Что такое JSON?
JSON — это стандартный формат для обмена данными, основанный на JavaScript. Как правило, JSON находится в строковом или текстовом формате. JSON обозначает J AVA S cript O ▪ Таблица N otation.
Синтаксис JSON: JSON записывается как пара ключ-значение.
{
"Key": "Value",
"Key": "Value",
}
JSON очень похож на словарь Python. Python поддерживает JSON и имеет встроенную библиотеку в виде JSON.
Библиотека JSON на Python
Внешние модули Python ‘ marshal ‘ и ‘ pickle’ поддерживают версию библиотеки JSON . Для выполнения операций, связанных с JSON, таких как кодирование и декодирование в Python, сначала необходимо импортировать библиотеку JSON, а для этого — в свой файл .py ,
import json
Следующие методы доступны в модуле JSON
| метод | Описание |
|---|---|
| свалки () | кодирование в объекты JSON |
| дамп () | запись кодированной строки в файл |
| нагрузки () | Декодировать строку JSON |
| нагрузка () | Декодировать при чтении файла JSON |
- Что такое JSON?
- Библиотека JSON на Python
- Python в JSON (кодировка)
- JSON в Python (декодирование)
- Расшифровка файла JSON или анализ файла JSON в Python
- Компактное кодирование в Python
- Формат JSON-кода (красивая печать)
- Сложное объектное кодирование Python
- Декодирование сложных JSON-объектов в Python
- Обзор класса сериализации JSON JSONEncoder
- Обзор класса десериализации JSON JSONDecoder
- Исключения, связанные с библиотекой JSON в Python
- Бесконечные и NaN числа в Python
- Повторный ключ в строке JSON
- CLI (интерфейс командной строки) с JSON в Python
- Преимущества JSON в Python
- Ограничение реализации JSON в Python
- Чит код
Python в JSON (кодировка)
JSON Library of Python по умолчанию выполняет следующий перевод объектов Python в объекты JSON
| питон | JSON |
| ДИКТ | объект |
| список | массив |
| юникода | строка |
| число — int, long | число — int |
| поплавок | число — реальное |
| Правда | Правда |
| Ложь | Ложь |
| Никто | Значение NULL |
Преобразование данных Python в JSON называется операцией кодирования. Кодирование выполняется с помощью метода библиотеки JSON — dumps ().
Метод dumps () преобразует объект словаря python в формат строковых данных JSON.
Теперь давайте выполним наш первый пример кодирования на 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 создадим JSON-файл словаря, используя ту же функцию 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 показать … В вашей системе создан файл json_file.json, вы можете проверить этот файл.
JSON в Python (декодирование)
JSON строка декодирования выполняется с помощью встроенных методов нагрузок () и нагрузки () 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 | юникода |
| число — int | число — int, long |
| число — реальное | поплавок |
| Правда | Правда |
| Ложь | Ложь |
| Значение NULL | Никто |
Давайте рассмотрим базовый пример декодирования в Python с помощью функции json.loads () ,
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'}
Расшифровка файла JSON или анализ файла JSON в Python
ПРИМЕЧАНИЕ. Декодирование файла JSON является операцией, связанной с вводом / выводом файла (I / O). Файл JSON должен существовать в вашей системе в указанном месте, которое вы упоминаете в своей программе.
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 словарь объекта Python.
Вывод:
{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Компактное кодирование в Python
Когда 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 **
Формат JSON-кода (красивая печать)
- Цель состоит в том, чтобы написать хорошо отформатированный код для понимания человеком. С помощью красивой печати 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 просмотрите результат:
Заказ кода JSON:
Атрибут sort_keys в аргументе функции dumps () отсортирует ключ в JSON в порядке возрастания. Аргумент sort_keys является логическим атрибутом. Если это правда, сортировка разрешена, иначе нет
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)
Output:
{
"age": 45,
"cars": [ {
"model": "Audi A1",
"mpg": 15.1
},
{
"model": "Zeep Compass",
"mpg": 18.1
}
],
"children": [ "Alice",
"Bob"
],
"married": true,
"name": "Ken",
"pets": [
"Dog"
]
}
As you may observe the keys age, cars, children, etc are arranged in ascending order.
Сложное объектное кодирование Python
Сложный объект состоит из двух разных частей, которые
- Реальная часть
- Мнимая часть
Пример: 3 + 2i
Перед выполнением кодирования сложного объекта необходимо проверить, является ли переменная сложной или нет. Вам необходимо создать функцию, которая проверяет значение, хранящееся в переменной, используя метод экземпляра.
Давайте создадим специальную функцию для проверки, объект сложен или пригоден 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]'
Декодирование сложных JSON-объектов в Python
Чтобы декодировать сложный объект в JSON, используйте параметр object_hook, который проверяет, содержит ли строка JSON сложный объект или нет. Пример,
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
- default (o) — реализовано в подклассе и возвращает сериализованный объект для объекта o .
- encode (o) — так же, как метод json.dumps (), возвращает строку JSON структуры данных Python.
- iterencode (o) — представляет строку одну за другой и кодирует объект o.
С помощью метода encode () класса JSONEncoder мы также можем кодировать любой объект Python.
# 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
- default (o) — реализовано в подклассе и возвращает десериализованный объект o объект.
- decode (o) — То же, что и метод json.loads (), возвращает структуру данных Python из строки или данных JSON.
- raw_decode (o) — представляет словарь Python один за другим и декодирует объект o.
С помощью метода decode () класса JSONDecoder мы также можем декодировать строку 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']}
Декодирование данных JSON из URL: пример из реальной жизни
Мы получим данные CityBike NYC (Bike Sharing System) с указанного URL-адреса ( https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json ) и преобразуем в словарный формат.
Пример,
ПРИМЕЧАНИЕ: — Убедитесь, что библиотека запросов уже установлена в вашем Python. Если нет, откройте терминал или CMD и введите
- (Для Python 3 или выше) pip3 устанавливает запросы
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 есть,
- msg — неформатированное сообщение об ошибке
- doc — документы JSON проанализированы
- pos — начать индекс документа, когда это не удалось
- белье — линия не показывает соответствует поз
- двоеточие — столбец не соответствует поз
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 и NaN числа в Python
Формат обмена данными JSON (RFC — Запрос комментариев) не допускает бесконечное значение или значение Nan, но в библиотеке Python-JSON нет ограничений на выполнение операций, связанных с бесконечным значением и значением Nan. Если JSON получает INFINITE и тип данных 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'>
Повторный ключ в строке JSON
RFC указывает, что имя ключа должно быть уникальным в объекте JSON, но это не обязательно. Библиотека JSON Python не вызывает исключение 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 JSON pretty-print. Давайте посмотрим на пример CLI
$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool
Вывод:
{
"name": " Kings Authur "
}
Преимущества JSON в Python
- Легко перемещаться назад между контейнером и значением (JSON в Python и Python в JSON)
- Удобный для чтения (Pretty-print) объект JSON
- Широко используется в обработке данных.
- Не имеет одинаковую структуру данных в одном файле.
Ограничение реализации JSON в Python
- В десериализаторе диапазона JSON и предсказании числа
- Максимальная длина строки JSON и массивов JSON и уровней вложенности объекта.
Чит код
|
json.dumps (person_data) |
Создать объект JSON |
|
json.dump (person_data, file_write) |
Создайте файл JSON с помощью файлового ввода-вывода Python |
|
compact_obj = json.dumps (data, separators = (‘,’, ‘:’)) |
Сжатие объекта JSON путем удаления символа пробела из объекта JSON с использованием разделителя |
|
formatted_obj = json.dumps (dic, indent = 4, separators = (‘,’, ‘:’)) |
Форматирование кода JSON с использованием отступа |
|
sorted_string = json.dumps (x, отступ = 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 (). Закодировать (colour_dict) |
Использование класса JSONEncoder для сериализации |
|
json.loads (data_string) |
Расшифровка строки JSON в словаре Python с помощью функции json.loads () |
|
json.loads (‘{«__ complex__»: true, «real»: 4, «img»: 5}’, object_hook = is_complex) |
Декодирование сложного объекта JSON в Python |
|
JSONDecoder (). Декодирование (colour_string) |
Использование декодирования JSON в Python с десериализацией |







