Как читать JSON файлы в Python: методы и рекомендации

Расширенные примеры работы с JSON в Python

Чтение вложенного JSON с рекурсивным обходом

Данный пример демонстрирует, как извлечь все значения определённого ключа из глубоко вложенной структуры.

import json

def find_all_values(obj, key):
    results = []
    if isinstance(obj, dict):
        for k, v in obj.items():
            if k == key:
                results.append(v)
            elif isinstance(v, (dict, list)):
                results.extend(find_all_values(v, key))
    elif isinstance(obj, list):
        for item in obj:
            results.extend(find_all_values(item, key))
    return results

json_data = '''[
  {"name": "Alice", "contacts": [{"type": "email", "value": "alice@example.com"}]},
  {"name": "Bob", "contacts": [{"type": "phone", "value": "123-45-67"}]}
]'''
data = json.loads(json_data)
emails = find_all_values(data, 'value')
print(emails)  # ['alice@example.com', '123-45-67']

['alice@example.com', '123-45-67']

Потоковая обработка большого JSON файла с ijson

Библиотека ijson позволяет парсить JSON по частям, не загружая весь файл в память. Полезно для терабайтных массивов.

import ijson

with open('huge_array.json', 'rb') as f:
    parser = ijson.parse(f)
    for prefix, event, value in parser:
        if event == 'start_map':
            print(f'Начало объекта {prefix}')
        elif event == 'string':
            print(f'Ключ {prefix}: значение {value}')

Результат вывода зависит от структуры файла. Пример даёт представление о пошаговом разборе.

Чтение JSON с комментариями (нестандартный формат)

Стандартный модуль json не поддерживает комментарии. Для этого используется библиотека json5 или ручное удаление комментариев регулярными выражениями.

import re

def strip_json_comments(text):
    # убирает однострочные и многострочные комментарии
    text = re.sub(r'//.*?\n', '\n', text)
    text = re.sub(r'/\*.*?\*/', '', text, flags=re.DOTALL)
    return text

json_with_comments = '''{
    "name": "Alice", // это имя
    "age": 30 /* возраст */
}'''
cleaned = strip_json_comments(json_with_comments)
data = json.loads(cleaned)
print(data)

{'name': 'Alice', 'age': 30}

Чтение JSON из сжатого файла (GZip)

Модуль gzip позволяет открывать сжатые JSON файлы без распаковки на диск.

import gzip
import json

with gzip.open('data.json.gz', 'rt', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
print(data)

Аналогично для BZip2 используется bz2.open. Это экономит дисковое пространство при хранении логов.

Использование json.tool для форматирования JSON из командной строки

Встроенный модуль json.tool можно вызвать из Python для валидации и красивого вывода.

import json
import sys

def pretty_print_json(input_string):
    try:
        parsed = json.loads(input_string)
        formatted = json.dumps(parsed, indent=2, ensure_ascii=False)
        print(formatted)
    except json.JSONDecodeError as e:
        print('Ошибка:', e)

sample = '{"city":"Москва","population":12000000}'
pretty_print_json(sample)

{
  "city": "Москва",
  "population": 12000000
}

Чтение JSON с помощью pathlib

Современный подход с использованием библиотеки pathlib упрощает пути и делает код чище.

import json
from pathlib import Path

file_path = Path('data.json')
if file_path.exists():
    data = json.loads(file_path.read_text(encoding='utf-8'))
    print(data)
else:
    print('Файл не найден')

Метод read_text() возвращает строку, которую затем парсит json.loads().