背景介绍

在实际开发中，JSON数据的处理需要根据业务需求生成结构化结果。通过读取JSON数据并解析，我们可以将非结构化数据转化为易于操作的结构化对象，从而提升代码的可维护性和可扩展性。本脚本演示了如何对JSON数据进行解析，实现结构化结果的输出。

思路分析

1. 文件读取
   使用Python的json模块读取本地文件，确保数据格式正确。若文件内容为JSON，json.load()函数可成功解析。
2. 数据解析
   解析JSON中的键值对，例如num1和num2，将其转换为整数，用于后续运算。
3. 结构化输出
   将计算结果封装为字典结构，包含result、operation和sum字段，确保输出符合示例格式。

代码实现

import json

def json_to_struct(json_data):
    # 解析JSON数据
    try:
        result = json.loads(json_data)
    except json.JSONDecodeError:
        print("JSON格式异常，请检查输入内容是否合法")
        return None

    # 解析数值字段
    num1 = float(result['num1'])
    num2 = float(result['num2'])

    # 计算结果
    operation = "add"
    sum_result = num1 + num2

    # 构建结构化结果
    structured_data = {
        "operation": operation,
        "sum": sum_result,
        "result": f"{num1} + {num2} = {sum_result}"
    }

    return structured_data

# 示例输入
input_json = '''
{
    "num1": 10,
    "num2": 20,
    "result": "10 + 20 = 30"
}
'''

# 实现代码
structured_data = json_to_struct(input_json)
print(structured_data)

总结

本脚本通过结构化输出技术实现JSON数据的解析与处理，展现了数据处理中文件读取与数据结构解析的核心要点。代码规范清晰，可运行且具有异常处理机制，确保输出结果的准确性。通过将非结构化数据转化为结构化的对象，能够提升程序的可维护性和扩展性。