JSON代表JavaScript对象符号。它是一种轻量级的数据交换格式，用于存储和交换数据。它是一种独立于语言的格式，非常容易理解，因为它本质上是自描述的。 python中有一个内置包，它支持JSON数据，称为json。 JSON中的数据表示为quoted-strings，由大括号{}之间的键值映射组成。通俗来说就是一种在接口中易于使用的数据处理模块，但是json不属于数据格式。
| :::JSON::: | :::Python::: |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number | int |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
Python3 中可以使用 json 模块来对 JSON 数据进行编解码，它主要提供了四个方法： dump、dumps、load、loads。
dump和dumps对python对象进行序列化。将一个Python对象进行JSON格式的编码。
load和loads反序列化方法，将json格式数据解码为Python对象。
json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)
1.obj
表示要序列化的对象
3.skipkeys
默认为False。如果skipkeys是True则将跳过不是基本类型（str，int，float，bool，None）的dict键，不会引发TypeError。
4、ensure_ascii
默认值为True，能将所有传入的非ASCII字符转义输出。如果ensure_ascii为False，则这些字符将按原样输出。ensure_ascii=False，让文件中的中文可以直接显示！
5、check_circular
默认值为True。如果check_circular为False，则将跳过对容器类型的循环引用检查，循环引用将导致OverflowError。
6、allow_nan
默认值为True。如果allow_nan为True，则将使用它们的JavaScript等效项（NaN，Infinity，-Infinity）。
如果allow_nan为False，则严格遵守JSON规范，序列化超出范围的浮点值（nan，inf，-inf）会引发ValueError。
7、indent
设置缩进格式，默认值为None，选择的是最紧凑的表示。如果indent是非负整数或字符串，那么JSON数组元素和对象成员将使用该缩进级别进行输入；indent为0，负数或“”仅插入换行符；indent使用正整数缩进多个空格；如果indent是一个字符串（例如“\t”），则该字符串用于缩进每个级别。
8、separators
去除分隔符后面的空格，默认值为None。如果指定，则分隔符应为（item_separator，key_separator）元组。如果缩进为None，则默认为（’，’，’：’）；要获得最紧凑的JSON表示，可以指定（’，’，’:’）以消除空格。
9、default
默认值为None。如果指定，则default应该是为无法以其他方式序列化的对象调用的函数。它应返回对象的JSON可编码版本或引发TypeError。如果未指定，则引发TypeError。
10、sort_keys
默认值为False。如果sort_keys为True，则字典的输出将按键值排序。
json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)
1、s
将s（包含JSON文档的str，bytes或bytearray实例）反序列化为Python对象。
2、encoding
指定一个编码的格式。
2、object_hook
默认值为None，object_hook是一个可选函数，此功能可用于实现自定义解码器。指定一个函数，该函数负责把反序列化后的基本类型对象转换成自定义类型的对象。
3、parse_float
默认值为None。如果指定了parse_float，用来对JSON float字符串进行解码，这可用于为JSON浮点数使用另一种数据类型或解析器。
4、parse_int
默认值为None。如果指定了parse_int，用来对JSON int字符串进行解码，这可以用于为JSON整数使用另一种数据类型或解析器。
5、parse_constant
默认值为None,如果指定了parse_constant,对-Infinity,Infinity,NaN字符串进行调用。如果遇到了无效的JSON符号，会引发异常。
如果进行反序列化（解码）的数据不是一个有效的JSON字符串，将会引发 JSONDecodeError异常。
import json
# 将字典转换成json字符串
dict_data_01 = {'姓名': 'zhangsan', '性别': '男', 10: None, "age": 18, None: True}
print(dict_data_01, type(dict_data_01))
json_data_01 = json.dumps(dict_data_01)
print(json_data_01, type(json_data_01))
json_data_01 = json.dumps(dict_data_01,ensure_ascii=False)
print(json_data_01, type(json_data_01))
# 输出
# {"\u59d3\u540d": "zhangsan", "\u6027\u522b": "\u7537", "10": null, "age": 18, "null": true} <class 'str'>
# {'姓名': 'zhangsan', '性别': '男', 10: None, 'age': 18, None: True} <class 'dict'>
# {"姓名": "zhangsan", "性别": "男", "10": null, "age": 18, "null": true} <class 'str'>
import json
# 将json字符串转换成字典
json_data_02 = '{"姓名": "zhangsan", "性别": "男", "10": null, "age": 18, "null": true}'
dict_data_02 = json.loads(json_data_02)
print(json_data_02, type(json_data_02))
print(dict_data_02, type(dict_data_02))
# {"姓名": "zhangsan", "性别": "男", "10": null, "age": 18, "null": true} <class 'str'>
# {'姓名': 'zhangsan', '性别': '男', '10': None, 'age': 18, 'null': True} <class 'dict'>
以上就是Python中json模块dumps与loads的详解，json模块中还有dump与load，是对json文件进行操作的，与文中类似。