Python 中有哪些库可用于解析 JSON 数据？

在 Python 中处理 JSON 数据时，选择合适的库能大大简化数据解析和处理的过程。Python 提供了多个功能强大的库，无论是处理简单的 JSON 字符串还是复杂的 JSON 对象，均可满足需求。

1. json

json 库已包含在 Python 标准库中，无需额外安装。该库简单易用，能高效处理大多数 JSON 解析任务。您可以轻松将 JSON 数据加载为 Python 字典，并根据需要对其进行操作。示例：

      import json

data = '{"name": "John", "age": 30}'
parsed_data = json.loads(data)
print(parsed_data['name'])  # Output: John

2. simplejson

simplejson 是一个外部库，与内置的 json 库相比，不仅提供了附加功能，在某些场景下还具有更出色的性能表现。需要处理较为复杂的 JSON 数据或对性能要求较高时，该库是理想之选。示例：

      import simplejson as json

data = '{"name": "John", "age": 30}'
parsed_data = json.loads(data)
print(parsed_data['name'])  # Output: John

3. ujson

ujson (UltraJSON) 是 Python 中另一个高性能 JSON 库。该库在设计上比标准的 json 库更快，非常适合需要快速解析大规模 JSON 数据集的应用场景。示例：

      import ujson

data = '{"name": "John", "age": 30}'
parsed_data = ujson.loads(data)
print(parsed_data['name'])  # Output: John

4. pandas

虽然 pandas 主要是数据处理和分析库，但也提供了强大的 JSON 数据读写功能，因而非常适合数据科学应用，尤其是在需要将 JSON 数据转换为 DataFrame 进行分析的场景。示例：

      import pandas as pd

data = '{"name": "John", "age": 30}'
df = pd.read_json(data)
print(df['name'][0])  # Output: John

5. demjson

demjson 是另一个 JSON 库，可提供 JSONPath 表达式等附加功能。该库非常适用于需要使用特定表达式解析和评估 JSON 数据的开发人员。示例：

      import demjson

data = '{"name": "John", "age": 30}'
parsed_data = demjson.decode(data)
print(parsed_data['name'])  # Output: John

6. requests

虽然不是专门的 JSON 解析库，但作为最受欢迎的 Python HTTP 库之一，requests 经常与 JSON 解析搭配使用。requests 为从 Web API 获取 JSON 数据提供了简便的方法，可轻松处理包含 JSON 数据的 HTTP 请求和响应。示例：

      import requests

response = requests.get('https://api.example.com/data')
json_data = response.json()
print(json_data['name'])  # Output: John

结语

Python 提供了多个解析 JSON 数据的库，每个库都有其优势和适用场景。无论是处理简单的 JSON 字符串还是复杂的数据结构，这些库都能帮助您在 Python 应用中高效解析和处理 JSON 数据。如需详细了解 Python HTTP 库及其如何提升网页抓取项目，请查看我们详细列出的最适合网页抓取的 Python HTTP 客户端。善用这些库可以简化数据提取流程，提高整体效率。

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