​​在Python中读取JSON文件非常简单，只需使用内置的json模块即可实现。​​ ​​关键步骤包括：导入json模块、用open()函数打开文件、调用json.load()解析数据。​​ 这种方法能快速将JSON数据转换为Python字典或列表，便于后续处理。对于大型文件或特殊需求，还可以结合第三方库（如pandas或ujson）提升效率。

1. ​​使用json模块的基础方法​​
   导入模块后，通过with open()安全打开文件，避免资源泄露。示例代码：

   python复制
   import json
   with open('data.json', 'r') as file:
       data = json.load(file)
   print(data)

   此方法适用于大多数场景，直接返回Python对象。

2. ​​处理JSON字符串与文件写入​​
   若数据是字符串格式（如API响应），可用json.loads()解析。写入JSON文件则用json.dump()，支持格式化输出：

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   with open('output.json', 'w') as file:
       json.dump(data, file, indent=4)

3. ​​性能优化与复杂场景​​

   • ​​大型文件​​：逐行读取或使用pandas.read_json()减少内存消耗。
   • ​​嵌套结构​​：通过字典键或列表索引逐层访问嵌套数据。
   • ​​错误处理​​：用try-except捕获JSONDecodeError或FileNotFoundError，增强鲁棒性。

4. ​​第三方库扩展功能​​
   高性能场景可选用ujson或orjson加速解析，或通过jsonpath-ng提取复杂JSON中的特定字段。

​​总结​​：Python的json模块是处理JSON文件的核心工具，兼顾易用性与灵活性。根据数据规模或结构复杂度，灵活选择基础方法或扩展方案即可高效完成任务。