在数据处理和开发工作中，JSON和CSV是两种非常常见的数据格式。它们各有特点，适用于不同的场景。本文将分别介绍这两种格式的产生原因、应用场景，并结合Python讲解如何操作这两种文件格式，最后用表格总结它们的常用操作及特性。资源绑定附上完整资源供读者参考学习！
一、JSON格式
1. 什么是JSON？
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScript的一个子集，但独立于语言，可以在多种编程语言中使用。
2. JSON的产生原因
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跨平台数据交换：在Web开发中，前后端需要传递数据，JSON作为一种轻量级格式，可以方便地在不同语言和平台之间传递数据。
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结构化数据表示：JSON可以很好地表示嵌套结构，适合存储复杂的数据对象。
3. JSON的应用场景
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API数据传输：RESTful API通常使用JSON格式传递数据。
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配置文件：许多应用程序使用JSON作为配置文件格式。
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前端与后端交互：前端JavaScript可以直接解析JSON数据，方便数据展示。
4. Python操作JSON文件
4.1 读取JSON文件
Python
import json# 打开并读取JSON文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:data = json.load(file)# 使用读取的数据
print(data)
print(data['name']) # 访问具体字段
4.2 写入JSON文件
Python
import json# 创建一个字典
data = {'name': '张三','age': 30,'city': '北京'
}# 将字典写入JSON文件
with open('person.json', 'w', encoding='utf-8') as file:json.dump(data, file, ensure_ascii=False, indent=4)
5. 实例：创建一个JSON文件作为演示
以下是一个完整的示例，展示如何在Python中创建一个JSON文件，并解释每一步的操作。
5.1 创建一个Python字典
首先，我们创建一个包含一些数据的Python字典。这个字典将被转换为JSON格式。
Python
# 创建一个包含个人信息的字典
person = {"name": "张三","age": 30,"city": "北京","is_student": False,"hobbies": ["阅读", "旅行", "编程"],"address": {"street": "长安街123号","zip_code": "100000"}
}
5.2 将字典写入JSON文件
使用Python的json模块将字典写入一个JSON文件。
Python
import json
# 创建一个包含个人信息的字典
person = {"name": "张三","age": 30,"city": "北京","is_student": False,"hobbies": ["阅读", "旅行", "编程"],"address": {"street": "长安街123号","zip_code": "100000"}
}
# 将字典写入JSON文件
with open('person.json', 'w', encoding='utf-8') as file:json.dump(person, file, ensure_ascii=False, indent=4)
5.3 运行代码
运行上述代码后，会在当前目录下生成一个名为person.json的文件。打开这个文件，你会看到如下内容：
JSON
{"name": "张三","age": 30,"city": "北京","is_student": false,"hobbies": ["阅读","旅行","编程"],"address": {"street": "长安街123号","zip_code": "100000"}
}5.4 验证和使用JSON文件
你可以读取这个JSON文件并使用其中的数据：
Python
import json# 读取JSON文件
with open('person.json', 'r', encoding='utf-8') as file:data = json.load(file)# 使用读取的数据
print(data)
print(data['name']) # 输出：张三
print(data['hobbies'][0]) # 输出：阅读
print(data['address']['street']) # 输出：长安街123号
二、CSV格式
1. 什么是CSV？
CSV（Comma-Separated Values）是一种简单的文本文件格式，用于存储表格数据，如电子表格或数据库中的数据。每一行是一个数据记录，每个记录由一个或多个字段组成，字段之间以逗号分隔。
2. CSV的产生原因
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表格数据存储：CSV格式简单，适合存储表格化数据。
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数据交换：许多应用程序支持CSV导入导出，方便数据交换。
3. CSV的应用场景
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数据导入导出：Excel、Google Sheets等工具支持CSV格式。
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数据分析：Python的Pandas库可以方便地处理CSV文件。
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日志记录：某些系统会以CSV格式记录日志。
4. Python操作CSV文件
4.1 读取CSV文件
Python
import csv# 打开并读取CSV文件
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:reader = csv.reader(file)for row in reader:print(row) # 每行是一个列表
4.2 使用DictReader读取CSV文件（带表头）
Python
import csvwith open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:reader = csv.DictReader(file)for row in reader:print(row['name'], row['age']) # 按列名访问
4.3 写入CSV文件
Python
import csv# 创建数据
data = [['name', 'age', 'city'],['张三', 30, '北京'],['李四', 25, '上海']
]# 写入CSV文件
with open('2001-2017年北京市水资源情况信息.csv', 'w', encoding='GBK', newline='') as file:writer = csv.writer(file)writer.writerows(data)
5. 实例：使用Pandas处理CSV文件
Python
import pandas as pd# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')# 处理数据
print(df.head()) # 查看前几行
print(df.describe()) # 数据统计# 筛选数据
filtered_data = df[df['age'] > 25]
print(filtered_data)
三、总结：JSON与CSV的常用操作及特性对比
| 特性 | JSON | CSV |
|---|---|---|
| 文件结构 | 嵌套结构（对象和数组） | 表格结构（行和列） |
| 适用场景 | API数据、配置文件、复杂嵌套数据 | 表格数据、数据导入导出、简单数据存储 |
| 文件扩展名 | .json | .csv |
| 读取方式 | json.load() | csv.reader() 或 csv.DictReader() |
| 写入方式 | json.dump() | csv.writer() |
| 数据类型支持 | 支持多种数据类型（字符串、数字、布尔值等） | 主要支持字符串，需自行解析数据类型 |
| 文件大小 | 通常较大（包含键名和结构） | 通常较小（仅包含值） |
| 可读性 | 结构清晰，适合人类阅读 | 简单直观，适合表格化数据 |
| Python库支持 | json模块 | csv模块、pandas库 |
四、总结
JSON和CSV各有优势，选择哪种格式取决于具体需求：
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如果需要处理结构化、嵌套的数据，或者用于API通信，JSON是更好的选择。
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如果需要处理表格化数据，或者进行数据导入导出，CSV更适合。
通过Python的标准库（json和csv模块）以及第三方库（如pandas），我们可以很方便地操作这两种格式的文件。希望本文能帮助你更好地理解和使用JSON和CSV格式！资源绑定附上完整资源供读者参考学习！