一招带你带你解析 JSON 串

我在之前的「零基础入门学习 Python」这个系列中，写过关于 JOSN 的文章 -- Python 标准库之 JSON ，没看的可以看一下。JSON 是一种轻量级的数据交换格式，对于我们的阅读和编写十分之友好，同时对机器来说也很容易解析和生成。

如果你已经是学过或者做过一段时间的编程，你可能会发现这么一个现象，那就是 JSON 好像随随便便就能在某个犄角旮旯里看到，这正是由它的诸多优点决定的。随着 JSON 使用越广泛，这种诸如需要将 JSON 字符串转化为 JSON 对象的需求就越频繁。

我光在这说「频繁」，到底这么才算是频繁呢？我们总得摆事实，讲道理，不能我们张嘴说它频繁它就频繁。让我们来打开 Google，然后输入 JSON，查询一下，处于搜索结果第一项的便是「JSON在线解析及格式化验证」。

还记得我们之前讲过的「日志」么，如果不记得或者忘记了，可以再看看这篇文章 -- 所有 Python 程序员必须要学会的「日志」记录。 在一些实际的工作过程中，系统会经常调用底层服务的接口，这些接口一般用 JSON 的格式返回，为了便于查找问题的所在，我们一般将这些 JSON 转化为字符串然后保存到日志文件中。当我们遇到什么问题的时候只需要将这些日志中的 JSON 字符串拿出来分析分析就好了。在这个时候，我们就需要将一个 JSON 字符串转化为 JSON 对象，以便于阅读。

在上面用 Google 搜索的时候提到了「JSON在线解析及格式化验证」，这是一种转化的方法。那除了这种打开浏览器用在线工具以外，是不是还有别的更巧妙的方法？俗话不是说求人不如求己么，万一哪天没网了刚好想转化那可咋整？

提醒一下，现在我们用的可是 Python 啊，号称「省心省力，自力更生」的典范，怎么可能被这种小事儿给难倒，python 早就给我们想到了，那就是用命令行终端的 Python 解释器来解析 JSON。请看下面示例：

echo '{"name":"rocky","like":"python","age":23}' | python -m json.tool

输出结果如下所示：

{
    "age": 23,
    "like": "python",
    "name": "rocky"
}

这种使用命令行解释器解释 Python 串非常方便，而且你看上面输出的结果就可以发现，工具还会自动将转化的结果进行对齐和格式化，真的是非常的便于阅读。为了更直观的来看，我们来看一个复杂些的例子：

echo '{"name":{"first":"rocky","second":"leey"},"like":"python","age":23}' | python -m json.tool

显示的结果如下：

{
    "age": 23,
    "like": "python",
    "name": {
        "first": "rocky",
        "second": "leey"
    }
}

ps：最后想说，不好意思这周拖到今天才更技术文，最近牙龈上火加上天气突变受凉，一下子病了，发烧了三天，写下这篇文章的时候我还是是顶着 41 度可以烤红薯的脑袋。说这个不是为了卖惨，主要是后台有一些朋友问起没更新的问题，就不一一回复了，在这就算回答了。天气渐凉，大家注意身体，我尽快好起来，给大家更文。