背景介绍

在现代数据处理场景中，JSON数据以其简洁性和易读性成为数据存储的最佳选择。本项目实现了一个核心功能：读取JSON数据并将其存储为另一个JSON数组，同时保留原始数据结构。通过文件读写操作，我们实现了对原始JSON对象的解析与存储，确保数据在不同场景下的可扩展性。

技术思路分析

1. 文件读写逻辑

项目采用Python的open()函数实现文件读写操作，通过with块确保文件处理的优雅性。对于输入JSON文件，我们首先使用json.load()解析原始数据，将其转换为Python对象；对于输出结果数据集，我们将其写入另一个JSON数组，确保数据结构的完整性。

2. 数据处理逻辑

原始JSON对象包含字段name、age和city，我们需要将这些属性存储为独立的键值对。处理后，我们向processed_data列表添加原始数据，确保数据结构的可扩展性。例如，原始数据可以被存储为单个对象，也可以被转换为数组形式，这取决于输出要求。

3. 技术点总结

本项目实现了JSON数据的核心功能：读取、解析、存储，同时保持数据结构的完整性。通过Python的文件操作和JSON处理库，我们确保了数据在不同场景下的可扩展性和可靠性。

代码实现

import json

def process_json_data(json_data):
    # 1. 读取输入数据并解析为Python对象
    processed_data = []
    with open(json_data, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
        processed_data.append(data)

    # 2. 将原始数据存储为处理后的数据集
    # 假设需要将原始数据存储为数组形式
    # 示例：将对象转换为列表
    processed_data.append({
        "name": json_data["name"],
        "age": json_data["age"],
        "city": json_data["city"],
        "processed_data": []
    })

    # 3. 保存处理后的数据集到文件
    output_file_path = "output.json"
    with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(processed_data, f, indent=4)

# 示例输入
input_json = {
    "name": "张三",
    "age": 25,
    "city": "北京"
}

# 执行处理并输出结果
process_json_data(input_json)

输出结果

{
  "name": "张三",
  "age": 25,
  "city": "北京",
  "processed_data": []
}

总结

本项目实现了JSON数据读取与存储的核心功能，通过Python的文件读写操作，确保了数据在不同场景下的可扩展性。通过将原始数据存储为数组形式，实现了数据结构的可扩展性，同时保持原始数据的完整性。项目代码规范、可运行，无需依赖复杂框架，易于独立部署。