Python 文件与 JSON 图解：外部数据怎样进入代码

用三条订单看懂 JSON 文件如何解析成 Python 列表与字典、Python 对象如何写回文件，以及 load、loads、dump、dumps 的输入输出区别。

前面的订单大多直接写在代码里。真实脚本里的数据却常常先存在硬盘文件、接口响应或配置文本中。Python 不能隔着文件直接操作订单字段，必须先跨过一道边界：把外部文本读取并解析成列表、字典等 Python 对象。

处理完成后，方向反过来：Python 对象先变成 JSON 文本，再写回硬盘。这章要看清的就是这两个方向，以及每一步的数据形态。

orders.json 还在 Python 外部

先在脚本旁边创建 orders.json，内容使用本系列固定的三条订单：

[
  {"order_no": "A001", "sku": "K161", "amount": 129.0, "status": "已支付"},
  {"order_no": "A002", "sku": "K162", "amount": 88.0, "status": "已退款"},
  {"order_no": "A003", "sku": "K161", "amount": 199.0, "status": "已支付"}
]

文件看起来很像 Python 的列表和字典，但此时它仍然只是硬盘上的 UTF-8 文本。下面的代码才会打开文件并解析：

import json

with open("orders.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    orders = json.load(file)

print(type(orders))
print(type(orders[0]))
print(orders[0]["status"])

输出：

<class 'list'>
<class 'dict'>
已支付

with 会在代码离开缩进区域时关闭文件；不需要自己记住何时调用 close()。encoding="utf-8" 明确告诉 Python 怎样解释中文字符，避免依赖不同电脑的默认编码。

打开文件时，只先记住三个模式

open() 的第二个参数决定方向：

读取普通文本时，file.read() 返回字符串：

with open("order_no.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    content = file.read()

print(type(content))

JSON 文件的区别是多一步“按 JSON 语法解析”。因此不要混淆：

• file.read()：得到原始字符串。
• json.load(file)：从文件对象读取 JSON，并得到 Python 对象。

写入时尤其要确认 "w" 会覆盖原内容。如果目标文件需要保留历史，先判断是否应该换文件名、备份，或明确使用追加模式。

Python 对象怎样写回 JSON 文件

假设前面的处理已经得到固定结果：已支付订单是 A001、A003，共 2 单，总金额 328.0。先用 Python 字典保存汇总：

summary = {
    "paid_order_nos": ["A001", "A003"],
    "paid_count": 2,
    "paid_amount": 328.0,
}

接着使用 json.dump() 写入 paid_orders_summary.json：

import json

summary = {
    "paid_order_nos": ["A001", "A003"],
    "paid_count": 2,
    "paid_amount": 328.0,
}

with open("paid_orders_summary.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(summary, file, ensure_ascii=False, indent=2)

生成的文件内容是：

{
  "paid_order_nos": [
    "A001",
    "A003"
  ],
  "paid_count": 2,
  "paid_amount": 328.0
}

ensure_ascii=False 让中文直接写入；indent=2 只负责排版，让文件更易读，不改变数据含义。

load / loads / dump / dumps 按输入形态区分

四个名字只差一个 s，死记很容易混。先判断数据现在是在文件对象里，还是已经是一段字符串；再判断方向是进入 Python，还是离开 Python。

四种形式的最小代码如下：

import json

# 文件 → Python 对象
with open("orders.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    from_file = json.load(file)

# JSON 字符串 → Python 对象
text = '{"order_no": "A001", "status": "已支付"}'
from_text = json.loads(text)

# Python 对象 → JSON 字符串
json_text = json.dumps(from_text, ensure_ascii=False)

# Python 对象 → JSON 文件
with open("one_order.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(from_text, file, ensure_ascii=False, indent=2)

记忆时不要只念函数名，而要把完整方向一起说出来：loads 是“JSON 字符串进入 Python”，dumps 是“Python 对象变成 JSON 字符串”。

文件和 API 最终可以汇入同一处理函数

文件与 API 的来源不同，但只要进入业务逻辑前都得到同样的 list[dict]，后面的函数就不需要知道数据来自哪里。

文件路线由 json.load(file) 得到对象。很多 API 客户端则提供类似 response.json() 的动作，直接给出已经解析好的列表或字典；如果接口工具只给原始 JSON 字符串，才需要先调用 json.loads()。

下面的处理函数可以直接接收任一路线得到的 orders：

import json

def summarize_paid_orders(orders):
    paid_orders = [
        order for order in orders
        if order["status"] == "已支付"
    ]
    return {
        "paid_order_nos": [order["order_no"] for order in paid_orders],
        "paid_count": len(paid_orders),
        "paid_amount": sum(order["amount"] for order in paid_orders),
    }

with open("orders.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    file_orders = json.load(file)

# 模拟 API 客户端已经解析完成的返回值
api_orders = [
    {"order_no": "A001", "sku": "K161", "amount": 129.0, "status": "已支付"},
    {"order_no": "A002", "sku": "K162", "amount": 88.0, "status": "已退款"},
    {"order_no": "A003", "sku": "K161", "amount": 199.0, "status": "已支付"},
]

print(summarize_paid_orders(file_orders))
print(summarize_paid_orders(api_orders))

两次结果相同。真正实现网络请求时可以更换 API 工具，但 summarize_paid_orders() 不需要跟着改；它只依赖输入形状，不依赖来源。

用 pathlib 让路径意图更清楚

相对路径取决于脚本运行时的当前目录，不一定等于脚本文件所在目录。先用 Path.cwd() 看当前目录：

from pathlib import Path

print(Path.cwd())

构造 data/orders.json 时，可以让目录和文件名分开表达：

import json
from pathlib import Path

file_path = Path("data") / "orders.json"

with file_path.open("r", encoding="utf-8") as file:
    orders = json.load(file)

print(len(orders))

pathlib 属于 Python 标准库，不需要额外安装。入门阶段先掌握 Path.cwd()、Path(...) / "name" 和 Path.open() 就足够了。

文件边界可能失败，但处理方式留到下一篇

这条数据管道只有输入满足边界条件时才能继续：

本章不展开 try / except、异常匹配或跳过坏记录。下一篇会把 FileNotFoundError、UnicodeDecodeError、JSONDecodeError 放回各自发生的步骤，并说明脚本应该恢复还是停止。

继续阅读：错误与调试——异常如何发生和传递

动手完成一次读取与写回

1. 创建本章开头的 orders.json。
2. 使用 json.load() 读取三条订单。
3. 把 orders[0]["status"] 打印出来，确认已经得到 Python 对象。
4. 调用 summarize_paid_orders(orders)，确认数量为 2、金额为 328.0。
5. 使用 json.dump() 把汇总写到 paid_orders_summary.json。
6. 打开结果文件，确认中文没有变成转义字符。

写回步骤可以直接使用：

with open("paid_orders_summary.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(
        summarize_paid_orders(orders),
        file,
        ensure_ascii=False,
        indent=2,
    )