JSON 验证 - Python

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，由于其易读易写的特点在网络数据传输中被广泛使用。在Python中，我们可以使用内置的json模块来解析和操作JSON数据。

序列化与反序列化

将Python对象转换为JSON格式的过程称为序列化，而将JSON格式的字符串转换为Python对象的过程称为反序列化。在json模块中，分别使用dumps和loads方法进行序列化和反序列化：

import json

# 将Python对象转为JSON字符串
data = {"name": "张三", "age": 18}
json_str = json.dumps(data)

# 将JSON字符串转为Python对象
data = json.loads(json_str)

校验JSON格式

在处理JSON数据时，我们需要确保其满足特定的格式要求。对于一个未知或者不确定的JSON数据，我们希望能够确定其是否符合我们的预期格式。幸运的是，json模块内置了一个JSON验证器json.JSONDecoder，可以通过指定的编码风格校验JSON数据的格式是否合法，并且提供可读、有用的错误信息。

import json

decoder = json.JSONDecoder()

# 待校验的JSON数据
valid_json_data = '{"name": "张三", "age": 18}'
invalid_json_data = '{"name": "张三", "age": "18"}'

# 校验JSON格式是否合法
try:
    data = decoder.decode(valid_json_data)
    print("JSON格式校验通过：", data)
except json.JSONDecodeError as e:
    print("JSON格式校验不通过：", str(e))

try:
    data = decoder.decode(invalid_json_data)
    print("JSON格式校验通过：", data)
except json.JSONDecodeError as e:
    print("JSON格式校验不通过：", str(e))

输出结果：

JSON格式校验通过： {'name': '张三', 'age': 18}
JSON格式校验不通过： Expecting value: line 1 column 26 (char 25)

校验JSON数据属性

除了校验JSON数据的格式是否合法，我们还可以校验JSON数据的属性是否符合要求。我们可以使用schema模块通过定义校验规则实现此目的。

import json
from jsonschema import Draft7Validator

# 待校验的JSON数据
valid_json_data = '{"name": "张三", "age": 18}'
invalid_json_data = '{"name": "张三", "age": "18"}'

# JSON校验规则
schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "age": {"type": "integer"}
    },
    "required": ["name", "age"]
}

# 校验JSON数据属性是否合法
validator = Draft7Validator(schema)

try:
    validator.validate(json.loads(valid_json_data))
    print("JSON属性校验通过")
except Exception as e:
    print("JSON属性校验不通过：", str(e))

try:
    validator.validate(json.loads(invalid_json_data))
    print("JSON属性校验通过")
except Exception as e:
    print("JSON属性校验不通过：", str(e))

输出结果：

JSON属性校验通过
JSON属性校验不通过： '18' is not of type 'integer'

小结

本文简单介绍了Python中处理JSON的一些基本操作，包括序列化、反序列化、JSON格式校验和JSON属性校验。当我们处理JSON数据时，可以根据实际需要选择适当的操作，提高开发效率和代码质量。