Python JSON:кодировать (дампы), декодировать (загружать) и читать файл JSON

Что такое JSON в Python?

JSON в Python — это стандартный формат, вдохновленный JavaScript, для обмена данными и передачи данных в текстовом формате по сети. Как правило, JSON имеет строковый или текстовый формат. Он может использоваться API и базами данных и представляет объекты в виде пар имя/значение. JSON означает нотацию объектов JavaScript.

Синтаксис Python JSON:

JSON записывается как пара ключ-значение.

{
        "Key":  "Value",
        "Key":  "Value",
}

JSON очень похож на Словарь Питона. Python поддерживает JSON и имеет встроенную библиотеку JSON.

Библиотека JSON в Python

‘маршал ‘ и ‘огурец’ внешние модули Python поддерживают версию JSON Библиотека Python. Работая с JSON в Python для выполнения связанных с JSON операций, таких как кодирование и декодирование, вам необходимо сначала импортировать Библиотека JSON и для этого в вашем .py файл,

import json

В модуле JSON Python доступны следующие методы

Метод	Описание
дампы()	кодирование в объекты JSON
дамп()	запись закодированной строки в файл
загрузки()	Декодировать строку JSON
загрузить()	Декодировать при чтении файла JSON

Питон в JSON (кодирование)

Библиотека JSON Python выполняет следующую трансляцию объектов Python в объекты JSON по умолчанию

Питон	JSON
диктор	Объект
список	Массив
юникод	Строка
число – целое, длинное	число – целое
плавающий	число – реальное
Верно	Верно
Неверно	Неверно
Нет	Нет

Преобразование данных Python в JSON называется операцией кодирования. Кодирование выполняется с помощью библиотечного метода JSON – dumps().

Дампы JSON() в Python

json.dumps() в Python — это метод, который преобразует объекты словаря Python в строковый формат данных JSON. Это полезно, когда объекты должны быть в строковом формате для таких операций, как синтаксический анализ, печать и т. д.

Теперь давайте выполним наш первый пример кодирования json.dumps с помощью Python:

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice","Bob"),
  "pets": ['Dog'],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  ]
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Вывод:

{"person": {"name": "Kenn", "sex": "male", "age": 28}})

Давайте посмотрим на пример записи JSON в файл Python для создания файла JSON словаря с использованием той же функции dump().

# here we create new data_file.json file with write mode using file i/o operation 
with open('json_file.json', "w") as file_write:
# write json data into file
json.dump(person_data, file_write)

Вывод:

Нечего показывать… В вашей системе создается файл json_file.json. Вы можете проверить этот файл, как показано в приведенном ниже примере записи JSON в файл Python.

JSON в Python (декодирование)

Декодирование строки JSON выполняется с помощью встроенного метода json.loads(). &json.load() библиотеки JSON в Python. Здесь таблица перевода показывает пример объектов JSON в объекты Python, которые полезны для выполнения декодирования в Python строки JSON.

JSON	Питон
Объект	дикт
Массив	список
Строка	юникод
число – целое	число – целое, длинное
число – настоящее	плавающий
Верно	Верно
Неверно	Неверно
Нет	Нет

Давайте посмотрим на базовый пример декодирования JSON Python с помощью json.loads. функция,

import json  # json library imported
# json data string
person_data = '{  "person":  { "name":  "Kenn",  "sex":  "male",  "age":  28}}'
# Decoding or converting JSON format in dictionary using loads()
dict_obj = json.loads(person_data)
print(dict_obj)
# check type of dict_obj
print("Type of dict_obj", type(dict_obj))
# get human object details
print("Person......",  dict_obj.get('person'))

Вывод:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Type of dict_obj <class 'dict'>
Person...... {'name': 'John', 'sex': 'male'}

Декодирование файла JSON или анализ файла JSON в Python

Теперь мы узнаем, как читать файл JSON в Python с помощью примера Python для разбора JSON:

ПРИМЕЧАНИЕ: Декодирование файла JSON — это операция, связанная с вводом/выводом файла (I/O). Файл JSON должен существовать в вашей системе в указанном вами месте в вашей программе.

Python чтение файла JSON Пример:

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
with open('X:/json_file.json') as file_object:
        # store file data in object
        data = json.load(file_object)
print(data)

Здесь данные — это объект словаря Python, как показано в приведенном выше примере чтения JSON-файла Python.

Вывод:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}

Компактное кодирование в Python

Если вам нужно уменьшить размер файла JSON, вы можете использовать компактную кодировку в Python.

Пример,

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = ['a', 'b', 'c',{'4': 5, '6': 7}]
# separator used for compact representation of JSON.
# Use of ',' to identify list items
# Use of ':' to identify key and value in dictionary
compact_obj = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact_obj)

Вывод:

'["a", "b", "c", {"4": 5, "6": 7}]'

** Here output of JSON is represented in a single line which is the most compact representation by removing the space character from compact_obj **

Отформатировать код JSON (красивый шрифт)

Цель состоит в том, чтобы написать хорошо отформатированный код, понятный человеку. С помощью красивого шрифта любой может легко понять код.

Пример:

import json
dic = { 'a': 4, 'b': 5 }
''' To format the code use of indent and 4 shows number of space and use of separator is not necessary but standard way to write code of particular function. '''
formatted_obj = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(formatted_obj)

Вывод:

{
   "a" : 4,
   "b" : 5
}

Чтобы лучше понять это, измените отступ на 40 и посмотрите на вывод-

Заказ кода JSON:

sort_keys Атрибут в аргументе функции дампов Python будет сортировать ключ в JSON в порядке возрастания. Аргумент sort_keys является логическим атрибутом. Когда это правда, сортировка разрешена, в противном случае нет. Давайте разберемся с примером сортировки строки Python в JSON.

Пример,

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": [ 'Dog' ],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  	],
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Вывод:

{
    "age": 45,
    "cars": [ {
        "model": "Audi A1", 
        "mpg": 15.1
    },
    {
        "model": "Zeep Compass", 
        "mpg": 18.1
    }
    ],
    "children": [ "Alice",
		  "Bob"
	],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ 
		"Dog"
	]
}

Как вы можете заметить, возраст ключей, автомобили, дети и т. д. расположены в порядке возрастания.

Сложное объектное кодирование Python

Сложный объект состоит из двух разных частей, которые

Реальная часть
Мнимая часть

Пример:3 +2i

Перед выполнением кодирования сложного объекта вам необходимо проверить, является ли переменная сложной или нет. Вам нужно создать функцию, которая проверяет значение, хранящееся в переменной, с помощью метода экземпляра.

Давайте создадим специальную функцию для проверки того, является ли объект сложным или подходящим для кодирования.

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
    # check using isinstance method
    if isinstance(object, complex):
        return [object.real, object.imag]
    # raised error using exception handling if object is not complex
    raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")


# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

Вывод:

'[4.0, 5.0]'

Сложное декодирование объектов JSON в Python

Чтобы декодировать сложный объект в JSON, используйте параметр object_hook, который проверяет, содержит ли строка JSON сложный объект или нет. Давайте разберемся со строкой в примере JSON Python,

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct['real'], objct['img'])
    return objct
  
  # use of json loads method with object_hook for check object complex or not
  complex_object =json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook = is_complex)
  #here we not passed complex object so it's convert into dictionary
  simple_object =json.loads('{"real": 6, "img": 7}', object_hook = is_complex)
  print("Complex_object......",complex_object)
  print("Without_complex_object......",simple_object)

Вывод:

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {'real': 6, 'img': 7}

Обзор класса сериализации JSON JSONEncoder

Класс JSONEncoder используется для сериализации любого объекта Python при выполнении кодирования. Он содержит три различных метода кодирования, которые

по умолчанию(о) – Реализован в подклассе и возвращает объект сериализации для o. объект.
кодировать(о) – То же, что и метод Python для дампа JSON, возвращает строку JSON структуры данных Python.
итеренкод(о) – Представлять строку одну за другой и кодировать объект o.

С помощью метода encode() класса JSONEncoder мы также можем кодировать любой объект Python, как показано в приведенном ниже примере кодировщика Python JSON.

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)

Вывод:

'{"colour": ["red", "yellow", "green"]}'

Обзор класса десериализации JSON JSONDecoder

Класс JSONDecoder используется для десериализации любого объекта Python при выполнении декодирования. Он содержит три различных метода декодирования, которые

по умолчанию(о) – Реализован в подклассе и возвращает десериализованный объект o объект.
декодировать(o) – То же, что и метод json.loads(), возвращает структуру данных Python в виде строки или данных JSON.
raw_decode(o) – Представлять словарь Python один за другим и декодировать объект o.

С помощью метода decode() класса JSONDecoder мы также можем декодировать строку JSON, как показано в приведенном ниже примере декодера Python JSON.

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = '{ "colour": ["red", "yellow"]}'
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

Вывод:

{'colour': ['red', 'yellow']}

Расшифровка данных JSON из URL:пример из жизни

Мы будем получать данные CityBike NYC (система обмена велосипедами) с указанного URL-адреса (https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json) и преобразовывать в формат словаря.

Python загружает JSON из файла Пример:

ПРИМЕЧАНИЕ. Убедитесь, что библиотека запросов уже установлена на вашем Python. Если нет, откройте Terminal или CMD и введите

(Для Python 3 или выше) запросы на установку pip3

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict['stationBeanList'][0])

Вывод:

<class 'str'>
<class 'dict'>
{
	'id': 487,
 	'stationName': 'E 20 St & FDR Drive',
	'availableDocks': 24,
	'totalDocks': 34,
	'latitude': 40.73314259,
	'longitude': -73.97573881,
	'statusValue': 'In Service',
	'statusKey': 1,
	'availableBikes': 9,
	'stAddress1': 'E 20 St & FDR Drive',
	'stAddress2': '',
	'city': '',
	'postalCode': '',
	'location': '', 
	'altitude': '', 
	'testStation': False, 
	'lastCommunicationTime': '2018-12-11 10:59:09 PM', 'landMark': ''
}

Исключения, связанные с библиотекой JSON в Python:

Класс json.JSONDecoderError обрабатывает исключение, связанное с операцией декодирования. и это подкласс ValueError.
Исключение – json.JSONDecoderError(msg, doc)
Параметры исключения:
- msg – неформатированное сообщение об ошибке.
- doc — документы JSON проанализированы
- pos — запустить индекс документа, если он не пройден
- lineno — строка не показывается соответствует позиции.
- двоеточие – столбец не соответствует позиции

Python загружает JSON из файла Пример:

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
        with open('json_file_name.json') as file_object:
                data = json.load(file_object)
except ValueError:
     print("Bad JSON file format,  Change JSON File")

Бесконечные числа и числа NaN в Python

Формат обмена данными JSON (RFC — Request For Comment) не допускает использования Infinite или Nan Value, но в библиотеке Python-JSON нет ограничений на выполнение операций, связанных с Infinite и Nan Value. Если JSON получает тип данных INFINITE и Nan, он преобразует его в литерал.

Пример,

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

Вывод:

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'>

Повторяющийся ключ в строке JSON

RFC указывает, что имя ключа должно быть уникальным в объекте JSON, но это не обязательно. Библиотека Python JSON не вызывает исключения повторяющихся объектов в JSON. Он игнорирует все повторяющиеся пары ключ-значение и рассматривает только последнюю пару ключ-значение среди них.

Пример,

import json
repeat_pair = '{"a":  1, "a":  2, "a":  3}'
json.loads(repeat_pair)

Вывод:

{'a': 3}

CLI (интерфейс командной строки) с JSON в Python

json.tool предоставляет интерфейс командной строки для проверки синтаксиса красивой печати JSON. Давайте посмотрим на пример CLI

$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool

Вывод:

{
    "name": " Kings Authur "
}

Преимущества JSON в Python

Легко переключаться между контейнером и значением (с JSON на Python и с Python на JSON)
Человекочитаемый объект JSON (красивый шрифт)
Широко используется при обработке данных.
Не имеет одинаковой структуры данных в одном файле.

Ограничения реализации JSON в Python

В десериализаторе диапазона JSON и предсказании числа
Максимальная длина строки JSON и массивов JSON, а также уровни вложенности объекта.

Памятка Python JSON

Функция Python JSON	Описание
json.dumps(person_data)	Создать объект JSON
json.dump(person_data, file_write)	Создание файла JSON с использованием файлового ввода-вывода Python
compact_obj =json.dumps(data, separators=(‘,’,’:’))	Сжать объект JSON, удалив символ пробела из объекта JSON с помощью разделителя
formatted_obj =json.dumps(dic, indent=4, separators=(‘,’, ‘:‘))	Форматирование кода JSON с использованием отступа
sorted_string =json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)	Сортировка ключа объекта JSON по алфавиту
complex_obj =json.dumps(4 + 5j, по умолчанию=complex_encode)	Кодирование сложных объектов Python в JSON
JSONEncoder().encode(color_dict)	Использование класса JSONEncoder для сериализации
json.loads(data_string)	Декодирование строки JSON в словаре Python с использованием функции json.loads()
json.loads(‘{“__complex__”:true, “real”:4, “img”:5}’, object_hook =is_complex)	Декодирование сложного объекта JSON в Python
JSONDecoder().decode(color_string)	Использование декодирования JSON в Python с десериализацией

Как читать CSV-файл в Python | Чтение и запись файлов CSV Python с возможностью подключения к MySQL:коннектор, создание базы данных, таблица, вставка [примеры]

Python