Python编写一个能读写json文件的程序

以下是一个能读写json文件的Python程序示例：

import json

# 读取json文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 输出读取的数据
print(data)

# 修改数据
data['name'] = 'Tom'
data['age'] = 25

# 写入json文件
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f)

# 再次读取json文件
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# 输出修改后的数据
print(data)

在此示例中，我们首先打开一个名为“data.json”的json文件进行读取，然后将读取到的数据存储在变量“data”中。接着，我们修改了其中的一些数据，并将其写回到同一个文件中。最后，我们再次读取文件，并输出修改后的数据。注意，我们使用了`json.load()`函数读取json文件，`json.dump()`函数将数据写回json文件。

相关问题

如何用Python编写一个解析特定数据格式（如XML、JSON或CSV）的工具？

在Python中，我们可以使用内置的库来解析各种数据格式，例如：

1. **XML**：`xml.etree.ElementTree`库非常适用于处理XML。首先导入库，然后读取文件并解析内容：

import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_xml(file_path):
    tree = ET.parse(file_path)
    root = tree.getroot()
    # 解析元素并提取你需要的数据
    data = {element.tag: element.text for element in root.iter()}
    return data

2. **JSON**：Python自带了`json`库，用于编码和解码JSON数据：

import json

def parse_json(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        data = json.load(file)
    return data

3. **CSV**：`csv`库用于读写CSV文件：

import csv

def parse_csv(file_path):
    with open(file_path, newline='') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        header = next(reader)  # 获取表头
        data = [row for row in reader]  # 读取所有行
    return header, data

对于每个函数，你可以根据需要定制数据提取部分。如果文件很大，还可以考虑使用`pandas`库，因为它能提供更快的处理速度和更丰富的数据分析功能。