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PythonでJSONの扱い方を徹底解説｜JSONデータの読み込み・書き込み・変換方法

2026年9月6日 / 最終更新日 : 2026年10月1日 fujifuji コラム

PythonでJSONの扱い方を徹底解説｜JSONデータの読み込み・書き込み・変換方法

メタディスクリプション：
PythonでJSONを扱う方法を初心者向けに解説。jsonモジュールを使ったJSONの読み込み・書き込み、JSONと辞書の変換、APIから取得したJSONデータの処理方法まで、サンプルコード付きで紹介します。

JSONとPythonの使い方を徹底解説

PythonでWeb APIを利用したり、設定ファイルを読み込んだりするときに、JSONを扱う機会は非常に多くあります。

Pythonには標準ライブラリとしてjsonモジュールが用意されているため、追加のライブラリをインストールしなくてもJSONを簡単に扱えます。

この記事では、Python初心者に向けて以下の内容を解説します。

JSONとは何か
PythonでJSONを扱う方法
JSONとPythonのデータ型の対応
JSON文字列をPythonの辞書に変換する方法
Pythonの辞書をJSONに変換する方法
JSONファイルの読み込み・書き込み
APIから取得したJSONの扱い方
JSONを扱うときの注意点

JSONとは？

JSONは、JavaScript Object Notationの略称です。

人間にも読みやすく、プログラムからも扱いやすいデータ形式として、Web APIや設定ファイルなどで広く利用されています。

例えば、次のようなデータがJSONです。

{
  "name": "Taro",
  "age": 30,
  "city": "Tokyo"
}

name、age、cityというキーに対して、それぞれ値が設定されています。

JSONはJavaScript由来の形式ですが、Python、Ruby、Java、PHPなど、さまざまなプログラミング言語で利用できます。

PythonでJSONを扱うには「json」モジュールを使う

Pythonでは、標準ライブラリのjsonモジュールを利用します。

import json

標準ライブラリなので、通常はpip installなどによるインストールは必要ありません。

Pythonのjsonモジュールでは、主に以下の処理を行います。

処理	関数
JSON文字列 → Pythonオブジェクト	`json.loads()`
Pythonオブジェクト → JSON文字列	`json.dumps()`
JSONファイル → Pythonオブジェクト	`json.load()`
Pythonオブジェクト → JSONファイル	`json.dump()`

特に重要なのが、loadsとdumps、loadとdumpの違いです。

JSONとPythonのデータ型の対応

JSONとPythonでは、データ型が一部対応しています。

JSON	Python
object	`dict`
array	`list`
string	`str`
number	`int` / `float`
true	`True`
false	`False`
null	`None`

例えば、JSONの

{
  "name": "Taro",
  "age": 30,
  "student": true,
  "address": null
}

は、Pythonでは次のような辞書として扱えます。

{
    "name": "Taro",
    "age": 30,
    "student": True,
    "address": None
}

ここで注意したいのが、JSONではtrue、false、nullと小文字で記述するのに対し、PythonではTrue、False、Noneと記述する点です。

PythonでJSON文字列を読み込む方法

JSON形式の文字列をPythonの辞書やリストに変換するには、json.loads()を使用します。

import json

data = '{"name": "Taro", "age": 30}'

result = json.loads(data)

print(result)

実行結果：

{'name': 'Taro', 'age': 30}

resultはPythonの辞書になっています。

print(type(result))

実行結果：

<class 'dict'>

詳しくは「Python json.loads()とは？JSON文字列を辞書に変換する方法」で解説しています。

JSONから特定の値を取得する

辞書に変換したJSONは、通常のPython辞書と同じように扱えます。

import json

data = '{"name": "Taro", "age": 30}'

result = json.loads(data)

print(result["name"])
print(result["age"])

実行結果：

Taro
30

JSONをPythonで扱う場合、JSON → dict → キーを指定して値を取得という流れが基本になります。

Pythonの辞書をJSONに変換する

逆に、Pythonの辞書をJSON形式の文字列に変換する場合はjson.dumps()を使用します。

import json

data = {
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

result = json.dumps(data)

print(result)

実行結果：

{"name": "Taro", "age": 30}

つまり、

Python dict
    ↓
json.dumps()
    ↓
JSON文字列

という変換ができます。

詳しくは「Python json.dumps()とは？辞書をJSON文字列に変換する方法」で解説しています。

JSONを見やすく整形する

json.dumps()にindentを指定すると、JSONをインデント付きで出力できます。

import json

data = {
    "name": "Taro",
    "age": 30,
    "skills": [
        "Python",
        "JavaScript"
    ]
}

result = json.dumps(data, indent=4)

print(result)

出力：

{
    "name": "Taro",
    "age": 30,
    "skills": [
        "Python",
        "JavaScript"
    ]
}

デバッグするときなどに便利です。

詳しくは「Python json.dumps()とは？辞書をJSON文字列に変換する方法」で解説しています。

日本語を含むJSONを扱う

Pythonで日本語を含むデータをJSONに変換すると、デフォルトでは日本語がUnicodeエスケープされる場合があります。

例えば、

import json

data = {
    "name": "太郎"
}

print(json.dumps(data))

とすると、

{"name": "\u592a\u90ce"}

のように表示されます。

日本語をそのまま表示したい場合は、ensure_ascii=Falseを指定します。

import json

data = {
    "name": "太郎"
}

result = json.dumps(data, ensure_ascii=False)

print(result)

結果：

{"name": "太郎"}

日本語を扱うJSONでは、ensure_ascii=Falseは覚えておくと便利です。

詳しくは「Python json.dumps()とは？辞書をJSON文字列に変換する方法」で解説しています。

JSONファイルをPythonで読み込む

JSONファイルを読み込む場合は、json.load()を使います。

例えば、data.jsonというファイルがあるとします。

{
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

Pythonから読み込むには、次のようにします。

import json

with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

print(data)

実行結果：

{'name': 'Taro', 'age': 30}

ファイルを扱う場合は、

json.load()

を使うことがポイントです。

詳しくは「Python json.load()とは？JSONファイルを読み込む方法」で解説しています。

PythonのデータをJSONファイルに保存する

Pythonの辞書をJSONファイルとして保存する場合は、json.dump()を使います。

import json

data = {
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

これでdata.jsonが作成されます。

内容は次のようになります。

{
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

詳しくは「Python json.dump()とは？JSONファイルに書き込む方法」で解説しています。

`loads()`と`load()`の違い

初心者が特に混乱しやすいのが、loads()とload()の違いです。

`json.loads()`

JSON文字列をPythonオブジェクトに変換します。

json.loads(json_string)

`json.load()`

JSONファイルをPythonオブジェクトに変換します。

json.load(file)

つまり、

文字列 → loads
ファイル → load

と覚えると分かりやすいでしょう。

詳しくは「Python json.loads()とは？JSON文字列を辞書に変換する方法」で解説しています。

`dumps()`と`dump()`の違い

こちらも同じ考え方です。

`json.dumps()`

PythonオブジェクトをJSON文字列に変換します。

json.dumps(data)

`json.dump()`

PythonオブジェクトをJSONファイルに書き込みます。

json.dump(data, file)

まとめると次のようになります。

関数	入力	出力
`loads()`	JSON文字列	Pythonオブジェクト
`load()`	JSONファイル	Pythonオブジェクト
`dumps()`	Pythonオブジェクト	JSON文字列
`dump()`	Pythonオブジェクト	JSONファイル

詳しくは「Python json.dumps()とは？辞書をJSON文字列に変換する方法」で解説しています。

詳しくは「Python pickleとは？オブジェクトを保存・復元する方法を解説」で解説しています。

PythonでJSON APIを扱う

JSONはWeb APIで頻繁に利用されます。

例えば、APIからJSON形式のデータを取得した場合、Pythonでは辞書やリストとして処理できます。

requestsなどのHTTPクライアントを利用する場合、例えば次のように書けます。

import requests

response = requests.get("https://example.com/api/data")

data = response.json()

print(data)

response.json()によって、レスポンスのJSONデータをPythonのオブジェクトとして取得できます。

例えばAPIが、

{
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

を返した場合、

print(data["name"])

で、

Taro

を取得できます。

JSONのネストしたデータをPythonで取得する

JSONでは、オブジェクトの中にオブジェクトや配列を含めることができます。

例えば、

{
    "user": {
        "name": "Taro",
        "age": 30
    }
}

をPythonで扱うと、

import json

data = '''
{
    "user": {
        "name": "Taro",
        "age": 30
    }
}
'''

result = json.loads(data)

print(result["user"]["name"])

実行結果：

Taro

のように、複数のキーを指定して値を取得できます。

JSONの配列をPythonで扱う

JSONの配列は、Pythonではlistとして扱われます。

例えば、

{
    "languages": [
        "Python",
        "JavaScript",
        "Ruby"
    ]
}

を読み込むと、

import json

data = '''
{
    "languages": [
        "Python",
        "JavaScript",
        "Ruby"
    ]
}
'''

result = json.loads(data)

print(result["languages"])

結果：

['Python', 'JavaScript', 'Ruby']

リストなので、通常のPythonと同じようにインデックスを指定できます。

print(result["languages"][0])

結果：

Python

JSONをPythonで扱うときのエラー

JSONの形式が正しくない場合、json.loads()などでエラーが発生します。

例えば、

import json

data = '{"name": "Taro", "age": 30'

result = json.loads(data)

この場合、JSONの}が不足しているため、JSONDecodeErrorが発生します。

エラー処理を行う場合は、次のようにできます。

import json

data = '{"name": "Taro", "age": 30'

try:
    result = json.loads(data)
except json.JSONDecodeError:
    print("JSONの形式が正しくありません")

外部APIから受け取ったデータなど、JSONの内容が保証されないケースでは、エラー処理を検討しましょう。

詳しくは「Python json.loads()とは？JSON文字列を辞書に変換する方法」で解説しています。

JSONとPython辞書は同じものではない

JSONとPythonの辞書は見た目が似ていますが、同じものではありません。

例えばPythonでは、

data = {
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

という辞書を作れます。

一方、JSONはデータ交換用のフォーマットです。

{
    "name": "Taro",
    "age": 30
}

PythonでJSONを読み込むと、JSONオブジェクトがPythonのdictに変換されます。

つまり、

JSON
 ↓ json.loads()
Python dict

という関係です。

逆に、

Python dict
 ↓ json.dumps()
JSON

という変換もできます。

PythonでJSONを扱うときのポイント

PythonでJSONを扱う場合は、次のポイントを押さえておきましょう。

1. `json`モジュールを利用する

import json

Python標準ライブラリなので、基本的に追加インストールは必要ありません。

2. 文字列とファイルで関数が違う

文字列
loads / dumps

ファイル
load / dump

と覚えると便利です。

3. JSONとPythonのデータ型の違いに注意する

例えば、

JSON       Python
true   →  True
false  →  False
null   →  None

となります。

4. 日本語には`ensure_ascii=False`

json.dumps(data, ensure_ascii=False)

とすると、日本語をそのままJSONに出力できます。

JSONとPythonを組み合わせるメリット

PythonとJSONを組み合わせることで、さまざまなシステムを構築できます。

特に以下のような用途で活用されています。

Web APIとのデータ通信
設定ファイルの管理
データの保存
データ分析
Webアプリケーション
機械学習システム
AIアプリケーション
外部サービスとの連携

例えば、Pythonで取得したデータをJSONにしてAPIから返す、といった処理はWeb開発でよく利用されます。

JSONとPythonの関係を理解しよう

PythonでJSONを扱う場合、まず覚えておきたいのは以下の4つの関数です。

json.loads()
json.load()
json.dumps()
json.dump()

役割を整理すると、

JSON文字列
   ↓
json.loads()
   ↓
Pythonのdict/list

Pythonのdict/list
   ↓
json.dumps()
   ↓
JSON文字列

ファイルの場合は、

JSONファイル
   ↓
json.load()
   ↓
Pythonのdict/list

Pythonのdict/list
   ↓
json.dump()
   ↓
JSONファイル

となります。

この基本を理解しておけば、API連携やJSONファイルの処理など、PythonでJSONを扱う多くの場面に対応できます。

まとめ

今回は、PythonでJSONを扱う方法について解説しました。

重要なポイントをまとめると、次のとおりです。

JSONはデータ交換に広く利用される形式
Pythonでは標準ライブラリのjsonモジュールを利用できる
JSON文字列をPythonに変換するならjson.loads()
JSONファイルを読み込むならjson.load()
PythonのデータをJSON文字列にするならjson.dumps()
PythonのデータをJSONファイルに保存するならjson.dump()
日本語をそのまま出力するならensure_ascii=False
JSONのobjectはPythonのdict、arrayはlistに対応する

特に、「文字列ならloads/dumps、ファイルならload/dump」と覚えておくと、JSONの扱い方が分かりやすくなります。

Pythonを使ったWeb API開発やAI・データ分析を学ぶ場合にも、JSONの知識は非常に重要です。

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`json.loads()`

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loads()とload()の違い

json.loads()

json.load()

dumps()とdump()の違い

json.dumps()

json.dump()

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