В чем разница между словарем Python и форматом данных JSON

Что проверяют

Различаете ли вы структуру данных в памяти и текстовый формат обмена и знаете ли, что теряется при переходе между ними. Следом часто просят сериализовать datetime или Decimal и спрашивают, что станет с ключом-числом.

Как отвечать

Главное: словарь это объект Python в памяти, JSON это строка текста по стандарту RFC 8259. Синтаксис похож, но между ними всегда стоит сериализация.

• ключи: в словаре ключом может быть любой хешируемый объект (int, tuple, frozenset), в JSON только строки. json.dumps({1: "a"}) даст {"1": "a"}, и после json.loads ключ вернётся строкой. Ключ-кортеж вызовет TypeError, если не передать skipkeys=True;
• типы: JSON знает строку, число, true/false, null, массив и объект. tuple станет массивом и вернётся списком, а set, datetime, Decimal, bytes вызовут TypeError. Решается через параметр default= или подкласс json.JSONEncoder;
• синтаксис: в JSON только двойные кавычки, нет висячих запятых и комментариев, True и None пишутся как true и null;
• нестандартные числа: float("nan") модуль json по умолчанию выводит как NaN, что нарушает стандарт. Строгий режим включает allow_nan=False;
• API: json.dumps/json.loads работают со строками, json.dump/json.load с файлами. Для кириллицы нужен ensure_ascii=False, иначе получите экранированные \u последовательности.

Хорошо дополнить практикой: в реальных проектах сериализацию и валидацию часто берут на себя Pydantic (model_dump_json(), model_validate_json()) или быстрый orjson, который сам умеет datetime и dataclass.

Где спотыкаются

Выдают str(my_dict) за JSON. Получаются одинарные кавычки и True/None, которые другой сервис не распарсит.

Думают, что json.loads(json.dumps(d)) == d верно всегда. Равенство ломается на нестроковых ключах и кортежах: данные возвращаются в другом виде.

Путают dumps и dump или передают в json.loads уже готовый словарь, например результат response.json() из requests, и получают TypeError.