Python處理JSON數據的方法有以下幾種：

1. 使用json庫：Python內置的json庫可以用于解碼JSON數據并將其轉換為Python對象，或者將Python對象編碼為JSON數據。可以使用json.loads()函數將JSON字符串轉換為Python對象，使用json.dumps()函數將Python對象轉換為JSON字符串。

import json

# 解碼JSON數據
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_str)
print(data)  # 輸出：{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

# 編碼Python對象為JSON數據
data = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  # 輸出：{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

2. 使用requests庫：requests庫是Python中常用的HTTP庫，可以用于發送HTTP請求并獲取JSON數據。可以使用requests.get()或requests.post()等方法發送HTTP請求，然后使用response.json()方法獲取響應的JSON數據。

import requests

url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)

3. 使用pandas庫：pandas庫是Python中用于數據處理和分析的強大庫，可以用于讀取、寫入和處理JSON數據。可以使用pandas.read_json()函數讀取JSON文件或字符串，并將其轉換為DataFrame對象。

import pandas as pd

# 從JSON文件讀取數據
data = pd.read_json('data.json')
print(data)

# 從JSON字符串讀取數據
json_str = '[{"name": "John", "age": 30}, {"name": "Amy", "age": 25}]'
data = pd.read_json(json_str)
print(data)

這些是Python處理JSON數據的常用方法，根據具體的需求選擇適合的方法進行處理。