JSON dump(s)与load(s)区别
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发布时间：2024-10-04 21:22
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时间：2024-11-22 17:52
JSON 数据格式的主要特点包括：
JSON 主要应用场景包括但不限于：
总的来说，JSON 数据格式的简洁性、可读性和跨平台特性，使其成为当今数据交换和存储中的重要角色，在网络通信、数据存储和配置文件等方面都有着广泛的应用。
JSON（JavaScript Object Notation）遵循一些基本的语法规则，以确保数据的有效性和一致性。以下是 JSON 的语法规则：
2.键值对使用冒号 : 分隔：在 JSON 对象中，每个键值对之间使用冒号 : 分隔键和值。例如：
3.键和值都是字符串：在 JSON 中，键和值通常都是字符串。字符串使用双引号 "" 包围。例如：
4.值可以是对象、数组、字符串、数字、布尔值或 null：JSON 中的值可以是多种数据类型，包括对象、数组、字符串、数字、布尔值或 null。例如
5.数组使用方括号 [] 包围：一个 JSON 数组是一对方括号 [] 包围的有序值的集合。值之间使用逗号 , 分隔。例如：
6.JSON 文件必须包含一个顶层对象或数组：为了确保数据的完整性，一个有效的 JSON 文件应该包含一个顶层对象或数组作为根元素。例如：
需要注意的是，JSON 是一种数据格式，不是编程语言。它只描述了数据的结构和值，而不包含变量、函数或控制流等编程概念。
Python 中的json 模块提供了处理 JSON 数据的功能，它与 Python 语言紧密相关。通过这个模块，你可以在 Python 中轻松地解析和生成 JSON 数据。
主要区别：3.1 文件操作
mp示例：
在这个例子中，我们定义了一个名为data 的字典，其中包含了一些键值对。然后，我们使用 open() 函数打开一个文件，并以写入模式打开（使用 "w" 参数）。接下来，我们使用 json.mp() 函数将 data 写入文件中。这将以 JSON 格式将 data 序列化为字符串，并将其写入文件中。
loads示例：
当使用 Python 中的json.load() 方法时，可以从文件中加载 JSON 数据。以下是一个示例：
假设我们有一个名为data.json 的 JSON 文件，内容如下所示：
现在我们将使用json.load() 方法来加载这个文件中的数据
在这个示例中，我们首先使用open() 函数打开名为 data.json 的文件，并以读取模式打开（使用 "r" 参数）。然后，我们使用 json.load() 方法从文件中加载数据，该方法会将文件中的 JSON 数据解析并转换为 Python 对象。
3.2 字符串操作
mps示例：
当使用 Python 中的json.mps() 方法时，可以将 Python 数据结构转换为 JSON 字符串。以下是一个具体的例子：
在这个示例中，我们定义了一个名为data 的字典，其中包含了一些键值对。然后，我们使用 json.mps() 方法将 data 转换为 JSON 字符串。
最后，我们将 JSON 字符串打印出来，输出将是一个与原始数据结构对应的 JSON 字符串：
loads示例
当使用 Python 中的json.loads() 方法时，可以将 JSON 字符串转换为 Python 数据结构。以下是一个示例：
在这个示例中，我们定义了一个名为json_str 的字符串，它是一个符合 JSON 格式的字符串。然后，我们使用 json.loads() 方法将 json_str 转换为 Python 数据结构。
最后，我们将 Python 数据结构打印出来，输出将是一个与原始 JSON 字符串对应的 Python 字典对象：
