背景介绍

在现代软件开发中，JSON数据结构因其简洁性与可读性成为数据交换的首选格式。本项目要求实现以下功能：

1. 使用Python的json模块实现JSON数据的读写与处理
2. 输出处理后的JSON数据结构
3. 兼容输入输出示例中的格式要求

思路分析

问题一：生成包含数字、字符串和布尔值的JSON对象

该问题要求生成一个包含num、str和isTrue三种类型的数据结构，输出结果与示例完全一致。核心思路如下：

1. 使用json.dumps()将指定元素转换为JSON格式
2. 确保输出的JSON对象结构完整且符合示例格式
3. 添加对数据类型类型的验证（数字、字符串、布尔值）

问题二：随机生成JSON数据

该问题要求随机生成包含数字、字符串和布尔值的JSON对象。实现方式如下：

1. 使用Python的random模块生成随机数值
2. 将生成的数值组合成JSON对象
3. 输出结果并验证其完整性

代码实现

问题一：生成包含数字、字符串和布尔值的JSON对象

import json

# 输入数据示例
input_data = {
    "num": 10,
    "str": "Hello",
    "isTrue": True
}

# 使用json模块处理数据
processed_data = json.dumps(input_data, indent=4)

print("生成的JSON数据:")
print(processed_data)

问题二：随机生成JSON数据

import random
import json

# 生成随机数值
num = random.randint(1, 100)
str_val = "Hello World"
is_true = random.choice([True, False])

# 构造JSON对象
json_data = {
    "num": num,
    "str": str_val,
    "isTrue": is_true
}

# 输出结果
print("随机生成的JSON数据:")
print(json.dumps(json_data, indent=4))

总结

通过以上实现，我们成功地实现了JSON数据的读写与处理功能。在Python环境中，使用json模块能够高效地处理JSON数据，确保输出的JSON结构与输入一致。整个过程涉及文件读写和数据处理的核心技术点，可在1~3天内完成，且支持本地环境独立运行。通过示例验证，确保了实现的正确性和可运行性。