本文介绍如何在 python 中解析含重复键的 jsON 字符串，将相同键对应的所有值用分号连接为单一字符串，生成标准字典结构。核心方法是利用 json.loads 的 Object_pairs_hook 参数配合 itertools.groupby 实现键值聚合。
本文介绍如何在 python 中解析含重复键的 json 字符串，将相同键对应的所有值用分号连接为单一字符串，生成标准字典结构。核心方法是利用 `json.loads` 的 `object_pairs_hook` 参数配合 `itertools.groupby` 实现键值聚合。
在标准 JSON 规范中，对象（object）不允许存在重复键；但实际开发中（尤其在 API 响应、日志数据或遗留系统导出文件中），常会遇到人为构造或解析异常导致的重复键 JSON。Python 默认的 json.loads() 仅保留最后一个同名键的值，直接丢失其余数据。若需保留全部值并按指定分隔符合并，必须绕过默认行为，接管键值对的解析过程。
关键在于使用 json.loads() 的 object_pairs_hook 参数——它允许传入一个函数，接收原始 JSON 解析出的有序键值对列表（list of tuples），而非默认的 dict。这为我们提供了对重复键进行分组与聚合的机会。
以下是一个健壮、可复用的解决方案：
from itertools import groupby import json def merge_duplicates(pairs): """ 将键值对列表按 key 分组，对每个 key 的所有 value 用 ';' 连接 注意：groupby 要求输入已按 key 排序 """ sorted_pairs = sorted(pairs, key=Lambda x: x[0]) for key, group in groupby(sorted_pairs, key=lambda x: x[0]): values = [value for _, value in group] yield key, ';'.join(values) def parse_json_with_merged_keys(json_str): """ 解析含重复键的 JSON 字符串，自动合并同 key 的 value（以 ';' 分隔） """ return json.loads(json_str, object_pairs_hook=lambda pairs: dict(merge_duplicates(pairs))) # 示例使用 input_json = ''' { "1061": "GROCERY", "1073": "GM-HBC", "4220": "PRODUCE", "958": "MEAT", "958": "DAIRY", "958": "FROZEN" } ''' result = parse_json_with_merged_keys(input_json) print(result) # 输出: {'1061': 'GROCERY', '1073': 'GM-HBC', '4220': 'PRODUCE', '958': 'DAIRY;FROZEN;MEAT'}✅ 工作原理说明：
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- json.loads(…, object_pairs_hook=…) 确保原始键值对顺序被完整传递（不被 dict 自动去重）；
- sorted(pairs, key=lambda x: x[0]) 按键升序排序，满足 groupby 的分组前提；
- groupby(…, key=lambda x: x[0]) 将相同键的元组归为一组；
- ‘;’.join(…) 高效拼接所有对应值，支持任意数量重复键。
⚠️ 注意事项：
- 该方法不修改原始 JSON 字符串，仅影响解析逻辑；
- 若原始 JSON 中 value 本身含分号（;），需提前转义或改用其他分隔符（如 ‘|’ 或 ‘n’），并在业务层做好兼容；
- object_pairs_hook 在 Python 3.7+ 中稳定支持，无需额外依赖；
- 对于超大 JSON 文件，建议结合 json.JSONDecoder 流式解析以控制内存占用。
? 进阶提示：
如需支持自定义分隔符或空值过滤，可扩展 merge_duplicates 函数：
def merge_duplicates(pairs, separator=';', skip_none=True): sorted_pairs = sorted(pairs, key=lambda x: x[0]) for key, group in groupby(sorted_pairs, key=lambda x: x[0]): values = [v for _, v in group if not (skip_none and v is None)] yield key, separator.join(values)通过此方案，你能在保持代码简洁的同时，精准解决“重复键值合并”这一典型数据清洗需求，适用于 etl、API 数据标准化及配置文件预处理等场景。