用途
JSON Data Handling 是一个专注于 JSON 数据结构处理的技能，旨在帮助开发者更有效地在 Python 和 JavaScript 中操作 JSON 数据。它适用于需要解析、生成、校验、转换或流式处理 JSON 的各类开发场景。
主要能力
该技能覆盖以下内容：
Python 基本操作
- 使用
json.loads解析 JSON 字符串 - 使用
json.dumps转换为 JSON 字符串 - 通过
indent=2美化输出 - 使用
json.load从文件读取 - 使用
json.dump写入文件
Python 进阶用法
- 自定义编码器处理
datetime等类型 - 使用
skipkeys=True处理 None 值 - 使用
sort_keys=True对键排序
JavaScript 基本操作
- 使用
JSON.parse解析 JSON 字符串 - 使用
JSON.stringify转换为 JSON 字符串 - 通过
JSON.stringify(data, null, 2)美化输出 - 在 Node.js 中使用
fs.readFileSync读取文件并解析 - 使用
fs.writeFileSync写入文件
JavaScript 进阶用法
- 自定义 replacer 处理
bigint等类型 - 通过属性数组过滤输出字段
- 使用
WeakSet处理循环引用
常见模式
- 使用
jsonschema的validate进行结构校验 - 实现
deep_merge深度合并字典 - 实现
get_nested安全嵌套访问 - 实现键名转换（如 snake_case 转 camelCase）
最佳实践
- 使用上下文管理器（
with open）读写文件 - 捕获
json.JSONDecodeError异常 - 校验必需字段是否存在
- 不要解析未经验证的不可信 JSON
- 不要一次性加载超大文件，应使用流式处理
- 禁止使用
eval()替代json.loads()
流式处理大型 JSON
- 使用
ijson库以流式方式读取大型 JSON 文件，逐项处理
使用方式
该技能以代码示例形式呈现，开发者可直接参考示例代码在 Python 或 JavaScript 项目中实现相应的 JSON 处理逻辑。示例涵盖从基础解析到高级自定义编码、校验、合并、嵌套访问和流式处理等完整流程。
适用场景
- 需要在 Python 或 JavaScript 中解析、生成 JSON 数据
- 需要处理包含日期、大整数等特殊类型的 JSON 序列化
- 需要对 JSON 数据进行结构校验
- 需要合并多个 JSON 对象或安全访问深层嵌套字段
- 需要转换 JSON 键名风格
- 需要流式处理大型 JSON 文件
限制
资料中未提供关于该技能的具体安装方式、依赖版本、平台限制或收费信息。部分示例（如 ijson、jsonschema）需要额外安装对应库，但资料未给出安装命令。