必背模板：写入与读取两套完整代码

日常编写脚本、爬虫落盘或管理本地配置文件时，推荐直接套用以下两段标准源代码。代码中包含中文字符支持、层级缩进与 UTF-8 编码设置，完全符合生产代码的规范要求。

1. 写入 JSON 文件的完整源代码

向磁盘写入 JSON 数据时，核心函数是 json.dump()。必须以写模式（"w"）打开目标文件，并显式指定 encoding="utf-8" 规避字符集兼容问题。

import json

# 1. 准备待保存的数据（支持字典嵌套、列表、布尔值及中文）
config_data = {
    "app_name": "自动化监控平台",
    "version": "1.2.0",
    "is_active": True,
    "max_connections": 100,
    "notify_emails": ["admin@example.com", "ops@example.com"],
    "settings": {
        "timeout": 30,
        "retry": 3
    }
}

# 2. 写入 JSON 文件（必背关键模板）
with open("config.json", mode="w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(config_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

print("JSON 文件写入成功！")

{
    "app_name": "自动化监控平台",
    "version": "1.2.0",
    "is_active": true,
    "max_connections": 100,
    "notify_emails": [
        "admin@example.com",
        "ops@example.com"
    ],
    "settings": {
        "timeout": 30,
        "retry": 3
    }
}

2. 读取 JSON 文件的完整源代码

从磁盘加载已存在的 JSON 文件时，使用 json.load()。以读模式（"r"）打开文件后直接传入文件句柄，模块会自动将其解析为 Python 原生字典或列表。

import json

# 读取并解析 JSON 文件（必背关键模板）
with open("config.json", mode="r", encoding="utf-8") as f:
    loaded_data = json.load(f)

# 输出读取后的数据及其类型
print("读取成功，数据类型:", type(loaded_data))
print("系统名称:", loaded_data["app_name"])
print("重试次数:", loaded_data["settings"]["retry"])

读取成功，数据类型: <class 'dict'>
系统名称: 自动化监控平台
重试次数: 3

二、核心方法辨析：dump/load 与 dumps/loads 关键差异

很多初学者容易混淆 dump/load 与 dumps/loads。两者的核心差异在于操作的数据载体不同：一个是针对文件流（File-like Object），另一个是针对内存中的字符串（String）。

三、类型转换规则：Python 数据结构与 JSON 标准映射

JSON 是一种跨语言的数据交换规范，并非所有 Python 原生类型都能无缝映射。理解双向转换过程中的类型对齐规则，能有效预防字段取值异常与序列化报错。

• 字典与对象：Python 的 dict 严格转换为 JSON 的 object。需要特别注意：JSON 规范要求对象的键（Key）必须是双引号字符串；如果 Python 字典的键是整数或浮点数，在执行 dump 后键会被强制转换为字符串。
• 元组与列表的单向性：Python 中的 list 与 tuple 都会被序列化为 JSON 的 array（方括号 []）。但是在反序列化（json.load）时，JSON 数组会统一恢复为 Python 列表（list），原本的元组不可变特性不会保留。
• 布尔值与空值转换：Python 的 True / False 映射为 JSON 的小写 true / false；Python 的 None 对应 JSON 的 null。

对于 Python 标准库中常见的特殊类型（如 datetime 日期时间对象、set 集合或自定义类的实例），标准 json 模块默认无法识别，会抛出 TypeError: Object of type ... is not JSON serializable。应对方案通常是在写入前手动转为字符串/列表，或在 dump 中传入 default=str 自定义转换函数：

from datetime import datetime
import json

log_entry = {
    "timestamp": datetime.now(),
    "unique_tags": {"python", "json", "backend"}  # set 集合
}

# 使用 default=str 将无法识别的对象自动转为字符串格式
with open("log.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(log_entry, f, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)

四、生产环境必背参数与三大避坑要点

在实际工程代码中，仅仅调用 json.dump(data, f) 往往无法达到生产级健壮要求。以下四大参数与防坑要点是编写高质量代码的关键。

1. 避开中文乱码陷阱：ensure_ascii=False 与 encoding="utf-8" 双保险

json.dump() 的参数 ensure_ascii 默认值为 True。如果保持默认设置，所有非 ASCII 字符（包括中文字符）都会被自动转义为 Unicode 编码形式（如 中文）。虽然反序列化时能正常解析，但直接查看文件时人类无法阅读，且增加了存储体积。

标准做法：必须同时满足两个条件——open() 时指定 encoding="utf-8"，且 dump() 时指定 ensure_ascii=False，两者缺一不可。只设置 ensure_ascii=False 而未指定 UTF-8 编码，在 Windows 系统下可能按系统默认的 GBK 编码写入，进而引发乱码或崩溃。

2. 美化排版与存储体积的平衡：indent 参数的合理选择

indent 控制 JSON 输出时的缩进空格数：

• 本地调试与配置文件（indent=4 或 indent=2）：自动换行并缩进，极大方便运维与开发人员查阅、修改配置。
• 网络传输与海量日志（不传 indent 或 indent=None）：输出紧凑的单行压缩 JSON，没有多余的空格与换行符，能减少 30% 到 50% 的文件体积，节约磁盘 I/O 与传输带宽。

3. 异常容错机制：捕获 FileNotFoundError 与 JSONDecodeError

读取外部文件属于高危 I/O 操作。若文件不存在会引发 FileNotFoundError；若文件内容为空（0 字节）或被意外修改破坏了结构（例如缺少闭合大括号），json.load() 会抛出 json.decoder.JSONDecodeError。生产代码中应当使用 try-except 结构妥善包裹：

import json
from json.decoder import JSONDecodeError

def safe_load_config(file_path, default_config=None):
    """安全读取 JSON 配置，带完备的容错降级机制"""
    if default_config is None:
        default_config = {}
    
    try:
        with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print(f"提示：文件 {file_path} 不存在，返回默认配置。")
        return default_config
    except JSONDecodeError as err:
        print(f"警告：文件 {file_path} 格式损坏（{err}），返回默认配置。")
        return default_config

五、实战范式：配置文件的“读取-修改-回写”完整代码

在实际业务中，最频繁的组合需求是先读取旧文件，对其中的部分配置项进行更新，然后重新写回磁盘。这里给出可以直接套用的工业级实战脚本：

import json
import os

CONFIG_FILE = "user_settings.json"

# 1. 初始化或安全读取现有数据
if os.path.exists(CONFIG_FILE):
    with open(CONFIG_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
        try:
            settings = json.load(f)
        except json.JSONDecodeError:
            settings = {}
else:
    settings = {}

# 2. 修改业务字段（若字段不存在则自动创建，存在则覆盖更新）
settings["last_login"] = "2026-11-11 18:00:00"
settings["login_count"] = settings.get("login_count", 0) + 1
settings["theme"] = "dark"

# 3. 规范写回文件
with open(CONFIG_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(settings, f, ensure_ascii=False, indent=4)

print(f"配置更新完成！当前登录次数: {settings['login_count']}")

{
    "last_login": "2026-11-11 18:00:00",
    "login_count": 1,
    "theme": "dark"
}