Python JSON 处理脚本

目标

不依赖AI辅助，独立写一个读取JSON文件、按条件过滤数据、格式化打印结果的Python脚本，建立基本的编程手感。

任务

探索记录

json.load()vs json.loads()

# load：直接从文件对象读取data = json.load(f)# loads：先读成字符串，再从字符串解析content = f.read()          # content 是字符串data = json.loads(content)  # 从字符串解析

json.load()内部相当于 f.read()+ json.loads()两步合一。

JSON 数据类型与 Python 类型的对应

print(type(data))                 # → <class 'list'>print(type(data[0]))              # → <class 'dict'>  print(type(data[0]["name"]))      # → <class 'str'>print(type(data[0]["score"]))     # → <class 'int'>

实践记录

import jsonDATA_FILE = "data.json"with open(DATA_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:    data = json.load(f)    data_select = [i for i in data if i["score"] >= 80]for i in data_select:        print(f"{i['name']:<6}{i['score']:<6}{i['city']:<6}{i['hobby']:<6}")

使用数据：

[  {"name": "小美", "score": 92, "city": "北京", "hobby": "画画"},  {"name": "阿杰", "score": 78, "city": "上海", "hobby": "篮球"},  {"name": "大刘", "score": 55, "city": "广州", "hobby": "吉他"},  {"name": "小婷", "score": 88, "city": "北京", "hobby": "摄影"},  {"name": "阿强", "score": 63, "city": "深圳", "hobby": "游泳"},  {"name": "小玲", "score": 95, "city": "上海", "hobby": "画画"},  {"name": "大伟", "score": 71, "city": "北京", "hobby": "篮球"},  {"name": "小华", "score": 45, "city": "广州", "hobby": "游戏"}]

关键理解

• open()的with语句：确保文件自动关闭，避免资源泄漏
• json.load() vs json.loads()：load从文件读，loads从字符串读
• 列表推导式的结构：[expression for item in iterable if condition]
• f-string格式化：
• f"{变量名:.2f}"— 控制小数位（2位）
• f"{变量名:<10}"— 左对齐（冒号在左=靠左）
• f"{变量名:>10}"— 右对齐（冒号在右=靠右）
• f"{变量名:^10}"— 居中对齐（冒号在两边=居中）
• f"{变量名:>10.2f}"— 组合：宽度10 + 右对齐 + 2位小数
• 报错训练：TypeError（类型不匹配）、KeyError（键不存在）、FileNotFoundError（路径错误）