JSON в Python
Сразу после появления, JSON быстро стал де факто стандартом обмена информации. Вероятно вы здесь из-за того, что вы хотите переместить данные из одного места в другое. Возможно вы получаете данные через API, или храните их в документной базе данных. Так или иначе, вы заинтересовались JSON, и вам нужно пользоваться им через Python.
Содержание
К счастью, это достаточно тривиальная задача, и как и с большинством тривиальных задач, Python делает все до омерзения простым.
Итак, используем ли мы JSON для хранения и обмена данными? Именно так. Это не более, чем стандартизированный формат, который используется сообществом для передачи данных. Помните, что JSON не является единственным доступным форматом для такой работы, XML и YAML наверное, единственные альтернативные способы, которые стоит упомянуть.
Подробнее про JSON
Не удивительно, что JavaScript Object Notation был вдохновен подмножеством языка программирования JavaScript, связанным с синтаксисом объектного литерала. У них есть отличный сайт, в котором все прекрасно объясняется. Не переживайте: JSON уже давно стал агностиком языка и существует как отдельный стандарт, по этому мы можем убрать JavaScript из этой дискуссии.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Паблик VK
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
В конечном счете, большая часть сообщества приняла JSON благодаря его простоте как для людей, так и для машин.
Смотрите, это JSON!
Структура JSON
Готовьтесь. Я собираюсь показать реальный пример JSON— такой же, какой вы встретите в реальной жизни. Это нормально, подразумевается что JSON является читаемым для любого, кто пользовался С-языками, а Python – это С-язык, так что мы говорим о вас!
Как видите, JSON поддерживает примитивные типы, такие как строки python и числа, а также вложенные списки и объекты.
Погодите, это выглядит как словарь Python, верно? На данный момент это достаточно универсальная нотация объектов, и не думаю что UON может так же легко отскакивать от зубов. Кстати, предлагайте альтернативы в комментариях!
НУ что же, вы пережили первый контакт с диким JSON. Теперь вам нужно научиться приручать его!
Python поддерживает JSON
Python содержит встроенный модуль под названием json для кодирования и декодирования данных JSON.
Просто импортируйте модуль в начале вашего файла:
Небольшой словарь
Как правило, процесс кодирования JSON называется сериализация. Этот термин обозначает трансформацию данных в серию байтов (следовательно, серийных) для хранения или передачи по сети. Также вы, возможно, уже слышали о термине «маршалинг», но это уже совсем другая область.
Естественно, десериализация — является противоположным процессом декодирования данных, которые хранятся или направлены в стандарт JSON.
Звучит как много технических терминов. Определенно. Но в реальности, все, о чем мы сейчас говорим — это чтение и написание. Представьте это следующим образом: кодирование это запись данных на диск, в то время как декодирование — это чтение данных в памяти.
Сериализация JSON
Что происходит после того, как компьютер обрабатывает большие объемы информации? Ему нужно принять дамп данных. Соответственно, модуль json предоставляет метод dump() для записи данных в файлы. Также есть метод dumps() для записей в строку Python.
Простые объекты Python переводятся в JSON согласно с весьма интуитивной конверсией.
| Python | JSON |
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, long, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
Пример сериализации JSON Python
Представьте, что вы работаете с объектом Python в памяти, который выглядит следующим образом:
Сохранить эту информацию на диск — критично, так что ваша задача — записать на файл.
Используя контекстный менеджер Python, вы можете создать файл под названием data_file.json и открыть его в режиме write (файлы JSON имеют расширение .json).
Обратите внимание на то, что dump() принимает два позиционных аргумента: (1) объект данных, который сериализуется и (2), файловый объект, в который будут вписаны байты.
Или, если вы склонны продолжать использовать эти сериалзированные данные JSON в вашей программе, вы можете работать как со строкой.
Обратите внимание, что файловый объект является пустым, так как вы на самом деле не выполняете запись на диск. Кроме того, dumps() аналогичен dump().
Ура! У вас получился малыш JSON и вы можете выпустить его в реальный мир, чтобы он вырос большим и сильным.
Несколько полезных аргументов
Помните, что JSON создан таким образом, чтобы быть читаемым для людей. Но читаемого синтаксиса недостаточно, если все слеплено вместе. Кроме этого, ваш стиль программирования скорее всего отличается от моего, и вам будет проще читать код, если он отформатирован по вашему вкусу.
Обратите внимание: Методы dump() и dumps() пользуются одними и теми же аргументами ключевых слов.
Первая опция, которую большинство людей хотят поменять, это пробел. Вы можете использовать аргумент indent для определения размера отступа вложенных структур. Ощутите разницу лично, используя данные, упомянутые выше и выполните следующие команды в консоли:
Еще один вариант форматирования — это аргумент separators. По умолчанию, это двойной кортеж строк разделителя («, «, «: «), но обычно в качестве альтернативы для компактного JSON является («,», «:»). Взгляните на пример JSON еще раз, чтобы понять, где в игру вступают разделители.
Есть и другие аргументы, такие как sort_keys, но я не имею понятия, что он делает. Вы можете найти полный список в документации, если вам интересно.
Десериализация JSON
Отлично, похоже вам удалось поймать экземпляр дикого JSON! Теперь нам нужно предать ему форму. В модуле json вы найдете load() и loads() для превращения кодированных данных JSON в объекты Python.
Как и сериализация, есть простая таблица конверсии для десериализации, так что вы можете иметь представление о том, как все выглядит.
| JSON | Python |
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (int) | int |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
Технически, эта конверсия не является идеальной инверсией таблицы сериализации. По сути, это значит что если вы кодируете объект сейчас, а затем декодируете его в будущем, вы можете не получить тот же объект назад. Я представляю это как своего рода телепортацию: мои молекулы распадаются в точке А и собираются в точке Б. Буду ли я тем же самым человеком?
В реальности, это как попросить одного друга перевести что-нибудь на японский, а потом попросить другого друга перевести это обратно на русский. В любом случае, самым простым примером будет кодировать кортеж и получить назад список после декодирования, вот так:
Источник
Why can’t Python parse this JSON data?
I have this JSON in a file:
I wrote this script to print all of the JSON data:
This program raises an exception, though:
How can I parse the JSON and extract its values?
9 Answers 9
Your data is not valid JSON format. You have [] when you should have <> :
- [] are for JSON arrays, which are called list in Python
- <> are for JSON objects, which are called dict in Python
Here’s how your JSON file should look:
Then you can use your code:
With data, you can now also find values like so:
Try those out and see if it starts to make sense.
Your data.json should look like this:
Your code should be:
Note that this only works in Python 2.6 and up, as it depends upon the with -statement. In Python 2.5 use from __future__ import with_statement , in Python
Justin Peel’s answer is really helpful, but if you are using Python 3 reading JSON should be done like this:
Note: use json.loads instead of json.load . In Python 3, json.loads takes a string parameter. json.load takes a file-like object parameter. data_file.read() returns a string object.
To be honest, I don’t think it’s a problem to load all json data into memory in most cases. I see this in JS, Java, Kotlin, cpp, rust almost every language I use. Consider memory issue like a joke to me 🙂
On the other hand, I don’t think you can parse json without reading all of it.
«Ultra JSON» or simply «ujson» can handle having [] in your JSON file input. If you’re reading a JSON input file into your program as a list of JSON elements; such as, [<[<>]>, <>, [], etc. ] ujson can handle any arbitrary order of lists of dictionaries, dictionaries of lists.
You can find ujson in the Python package index and the API is almost identical to Python’s built-in json library.
ujson is also much faster if you’re loading larger JSON files. You can see the performance details in comparison to other Python JSON libraries in the same link provided.
If you’re using Python3, you can try changing your ( connection.json file) JSON to:
Then using the following code:
There are two types in this parsing.
- Parsing data from a file from a system path
- Parsing JSON from remote URL.
From a file, you can use the following
This arcticle explains the full parsing and getting values using two scenarios.Parsing JSON using Python
Here you go with modified data.json file:
You can call or print data on console by using below lines:
Expected output for print(data_item[‘parameters’][0][‘id’]) :
Expected output for print(data_item[‘parameters’][0][‘id’]) :
As a python3 user,
The difference between load and loads methods is important especially when you read json data from file.
As stated in the docs:
json.load:
Deserialize fp (a .read()-supporting text file or binary file containing a JSON document) to a Python object using this conversion table.
json.loads:
json.loads: Deserialize s (a str, bytes or bytearray instance containing a JSON document) to a Python object using this conversion table.
json.load method can directly read opened json document since it is able to read binary file.
As a result, your json data available as in a format specified according to this conversion table:
Источник