Json как создать файл

JSON — это текстовый формат обмена данными, основанный на мультипарадигменном языке программирования. Его основное назначение состоит в хранении и передаче структурированного потока информации.

При помощи простых правил формирования конструкций из символов в JavaScript, человек может обеспечить легкий и надежный способ хранения любого вида информации, будь то обычное число, целые строки или огромное количество различных объектов, выраженных в простом тексте.

Помимо этого, формат JSON используется для объединения между собой объектов и структуры данных в виде набора компонентов, формируя тем самым программные единицы, позволяющие хранить и обрабатывать сложные записи, состоящие из нескольких переменных разного типа.

После того как файл создан, содержащиеся в нем строки довольно легко перенаправить в другое положение Сети через любые пути передачи данных. Это связано с тем, что строка представляет собой обычный текст.

Что значит JSON

Несмотря на возможность использования практически во всех скриптовых языках, его название относится к JavaScript. Инструмент имеет следующие преимущества:

1. Занимает сравнительно небольшой объем, компактен.
2. Текстовое содержание может легко создаваться и поддаваться чтению вычислительной техникой и человеком.
3. Можно без особого труда преобразовать в структуру практически для всех видов формальных языков, использующихся для создания компьютерных программ.
4. Большинство языков программирования, будь то JavaScript, Ruby, Python или PHP, наделены функциями и специальными инструментами для чтения и редактирования файла.

В подавляющем большинстве случаев формат JSON используется для работы по передаче информации от сервера к браузеру. Этот процесс, как правило, происходит в «фоновом» режиме обмена браузера с web-сервером, а доставка осуществляется при помощи AJAX. Это обуславливается тем, что в процессе доставки данных отсутствует необходимость перезагружать страницу.

Работает это по следующему сценарию:

1. К примеру, пользователь кликает по карточке товара в интернет-магазине.
2. JavaScript, встроенный в браузер, чтобы сделать веб-страницы более функциональными, генерирует запрос при помощи AJAX к программному файлу сценарию PHP, который запущен на сервере. Благодаря этому происходит передача ID выбранного товара.
3. Программный файл сценарий PHP принимает наименование товара, описание, стоимость и прочую информацию, которая содержится в базе.
4. После этого формируется строка и передается браузеру.
5. JavaScript принимает эту строку, восстанавливает содержащуюся в ней информацию из ее представления в закодированном виде, после чего выводит информацию о выбранном товаре на веб-страницу пользователя.

Все это происходит в считанные миллисекунды. Однако, если JavaScript отключен на компьютере по каким-либо причинам, веб-страница не загрузится либо будет отображаться с ошибками.

Как устроен формат JSON

В JSON типы данных подразделяются на несколько категорий: простые и сложные. К первому виду можно отнести, прежде всего, текстовые строки и числа, ко второму — объекты. В общей сложности выделяют шесть основных типов:

1. Числительный. При этом числа могут быть как беззнаковыми целыми, так и целыми со знаком. В частности, здесь может содержаться дробная часть и представление действительных чисел в виде дробной части логарифма и порядка. Файл одинаково позволяет использование целых чисел и разделение с плавающей запятой. Этот способ применяется в JavaScript для всех числовых значений без исключений, однако в других математических библиотеках, в которых он используется, кодирование может происходить с использованием совершенно других алгоритмов.
2. Произвольная последовательность (строка) символов латинского алфавита, цифр и элементов пунктуации (от нуля и символов юникод). Каждая последующая строка отделяется от предыдущей строки посредством парного знака препинания — кавычек («текст») либо с использованием символа, с написанием, обратным по отношению к обычному символу, косой черты.
3. Литералы или константы, включаемые непосредственно в текст. Это может быть любое значение из true и false или их аналогов.
4. Массив. Он представляет собой упорядоченный перечень символов от нуля и дальше. Каждый символ может быть представлен в любой форме.
5. Объект. Это хаотично сложенный состав пар ключи/значение. Исходя из того, что основная функция объектов состоит в представлении абстрактного типа данных, рекомендуется (но это необязательное условие), чтобы ключи были уникальными.
6. Пустое значение, обозначающееся словом «Null».

Интервалы между символами допускаются, если они будут использованы между синтаксическими единицами. Для этого применяются несколько символов: обычное отступление, горизонтальные текстовые вкладки и косая черта.

Чем открыть формат JSON

Текстовый формат обмена данными может быть представлен в популярных стандартах кодирования, которые дают возможность более компактно хранить и пересылать символы Unicode. В частности, по умолчанию здесь стоит UTF-8. Также могут применяться UTF-16 и UTF-32. Их использование обуславливается тем, что все три стандарта поддерживают весь набор символов.

Но, если они экранированы (не цитирование), чтобы использовать их как регулярное выражение, они могут быть написаны для представления символов в дополнительных плоскостях с применением UTF-16.

Самый простой способ открыть формат JSON — использовать Блокнот на ПК. Для этого необходимо создать и открыть новый текстовый документ, выбрать в левом верхнем углу «Файл», затем «Открыть».

Далее откроется окно проводника, посредством которого необходимо найти на ПК нужный файл, после чего нажать на кнопку «Все файлы».

Найдя нужный документ, следует нажать на кнопку проводника «Открыть».

Документ откроется и будет доступен для просмотра и редактирования.

Помимо этого, существуют сторонние программы для открытия формата JSON. Среди них можно отметить Altova XMLSpy, Notepad++, Komodo Edit, Sublime Text и т.д.

Как создать файл

Формат JSON, как правило, используется для работы (хранения и использования) служебной информации. Обычно это штатное расписание, которое не должен видеть ни разработчик, ни аудитория веб-ресурса.

Существует несколько способов создать файл с соответствующим расширением. Прежде всего, это можно сделать посредством обычного текстового редактора, являющегося частью операционной системы Microsoft Windows. Для этого необходимо открыть Блокнот, вставить соответствующий код и сохранить документ в обычном и единственно доступном расширении. После этого необходимо поменять его на нужный вариант.

Второй способ подразумевает использование сторонних сервисов. Наиболее популярным является JSON Editor Online. Он намного удобнее, чем вариант с Блокнотом. Интерфейс сервиса представлен в виде двух рабочих зон.

В первой происходит непосредственно работа по формированию данных, во второй зоне размещаются инструменты для этого. После того как процесс создания будет окончен, необходимо нажать на кнопку «Save» и выбрать способ сохранения результата: на диск или онлайн.

Как уже отмечалось, использование онлайн-сервиса намного удобнее Блокнота. Связано это с тем, что сервис в процессе работы автоматически определяет синтаксические ошибки и выделяет их, чтобы пользователь мог заметить упущения и сразу же исправить.

Работа с данными JSON в Python

Оглавление

• Краткая история JSON
• Смотри, это JSON!
• Python поддерживает JSON изначально!
  • Немного словарного запаса
  • Сериализация JSON
  • Простой пример сериализации
  • Некоторые полезные аргументы ключевого слова
  • Десериализация JSON
  • Простой пример десериализации
• Пример из реального мира
• Кодирование и декодирование пользовательских объектов Python
  • Упрощение структур данных
  • Кодирование пользовательских типов
  • Расшифровка пользовательских типов
• Все сделано!

С самого начала JSON стал стандартом фактически для обмена информацией. Скорее всего, вы здесь, потому что вам нужно перенести некоторые данные из одного места в другое. Возможно, вы собираете информацию через API или храните свои данные в базе данных документов . Так или иначе, вы по уши в JSON и у вас есть выход на Python.

К счастью, это довольно распространенная задача, и, как и в случае большинства обычных задач, Python делает ее почти максимально легкой.

Итак, мы используем JSON для хранения и обмена данными? Да, ! Это не более чем стандартный формат, который сообщество использует для передачи данных. Имейте в виду, JSON – не единственный формат, доступный для такого рода работы, но есть XML и YAML , вероятно, единственные, которых стоит упомянуть в одном ряду.

Краткая история JSON

Не так удивительно,J avaS cript O bject N otation был вдохновлен подмножеством языка программирования JavaScript, имеющим дело с литеральным синтаксисом объекта. У них есть отличный сайт, который объясняет все это. Не беспокойтесь: JSON уже давно стал независимым от языка и существует как собственный стандарт, поэтому, к счастью, мы можем избежать использование JavaScript.

В конечном счете, сообщество в целом приняло JSON, потому что людям и машинам легко создавать и понимать.

Смотри, это JSON!

Приготовьтесь, мы покажем вам немного реальной жизни JSON – точно так же, как вы видели бы там в дикой природе. Это нормально: JSON должен быть доступен для чтения любому, кто использовал язык C-стиля, а Python таковым является!

{ "firstName": "Jane", "lastName": "Doe", "hobbies": ["running", "sky diving", "singing"], "age": 35, "children": [ { "firstName": "Alice", "age": 6 }, { "firstName": "Bob", "age": 8 } ] } 

Как видите, JSON поддерживает примитивные типы, такие как строки и числа, а также вложенные списки и объекты.

Подождите, это похоже на словарь Python! Ведь да? На данный момент это довольно универсальная запись объектов, но я не думаю, что UON скатывается с языка так же хорошо.

Уф! Вы пережили свою первую встречу с каким-то диким JSON. Теперь вам просто нужно научиться приручать его.

Python поддерживает JSON изначально!

Python поставляется со встроенным пакетом json, предназначенным  для кодирования и декодирования данных JSON.

Просто подбросьте этого маленького парня вверху вашего файла:

import json

Немного словарного запаса

Процесс кодирования JSON обычно называется сериализацией . Этот термин относится к преобразованию данных в серию байтов (следовательно, последовательных ) для хранения или передачи по сети. Вы также можете услышать термин маршалинг , но это совсем другое. Естественно, десериализация – это взаимный процесс декодирования данных, которые были сохранены или доставлены в стандарте JSON.

Хлоп! Это звучит довольно технически. Определенно. Но на самом деле все, о чем мы здесь говорим – это чтение и письмо . Думайте об этом так: кодирование предназначено для записи данных на диск, а декодирование – для чтения данных в память.

Сериализация JSON

Что происходит после того, как компьютер обрабатывает много информации? Нужно взять дамп данных. Соответственно, json библиотека предоставляет dump() способ записи данных в файлы. Существует также dumps() метод (произносится как «dump-s») для записи в строку Python.

Простые объекты Python переводятся в JSON в соответствии с довольно интуитивным преобразованием.

Простой пример сериализации

Представьте, что вы работаете с объектом Python в памяти, который выглядит примерно так:

data = { "president": { "name": "Zaphod Beeblebrox", "species": "Betelgeusian" } }

Крайне важно сохранить эту информацию на диске, поэтому ваша задача – записать ее в файл.

Используя менеджер контекста Python, вы можете создать файл с именем data_file.json и открыть его в режиме записи. (Файлы JSON заканчиваются .json расширением.)

with open("data_file.json", "w") as write_file: json.dump(data, write_file)

Обратите внимание, что dump() принимает два позиционных аргумента: (1) объект данных для сериализации и (2) файлоподобный объект, в который будут записаны байты.

Или, если вы склонны продолжать использовать эти сериализованные данные JSON в своей программе, вы можете записать их в собственный str объект Python .

json_string = json.dumps(data)

Обратите внимание, что файлоподобный объект отсутствует, поскольку вы фактически не записываете на диск. Кроме этого, dumps() аналогичен dump().

Ура! Вы родили маленького мальчика JSON, и вы готовы выпустить его в дикую природу, чтобы он стал большим и сильным.

Некоторые полезные аргументы ключевого слова

Помните, что JSON должен быть легко читаемым людьми, но читаемый синтаксис не достаточен, если все это сжато вместе. Кроме того, у вас, вероятно, другой стиль программирования, чем у меня, и вам может быть легче читать код, когда он отформатирован по вашему вкусу.

ПРИМЕЧАНИЕ. Оба метода и используют dump() и dumps() одни и те же ключевые аргументы.

Первый вариант, который большинство людей хотят изменить, – это пробел. Вы можете использовать ключевое слово indent , чтобы указать размер отступа для вложенных структур. Проверьте разницу, используя data, который мы определили выше, запустив в консоли следующие команды:

>>> json.dumps(data) >>> json.dumps(data, indent=4)

Другим вариантом форматирования является ключевое слово separators . По умолчанию это две строки разделителей (", ", ": "), но распространенной альтернативой для компактного JSON является (",", ":"). Посмотрите на образец JSON еще раз, чтобы увидеть, где эти разделители вступают в игру.

Есть и другие, sort_keys но я понятия не имею, что этот человек делает. Вы можете найти весь список в документах, если вам интересно.

Десериализация JSON

Теперь пришло время привести его в форму. В json библиотеке вы найдете load() и loads() для преобразования закодированных данных JSON в объекты Python.

Как и в случае с сериализацией, для десериализации существует простая таблица преобразования, хотя вы, вероятно, уже догадались, как она выглядит.

Технически, это преобразование не является совершенной противоположностью таблице сериализации. По сути, это означает, что если вы кодируете объект сейчас, а потом декодируете его позже, вы не сможете получить точно такой же объект обратно. Я полагаю, это немного похоже на телепортацию: разбейте мои молекулы здесь и соедините их там. Я все еще тот же человек?

В действительности, это скорее похоже на то, как один друг переводит что-то на японский, а другой – обратно на русский. В любом случае, простейшим примером будет кодирование tuple и возврат list после декодирования, например так:

>>> blackjack_hand = (8, "Q") >>> encoded_hand = json.dumps(blackjack_hand) >>> decoded_hand = json.loads(encoded_hand) >>> blackjack_hand == decoded_hand False >>> type(blackjack_hand) <class 'tuple'> >>> type(decoded_hand) <class 'list'> >>> blackjack_hand == tuple(decoded_hand) True

Простой пример десериализации

На этот раз представьте, что на диске хранятся некоторые данные, которыми вы хотите манипулировать в памяти. Вы по-прежнему будете использовать менеджер контекста, но на этот раз вы откроете существующий data_file.json в режиме чтения.

with open("data_file.json", "r") as read_file: data = json.load(read_file)

Здесь все довольно просто, но имейте в виду, что результат этого метода может вернуть любой из разрешенных типов данных из таблицы преобразования. Это важно, только если вы загружаете данные, которые раньше не видели. В большинстве случаев корневым объектом будет dict или list.

Если вы извлекли данные JSON из другой программы или иным образом получили строку данных в формате JSON в Python, вы можете легко десериализовать их с помощью loads(), которая естественным образом загружается из строки:

json_string = """ { "researcher": { "name": "Ford Prefect", "species": "Betelgeusian", "relatives": [ { "name": "Zaphod Beeblebrox", "species": "Betelgeusian" } ] } } """ data = json.loads(json_string)

Вуаля!

Пример из реального мира (sort of)

В качестве вводного примера вы будете использовать JSONPlaceholder, отличный источник поддельных данных JSON для практических целей.

Сначала создайте файл сценария с именем scratch.py или по желанию. 

Вам нужно будет сделать запрос API к службе JSONPlaceholder, поэтому просто используйте requests пакет для выполнения тяжелой работы. Добавьте этот импорт вверху вашего файла:

import json import requests

Теперь вы будете работать со списком TODO, потому что … вы знаете, это обряд или что-то в этом роде.

Продолжайте и сделайте запрос к API JSONPlaceholder для конечной точки /todos . Если вы не знакомы с requests, на самом деле есть удобный json() метод, который сделает всю работу за вас, но вы можете попрактиковаться в использовании json библиотеки для десериализации text атрибута ответа объекта . Это должно выглядеть примерно так:

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos") todos = json.loads(response.text)

Вы не верите, что это работает? Хорошо, запустите файл в интерактивном режиме и проверьте его сами. Проверьте тип todos. Если вы чувствуете себя авантюрным, взгляните на первые 10 или около того пунктов в списке.

>>> todos == response.json() True >>> type(todos) <class 'list'> >>> todos[:10] ...

Что такое интерактивный режим? Вы знаете, как вы всегда прыгаете вперед и назад между вашим редактором и терминалом? Что ж, мы, подлые питонисты, используем интерактивный флаг -i , когда запускаем скрипт. Это отличный маленький трюк для тестирования кода, потому что он запускает скрипт, а затем открывает интерактивную командную строку с доступом ко всем данным из скрипта!

Хорошо, время для некоторых действий. Вы можете увидеть структуру данных, посетив конечную точку в браузере, но вот пример TODO:

{ "userId": 1, "id": 1, "title": "delectus aut autem", "completed": false }

Есть несколько пользователей, каждый с уникальным userId, и каждая задача имеет логическое completed свойство. Можете ли вы определить, какие пользователи выполнили больше всего задач?

# Map of userId to number of complete TODOs for that user todos_by_user = {} # Increment complete TODOs count for each user. for todo in todos: if todo["completed"]: try: # Increment the existing user's count. todos_by_user[todo["userId"]] += 1 except KeyError: # This user has not been seen. Set their count to 1. todos_by_user[todo["userId"]] = 1 # Create a sorted list of (userId, num_complete) pairs. top_users = sorted(todos_by_user.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # Get the maximum number of complete TODOs. max_complete = top_users[0][1] # Create a list of all users who have completed # the maximum number of TODOs. users = [] for user, num_complete in top_users: if num_complete < max_complete: break users.append(str(user)) max_users = " and ".join(users)

Да, ваша реализация лучше, но суть в том, что теперь вы можете манипулировать данными JSON как обычным объектом Python!

Я не знаю о вас, но когда я снова запускаю скрипт в интерактивном режиме, я получаю следующие результаты:

>>> s = "s" if len(users) > 1 else "" >>> print(f"user{s} {max_users} completed {max_complete} TODOs") users 5 and 10 completed 12 TODOs

Это круто и все, но вы здесь, чтобы узнать о JSON. Для окончательного задания вы создадите файл JSON, который содержит заполненные TODO для каждого из пользователей, выполнивших максимальное количество TODO.

Все, что вам нужно сделать, это отфильтровать todos и записать полученный список в файл. Ради оригинальности вы можете вызвать выходной файл filtered_data_file.json. Есть несколько способов, которыми вы могли бы пойти по этому поводу, но вот один:

# Define a function to filter out completed TODOs # of users with max completed TODOS. def keep(todo): is_complete = todo["completed"] has_max_count = str(todo["userId"]) in users return is_complete and has_max_count # Write filtered TODOs to file. with open("filtered_data_file.json", "w") as data_file: filtered_todos = list(filter(keep, todos)) json.dump(filtered_todos, data_file, indent=2)

Отлично, вы избавились от всех данных, которые вам не нужны, и сохранили полезные вещи в совершенно новый файл! Запустите скрипт еще раз и проверьте, filtered_data_file.json все ли работает. Он будет в том же каталоге, что и scratch.py при запуске.

Теперь, когда вы продвинулись так далеко, держу пари, что вы чувствуете себя довольно жарко, верно? Я склонен согласиться с вами, хотя. Пока что плавание прошло гладко, но вы можете захлестнуть люки на этом последнем отрезке.

Кодирование и декодирование пользовательских объектов Python

Что происходит, когда мы пытаемся сериализовать Elf класс из того приложения Dungeons & Dragons, над которым вы работаете?

class Elf: def __init__(self, level, ability_scores=None): self.level = level self.ability_scores = { "str": 11, "dex": 12, "con": 10, "int": 16, "wis": 14, "cha": 13 } if ability_scores is None else ability_scores self.hp = 10 + self.ability_scores["con"]

Неудивительно, что Python жалуется, что Elf не сериализуем (что вы бы знали, если бы когда-нибудь попытались написать Elf иначе):

>>> elf = Elf(level=4) >>> json.dumps(elf) TypeError: Object of type 'Elf' is not JSON serializable

Хотя json модуль может обрабатывать большинство встроенных типов Python, он не понимает, как кодировать настраиваемые типы данных по умолчанию. Это все равно что пытаться втиснуть квадратный колышек в круглое отверстие.

Упрощение структур данных

Теперь вопрос в том, как бороться с более сложными структурами данных. Ну, вы можете попытаться кодировать и декодировать JSON вручную, но есть немного более умное решение, которое сэкономит вам немного работы. Вместо прямого перехода от пользовательского типа данных к JSON вы можете добавить промежуточный шаг.

Все, что вам нужно сделать, это представить ваши данные в терминах json уже понятных встроенных типов . По сути, вы переводите более сложный объект в более простое представление, которое json модуль затем переводит в JSON. Это как переходное свойство в математике: если A = B и B = C, то A = C.

Чтобы освоить это, вам понадобится сложный объект. Вы можете использовать любой пользовательский класс, который вам нравится, но в Python есть встроенный тип complex, который вызывается для представления комплексных чисел, и он по умолчанию не сериализуем. Итак, ради этих примеров, ваш сложный объект будет complex объектом:

>>> z = 3 + 8j >>> type(z) <class 'complex'> >>> json.dumps(z) TypeError: Object of type 'complex' is not JSON serializable

Откуда берутся комплексные числа? Видите ли, когда действительное число и воображаемое число очень любят друг друга, они складываются вместе, образуя число, которое (оправданно) называется сложным .

Хороший вопрос, который нужно задать себе при работе с пользовательскими типами: какой минимальный объем информации необходим для воссоздания этого объекта? В случае комплексных чисел вам нужно знать только действительные и мнимые части, к которым вы можете обращаться как к атрибутам complexобъекта:

>>> z.real 3.0 >>> z.imag 8.0

Передача одинаковых чисел в complex конструктор достаточна для выполнения __eq__ оператора сравнения:>>>

>>> complex(3, 8) == z True

Разбиение пользовательских типов данных на их основные компоненты имеет решающее значение как для процессов сериализации, так и десериализации.

Кодирование пользовательских типов

Чтобы перевести пользовательский объект в JSON, все, что вам нужно сделать, это предоставить функцию кодирования для параметра метода  dump() default.  json модуль будет вызывать эту функцию на любых объектах, которые изначально не сериализованы. Вот простая функция декодирования, которую вы можете использовать на практике:

def encode_complex(z): if isinstance(z, complex): return (z.real, z.imag) else: type_name = z.__class__.__name__ raise TypeError(f"Object of type '{type_name}' is not JSON serializable")

Обратите внимание, что вы должны поднять TypeError если вы не получите объект, который вы ожидали. Таким образом, вы избежите случайной сериализации любых Elf. Теперь вы можете попробовать кодировать сложные объекты!

>>> json.dumps(9 + 5j, default=encode_complex) '[9.0, 5.0]' >>> json.dumps(elf, default=encode_complex) TypeError: Object of type 'Elf' is not JSON serializable

Почему мы закодировали комплексное число как tuple? Отличный вопрос! Это, конечно, не был единственный выбор, и при этом это не обязательно лучший выбор. На самом деле, это не очень хорошее представление, если вы когда-нибудь захотите декодировать объект позже, как вы вскоре увидите.

Другой распространенный подход – создать подкласс стандарта JSONEncoder и переопределить его default() метод:

class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, z): if isinstance(z, complex): return (z.real, z.imag) else: return super().default(z)

Вместо того, чтобы поднимать TypeErrorсебя, вы можете просто позволить базовому классу справиться с этим. Вы можете использовать это либо непосредственно в dump()методе через clsпараметр, либо создав экземпляр кодировщика и вызвав его encode()метод:>>>

>>> json.dumps(2 + 5j, cls=ComplexEncoder) '[2.0, 5.0]' >>> encoder = ComplexEncoder() >>> encoder.encode(3 + 6j) '[3.0, 6.0]' 

Расшифровка пользовательских типов

Хотя действительные и мнимые части комплексного числа абсолютно необходимы, на самом деле их недостаточно для воссоздания объекта. Вот что происходит, когда вы пытаетесь кодировать комплексное число с помощью ComplexEncoder а затем декодировать результат:

>>> complex_json = json.dumps(4 + 17j, cls=ComplexEncoder) >>> json.loads(complex_json) [4.0, 17.0]

Все, что вы получите, это список, и вам придется передать значения в complex конструктор, если вы захотите снова создать этот сложный объект. Вспомните нашу дискуссию о телепортации. Отсутствуют метаданные или информация о типе данных, которые вы кодируете.

Я полагаю, что вопрос, который вы действительно должны задать себе: каков минимальный объем информации, который необходим и достаточен для воссоздания этого объекта?

json модуль ожидает, что все пользовательские типы должны быть выражены как objects в стандарте JSON. Для разнообразия вы можете создать файл JSON на этот раз complex_data.json и добавить следующее object представляющее комплексное число:

{ "__complex__": true, "real": 42, "imag": 36 }

Видите умный бит? Этот "__complex__" ключ – метаданные, о которых мы только что говорили. На самом деле не имеет значения, что это за значение. Чтобы заставить этот маленький взломать работать, все, что вам нужно сделать, это убедиться, что ключ существует:

def decode_complex(dct): if "__complex__" in dct: return complex(dct["real"], dct["imag"]) return dct

Если "__complex__" нет в словаре, вы можете просто вернуть объект и позволить декодеру по умолчанию справиться с ним.

Каждый раз, когда load() метод пытается выполнить синтаксический анализ object, вам предоставляется возможность вмешаться до того, как декодер по умолчанию доберется до данных. Вы можете сделать это, передав функцию декодирования параметру object_hook.

Теперь то же, что и раньше:

>>> with open("complex_data.json") as complex_data: ... data = complex_data.read() ... z = json.loads(data, object_hook=decode_complex) ... >>> type(z) <class 'complex'>

Хотя object_hook может показаться аналогом параметра dump() метода default, аналогия действительно начинается и заканчивается там.

Это не просто работает с одним объектом. Попробуйте вставить этот список комплексных чисел complex_data.json и снова запустить скрипт:

[ { "__complex__":true, "real":42, "imag":36 }, { "__complex__":true, "real":64, "imag":11 } ]

Если все пойдет хорошо, вы получите список complex объектов:

>>> with open("complex_data.json") as complex_data: ... data = complex_data.read() ... numbers = json.loads(data, object_hook=decode_complex) ... >>> numbers [(42+36j), (64+11j)]

Вы также можете попробовать создать подкласс JSONDecoder и переопределить object_hook, но лучше по возможности придерживаться облегченного решения.

Все сделано!

Поздравляем, теперь вы можете использовать мощную силу JSON для любого и всех ваших бесчестный Python нуждается.

Хотя примеры, с которыми вы работали здесь, безусловно, надуманы и чрезмерно упрощены, они иллюстрируют рабочий процесс, который вы можете применить к более общим задачам:

1. Импортируйте json пакет.
2. Прочитайте данные с помощью load() или loads().
3. Обработайте данные.
4. Запишите измененные данные с помощью dump() или dumps().

То, что вы будете делать со своими данными после их загрузки в память, будет зависеть от вашего варианта использования. Как правило, ваша цель будет собирать данные из источника, извлекать полезную информацию и передавать эту информацию вместе или вести ее учет.

Совершенствуй знания каждый день у нас в Телеграм-каналах

Вопросы, реклама — VK | Telegram

JSON в Python - Примеры работы модуля JSON

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!

{ "firstName": "Jane", "lastName": "Doe", "hobbies": ["running", "sky diving", "singing"], "age": 35, "children": [ { "firstName": "Alice", "age": 6 }, { "firstName": "Bob", "age": 8 } ] }

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.

Пример сериализации JSON Python

Представьте, что вы работаете с объектом Python в памяти, который выглядит следующим образом:

data = { "president": { "name": "Zaphod Beeblebrox", "species": "Betelgeusian" } }

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).

with open("data_file.json", "w") as write_file: json.dump(data, write_file)

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.

json_string = json.dumps(data)

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:

json.dumps(data) json.dumps(data, indent=4)

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.

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:

blackjack_hand = (8, "Q") encoded_hand = json.dumps(blackjack_hand) decoded_hand = json.loads(encoded_hand) print(blackjack_hand == decoded_hand) # False print(type(blackjack_hand)) # <class 'tuple'> print(type(decoded_hand)) # <class 'list'> print(blackjack_hand == tuple(decoded_hand)) # True

Пример десериализации JSON Python

На этот раз, представьте что у вас есть некие данные, хранящиеся на диске, которыми вы хотите манипулировать в памяти. Вам все еще нужно будет воспользоваться контекстным менеджером, но на этот раз, вам нужно будет открыть существующий data_file.json в режиме для чтения.

with open("data_file.json", "r") as read_file: data = json.load(read_file)

Здесь все достаточно прямолинейно, но помните, что результат этого метода может вернуть любые доступные типы данных из таблицы конверсий. Это важно только в том случае, если вы загружаете данные, которые вы ранее не видели. В большинстве случаев, корневым объектом будет dict или list.

Если вы внесли данные JSON из другой программы, или полученную каким-либо другим способом строку JSON форматированных данных в Python, вы можете легко десериализировать это при помощи loads(), который естественно загружается из строки:

json_string = """ { "researcher": { "name": "Ford Prefect", "species": "Betelgeusian", "relatives": [ { "name": "Zaphod Beeblebrox", "species": "Betelgeusian" } ] } } """ data = json.loads(json_string)

Ву а ля! Вам удалось укротить дикого JSON, теперь он под вашим контролем. Но что вы будете делать с этой силой — остается за вами. Вы можете кормить его, выращивать, и даже научить новым приемам. Не то чтобы я не доверяю вам, но держите его на привязи, хорошо?

Пример работы с JSON Python

Для тестового API, мы воспользуемся JSONPlaceholder, отличный источник фейковых данных JSON для практических целей.

Для начала, создайте файл под названием scratch.py, или как вам удобно. Здесь я не могу вас контролировать.

Вам нужно выполнить запрос API в сервис JSONPlaceholder, так что просто используйте пакет requests, чтобы он сделал за вас всю грязную работу. Добавьте следующие импорты вверху файла:

import json import requests

Теперь вам предстоит поработать со списком TODOs, потому что… это своего рода обряд посвящения, вроде того.

Идем дальше и создаем запрос в API JSONPlaceholder для конечной точки GET /todos. Если вы слабо знакомы с запросами, есть очень удобный метод json(), который выполнит за вас всю работу, но вы можете попрактиковаться в использовании модуля json для десериализации атрибута текста объекта response. Это должно выглядеть следующим образом:

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos") todos = json.loads(response.text)

Не верится, что это работает? Хорошо, запустите файл в интерактивном режиме и проверьте лично. Пока вы там, проверьте тип todos. Если вам любопытно, обратите внимание на первые 10 элементов в списке.

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos") todos = json.loads(response.text) print(todos == response.json()) # True print(type(todos)) # <class 'list'> print(todos[:10]) # ...

Как видите, никто вас не обманывает, и мы ценим здравый скептицизм.

Что такое интерактивный режим? Я уже думал вы не спросите! Вы знакомы с тем, что приходится постоянно прыгать туда-сюда между вашим редактором и терминалом? Мы, хитрые питонисты, используем интерактивный флаг -i, когда запускаем скрипт. Это отличный небольшой трюк для тестирования кода, так как он запускает скрипт, и затем открывает интерактивную командную строку с доступом ко всем данным скрипта!

Хорошо, теперь перейдем к действиям. Вы можете видеть структуру данных полученную от тестового API, посетив адрес в браузере https://jsonplaceholder.typicode.com/todos:

{ "userId": 1, "id": 1, "title": "delectus aut autem", "completed": false }

Здесь несколько пользователей, каждый из которых имеет уникальный userId, а каждая задача имеет свойство Boolean. Можете определить, какие пользователи выполнили большую часть задач?

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/todos") todos = json.loads(response.text) # Соотношение userId с числом выполненных пользователем задач. todos_by_user = {} # Увеличение выполненных задач каждым пользователем. for todo in todos: if todo["completed"]: try: # Увеличение количества существующих пользователей. todos_by_user[todo["userId"]] += 1 except KeyError: # Новый пользователь, ставим кол-во 1. todos_by_user[todo["userId"]] = 1 # Создание отсортированного списка пар (userId, num_complete). top_users = sorted(todos_by_user.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) #Получение максимального количества выполненных задач. max_complete = top_users[0][1] # Создание списка всех пользователей, которые выполнили # максимальное количество задач. users = [] for user, num_complete in top_users: if num_complete < max_complete: break users.append(str(user)) max_users = " and ".join(users)

Да, да, ваша версия лучше, но суть в том, что теперь вы можете манипулировать данными JSON как нормальным объектом Python!

Не знаю как вы, но я запустил скрипт в интерактивном режиме еще раз, и получил следующий результат:

s = "s" if len(users) > 1 else "" print(f"user{s} {max_users} completed {max_complete} TODOs") # users 5 and 10 completed 12 TODOs

Это круто, и все такое, но мы занимаемся изучением JSON. В качестве вашей последней задачи, вы создадите файл JSON, который содержит готовые задачи (TODO) для каждого пользователя, который выполнил максимальное количество задач. Здесь мы использовали F-Строки Python.

Все, что вам нужно сделать, это отфильтровать задачи и вписать итоговый список в файл. Ради оригинальности, вы можете назвать файл выдачи filtered_data_file.json. Существует много способов сделать это, вот один из них:

# Определить функцию для фильтра выполненных задач # с пользователями с максимально выполненными задачами. def keep(todo): is_complete = todo["completed"] has_max_count = todo["userId"] in users return is_complete and has_max_count # Записать отфильтрованные задачи в файл with open("filtered_data_file.json", "w") as data_file: filtered_todos = list(filter(keep, todos)) json.dump(filtered_todos, data_file, indent=2)

Отлично, теперь вы избавились от всех данных, которые вам не нужны и сохранили необходимое для нового файла!

Запустите скрипт еще раз и проверьте filtered_data_file.json, чтобы убедиться в том, что все работает. Он будет в той же папке, что и scratch.py, когда вы запустите его.

Теперь, когда вы зашли так далеко, вы начинаете понимать что коснулись темы с большим потенциалом, не так ли? Не зазнавайтесь: скромность сестра таланта. Хотя и не могу не согласиться. Пока что мы работали в плавном потоке, но под конец мы можем поддать газку.

Кодирование и декодирование объектов Python

Что случается, когда мы пытаемся сериализировать класс Elf из приложения Dungeons & Dragons, с которым вы работаете?

class Elf: def __init__(self, level, ability_scores=None): self.level = level self.ability_scores = { "str": 11, "dex": 12, "con": 10, "int": 16, "wis": 14, "cha": 13 } if ability_scores is None else ability_scores self.hp = 10 + self.ability_scores["con"]

Ничего удивительного, Возникла ошибка, что класс Elf нельзя сериализировать:

elf = Elf(level=4) json.dumps(elf) TypeError: Object of type 'Elf' is not JSON serializable

Хотя, модуль json может обрабатывать большинство типов Python, он не понимает, как кодировать пользовательские типы данных по умолчанию. Это как пытаться поместить кубик в круглое отверстие — вам понадобится бензопила и надзор специалиста.

Упрощение структур данных

Сейчас вопрос в том, что делать с более сложными структурами данных. Например, вы можете попробовать кодировать и декодировать JSON вручную, но есть более разумное решение, которое избавит вас от лишней работы. Вместо того, чтобы идти непосредственно от пользовательского типа данных к JSON, вы можете перейти к промежуточному шагу.

Все что вам нужно, это отобразить ваши данные в контексте встроенных типов, которые изначально понятны json. По сути, вы переводите более сложный объект в его упрощенное представление, которое модуль json затем переводит в JSON.

Это наглядно представляется в математике: А = В, и В = С, значит А = С.

Чтобы добиться этого, вам нужен сложный объект для работы. Вы можете использовать любой пользовательский класс на ваш вкус, но Python имеет встроенный тип под названием complex, для представления сложных чисел, и он не может быть сериализированным по умолчанию. Итак, ради этих примеров, ваш сложный объект станет сложным объектом. Уже запутались?

z = 3 + 8j print(type(z)) # <class 'complex'> json.dumps(z) TypeError: Object of type 'complex' is not JSON serializable

Откуда приходят комплексные числа? Когда реальное число и представляемое число очень любят друг друга, они складываются вместе для создания числа, которое (справедливо) называется комплексным.

Хороший вопрос, который стоит задать себе при работе со сложными типами: «Какой минимальный объем информации необходим для воссоздания этого объекта?» В случае со комплексными числами, вам нужно знать только реальное и представляемое число, доступ к которым (в качестве атрибутов) доступен в объекте complex:

z = 3 + 8j print(z.real) # 3.0 print(z.imag) # 8.0

Передачи одних и тех же чисел в сложный конструктор достаточно для удовлетворения оператора сравнения __eq__:

z = 3 + 8j print( complex(3, 8) == z ) # True

Разбивать пользовательские типы данных на их составляющие компоненты — критически важно как для процесса сериализации, так и для десериализации.

Кодирование пользовательских типов

Для перевода пользовательского объекта в JSON, все что вам нужно — это предоставить функцию кодирования параметру по умолчанию метода dump(). Модуль json вызовет эту функцию для любых объектов, которые не являются естественно сериализируемыми. Вот простая функция декодирования, которую вы можете использовать на практике:

def encode_complex(z): if isinstance(z, complex): return (z.real, z.imag) else: type_name = z.__class__.__name__ raise TypeError(f"Object of type '{type_name}' is not JSON serializable")

Обратите внимание на то, что ожидается получение ошибки TypeError, если вы не получите ожидаемый тип объекта. Таким образом, вы избегаете случайной сериализации любых пользовательских типов. Теперь вы можете кодировать сложные объекты самостоятельно!

>>> json.dumps(9 + 5j, default=encode_complex) '[9.0, 5.0]' >>> json.dumps(elf, default=encode_complex) TypeError: Object of type 'Elf' is not JSON serializable

Почему мы кодируем комплексное число как кортеж? Хороший вопрос. Это определенно не является единственными выбором, впрочем, как и не является лучшим выбором. Фактически, это не может быть хорошим отображением, если вы планируете декодировать объект в будущем, что вы и увидите дальше.

Еще один частый подход — создать дочерний класс JSONEncoder и переопределить его метод default():

class ComplexEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, z): if isinstance(z, complex): return (z.real, z.imag) else: super().default(self, z)

Вместо создания ошибки TypeError, вы можете дать классу base справиться с ней. Вы можете использовать его как напрямую в метод dump() при помощи параметра cls, или создав экземпляр encoder-а и вызова метода encode():

>>> json.dumps(2 + 5j, cls=ComplexEncoder) '[2.0, 5.0]' >>> encoder = ComplexEncoder() >>> encoder.encode(3 + 6j) '[3.0, 6.0]'

Декодирование пользовательских типов

В то время, как реальные и представляемые части сложных чисел абсолютно необходимы, на самом деле их не совсем достаточно для воссоздания объекта. Вот что случается, если вы попробуете кодировать комплексное число при помощи ComplexEncoder, а затем декодировать результат:

>>> complex_json = json.dumps(4 + 17j, cls=ComplexEncoder) >>> json.loads(complex_json) [4.0, 17.0]

Все что вы получаете обратно — это список, и вы можете передать значения в конструктор, если вы хотите получить этот сложный объект еще раз. Напоминаю о нашем разговоре о телепортации. Чего нам в итоге не хватает? Метаданные, или информации о типа данных, которые вы кодируете.

Я предполагаю, что вопрос, который действительно важно задать себе, это «Какое минимальное количество информации, которая необходима, и которой достаточно для воссоздания объекта?»

Модуль json ожидает, что все пользовательские типы будут отображаться как объекты стандарта JSON. Для разнообразия, вы можете создать файл JSON, на этот раз назовем его complex_data.json и добавим следующий объект, отображающий комплексное число:

{ "__complex__": true, "real": 42, "imag": 36 }

Заметили хитрую часть? Вот ключ «__complex__» является метаданными, которые мы только что упоминали. Неважно, какое ассоциируемое значение мы имеем. Чтобы эта хитрость сработала, все что вам нужно, это подтвердить существование ключа:

def decode_complex(dct): if "__complex__" in dct: return complex(dct["real"], dct["imag"]) return dct

Если «__complex__» не находится в словаре, вы можете просто вернуть объект и позволить декодеру по умолчанию разобраться с этим.

Каждый раз, когда метод load() пытается парсить объект, у вас есть возможность выступить в роли посредника, перед тем как декодер пройдет свой путь с данными. Вы можете сделать это, спарсив вашу функцию декодирования с параметром object_hook.

Теперь сыграем в ту же игру, что и раньше:

with open("complex_data.json") as complex_data: data = complex_data.read() z = json.loads(data, object_hook=decode_complex) print(type(z)) # <class 'complex'>

Хотя объект object_hook может показаться аналогом параметра по умолчанию метода dump(), на самом деле аналогия здесь же и заканчивается.

Это не просто работает с одним объектом. Попробуйте внести этот список сложных чисел в complex_data.json и запустить скрипт еще раз:

[ { "__complex__":true, "real":42, "imag":36 }, { "__complex__":true, "real":64, "imag":11 } ]

Если все идет гладко, вы получите список комплексных объектов:

with open("complex_data.json") as complex_data: data = complex_data.read() numbers = json.loads(data, object_hook=decode_complex) print(numbers) # [(42+36j), (64+11j)]

Вы также можете попробовать создать подкласс JSONDecoder и переопределить object_hook, но лучше придерживаться более легких решений при каждой возможности.

Итоги

Поздравляю, теперь вы обладаете могущественной силой JSON для любых ваших потребностей в Python.

Хотя примеры, с которыми вы работали, безусловно, оригинальные и чрезмерно упрощены, они демонстрируют рабочий процесс, который вы можете применить к более общим задачам:

1. Импорт модуля json
2. Чтение данных с load() или loads()
3. Обработка данных
4. Запись измененных данных при помощи dump() или dumps()

Что вы будете делать с данными, после того как они загрузились в память — зависит от вашего случая. В целом, ваша задача — собрать данные из источника, извлечение полезной информации, и передача этой информации (или ее запись).

Сегодня вы проделали небольшое путешествие: вы поймали и приручили JSON, и вернулись домой как раз к ужину! И в качестве бонуса, научившись работать с модулем json, можете начать изучение модулей pickle и marshal.

Спасибо за внимание, и удачи с вашими начинаниями в Python!

Работа с JSON в Python: краткое руководство

Краткое руководство по использованию JSON в Python

JSON (JavaScript Object Notation) это легковесный формат обмена данными. Людям его легко читать и вести в нем записи, а компьютеры запросто справляются с его синтаксическим анализом и генерацией.

JSON основан на языке программирования JavaScript. Но этот текстовый формат не зависит от языка и среди прочих может использоваться в Python и Perl. В основном его применяют для передачи данных между сервером и веб-приложением.

JSON построен на двух структурах:

• Набор пар «имя-значение». Они могут быть реализованы как объект, запись, словарь, хеш-таблица, список «ключей-значений» или ассоциативный массив.
• Упорядоченный список значений. Его реализуют в виде массива, вектора, списка или последовательности.

JSON в Python

В Python есть ряд пакетов, поддерживающих JSON, в частности metamagic.json, jyson, simplejson, Yajl-Py, ultrajson, и json. В этом руководстве мы будем использовать json, имеющий «родную» поддержку в Python. Для проверки данных JSON мы можем воспользоваться этим сайтом, предоставляющим JSON-линтер.

Ниже приведен пример записи JSON. Как видим, представление данных очень похоже на словари Python.

{ "article": [ { "id": "01", "language": "JSON", "edition": "first", "author": "Derrick Mwiti" }, { "id": "02", "language": "Python", "edition": "second", "author": "Derrick Mwiti" } ], "blog": [ { "name": "Datacamp", "URL": "datacamp.com" } ] }

Конвертируем JSON в объекты Python

Вышеуказанную JSON-строку мы можем спарсить при помощи метода json.loads() из модуля json. В итоге получим словарь Python.

import json my_json_string = """{ "article": [ { "id":"01", "language": "JSON", "edition": "first", "author": "Derrick Mwiti" }, { "id":"02", "language": "Python", "edition": "second", "author": "Derrick Mwiti" } ], "blog":[ { "name": "Datacamp", "URL":"datacamp.com" } ] } """ to_python = json.loads(my_json_string)

to_python['blog']

[{'URL': 'datacamp.com', 'name': 'Datacamp'}]

Конвертируем объекты Python в JSON

Используя json.dumps(), мы можем сконвертировать объекты Python в формат JSON.

blog = {'URL': 'datacamp.com', 'name': 'Datacamp'} to_json= json.dumps(blog)

to_json

'{"URL": "datacamp.com", "name": "Datacamp"}'

Теперь давайте сравним типы данных в Python и JSON.

Ниже мы покажем, как сконвертировать некоторые объекты Python в типы данных JSON.

Кортеж Python — в массив JSON

tuple_example = 'Mango', 'Banana', 'Apple' print(json.dumps(tuple_example))

["Mango", "Banana", "Apple"]

Список Python — в массив JSON

list_example = ["Mango", 1, 3, 6, "Oranges"] print(json.dumps(list_example))

["Mango", 1, 3, 6, "Oranges"]

Строка Python — в строку JSON

string_example = "This is a cool example." print(json.dumps(string_example))

"This is a cool example."

Булевы значения Python — в булевы значения JSON

boolean_value = False print(json.dumps(boolean_value))

false

Запись в файл JSON

Модуль json позволяет также записывать данные JSON в файл. Такие файлы сохраняют с расширением .json.

Давайте посмотрим, как это сделать. Для этого воспользуемся функцией open() с параметром w, сигнализирующим о том, что мы хотим записать в файл.

my_json_string = """{ "article": [ { "id":"01", "language": "JSON", "edition": "first", "author": "Derrick Mwiti" }, { "id":"02", "language": "Python", "edition": "second", "author": "Derrick Mwiti" } ], "blog":[ { "name": "Datacamp", "URL":"datacamp.com" } ] } """ with open('test_file.json', 'w') as file: json.dump(my_json_string, file) 

Чтение файлов JSON

Теперь продемонстрируем, как прочитать только что созданный нами файл JSON. Для его загрузки вызовем json.load().

with open('test_file.json', 'r') as j: json_data = json.load(j) print(json_data)

{ "article": [ { "id":"01", "language": "JSON", "edition": "first", "author": "Derrick Mwiti" }, { "id":"02", "language": "Python", "edition": "second", "author": "Derrick Mwiti" } ], "blog":[ { "name": "Datacamp", "URL":"datacamp.com" } ] }

json.load vs json.loads

json.load используют для загрузки файла, а json.loads – для загрузки строки (loads расшифровывается как «load string»).

json.dump vs json.dumps

Аналогично, json.dump применяется, если нужно сохранить JSON в файл, а json.dumps (dump string) – если данные JSON нам нужны в виде строки для парсинга или вывода.

Работа с данными JSON в Data Science

Иногда при работе над проектами, связанными с data science, требуется загрузить данные в формате JSON. Библиотека для анализа данных Pandas предоставляет для этого функцию .read_json. Как только данные загружены, мы конвертируем их в объект dataframe при помощи атрибута pandas.DataFrame.

import pandas as pd data = pd.read_json("https://api.github.com/users") df = pd.DataFrame(data)

df

Ограничения имплементации

Процесс кодирования в JSON называется сериализацией, а декодирования – десериализацией. Некоторые реализации десериализаторов имеют ограничения на:

• размер принимаемых текстов JSON
• максимальный уровень вложенности объектов и массивов JSON
• диапазон точности чисел JSON
• содержание и максимальную длину строк JSON.

Впрочем, подобные ограничения связаны только с типами данных Python и работой самого интерпретатора Python.

Формат JSON в разработке API

Одно из важнейших применений JSON – для разработки API в веб-приложениях. Этот формат очень полезен, ведь позволяет коллегам-разработчикам строить систему на основе наших API, используя любой язык, поддерживающий JSON. А такой поддержкой обладают практически все современные языки. На простом примере покажем, как вернуть JSON при разработке приложения на Python с фреймворком Flask. Flask предоставляет для этого модуль jsonify.

from flask import jsonify @app.route('/_get_current_user') def get_current_user(): return jsonify(username=g.user.username, email=g.user.email, id=g.user.id)

Эта программа отправит в браузер что-то вроде следующего:

{ "username": "Derrick Mwiti", "email": "[email protected]", "id": 1 }

{'email': '[email protected]', 'id': 1, 'username': 'Derrick Mwiti'}

Заключение

В этом уроке мы сделали небольшое введение в особенности работы с JSON в Python. Рассмотрели использование различных методов из модуля json, таких как json.load и json.dumps. Кроме того, мы разобрали, как загрузить данные в формате JSON для работы в проектах data science и как возвращать JSON при разработке API. Узнать больше о модуле json можно на его официальной странице на сайте Python.

Чем открыть JSON: 7 рабочих способов

Открываем скриптовые файлы JSON

Основной особенностью скриптов в формате JSON является взаимозаменяемость его на формат XML. Оба типа представляют собой текстовые документы, которые можно открывать текстовыми процессорами. Однако начнем мы со специализированного ПО.

Способ 1: Altova XMLSpy

Достаточно известная среда разработки, которую используют в том числе и веб-программисты. Эта среда также генерирует файлы JSON, следовательно способна и открывать сторонние документы с таким расширением.

Скачать программу Altova XMLSpy

1. Откройте программу и выберите «File»—«Open…».
   
2. В интерфейсе добавления файлов пройдите к папке, где расположен нужный для открытия файл. Выберите его одинарным кликом мышью и нажмите «Открыть».
   
3. Содержимое документа будет отображено в центральной области программы, в отдельном окошке просмотрщика-редактора.
   

Недостатков у данного ПО два. Первый – платная основа распространения. Пробная версия активна 30 дней, однако для её получения необходимо указать имя и почтовый ящик. Второй – общая громоздкость: человеку, которому просто нужно открыть файл, она может показаться чересчур навороченной.

Способ 2: Notepad++

Многофункциональный текстовый редактор Notepad++ — первый из списка подходящих для открытия скриптов в формате JSON.

Читайте также: Лучшие аналоги текстового редактора Notepad++

1. Откройте Нотепад++, в верхнем меню выберите «Файл»—«Открыть…».
   
2. В открывшемся «Проводнике» проследуйте к директории-местонахождению скрипта, который хотите просмотреть. Затем выделите файл и щелкните по кнопке «Открыть».
   
3. Документ будет открыт в виде отдельной вкладки в главном окне программы.
   
   Снизу можно быстро просмотреть основные свойства файла – количество строк, кодировку, а также сменить режим редактирования.

Плюсов у Notepad++ изрядно – тут и отображение синтаксиса многих языков программирования, и поддержка плагинов, и малый размер… Однако в силу некоторых особенностей работает программа неторопливо, особенно если открыть в ней объемный документ.

Способ 3: AkelPad

Невероятно простой и в то же время богатый на возможности текстовый редактор от российского разработчика. В число поддерживаемых им форматов входит и JSON.

Скачать программу AkelPad

1. Откройте приложение. В меню «Файл» кликните по пункту «Открыть…».
   
2. Во встроенном Диспетчере файлов доберитесь к каталогу с файлом скрипта. Выделите его и откройте нажатием на соответствующую кнопку.
   
   Обратите внимание, что при выделении документа доступен быстрый просмотр содержимого.
3. Выбранный вами JSON-скрипт будет открыт в приложении для просмотра и редактирования.
   

Как и Notepad++, этот вариант блокнота также бесплатен и поддерживает плагины. Он работает шустрее, однако большие и сложные файлы может не открыть с первого раза, так что имейте в виду такую особенность.

Способ 4: Komodo Edit

Бесплатное ПО для написания программного кода от компании Komodo. Отличается современным интерфейсом и широкой поддержкой функций для программистов.

Скачать программу Komodo Edit

1. Откройте Комодо Эдит. В рабочей вкладке найдите кнопку «Open File» и нажмите её.
   
2. Воспользуйтесь «Проводником», чтобы найти местоположение вашего файла. Проделав это, выберите документ, один раз щелкнув по нему мышкой, и используйте кнопку «Открыть».
   
3. В рабочей вкладке Komodo Edit будет открыт выбранный ранее документ.
   
   Доступны просмотр, редактирование, а также проверка синтаксиса.

В программе, к сожалению, отсутствует русский язык. Однако рядового пользователя скорее отпугнет избыточный функционал и непонятные элементы интерфейса – все-таки этот редактор ориентирован в первую очередь на программистов.

Способ 5: Sublime Text

Еще один представитель code-oriented текстовых редакторов. Интерфейс проще, чем у коллег, однако возможности те же. Доступна и портативная версия приложения.

Скачать программу Sublime Text

1. Запустите Сублайм Текст. Когда программа будет открыта, проследуйте по пунктам «File»—«Open File».
   
2. В окошке «Проводника» действуйте по известному алгоритму: найдите папку с вашим документом, выберите его и воспользуйтесь кнопкой «Открыть».
   
3. Содержимое документа доступно для просмотра и изменения в главном окне программы.
   
   Из особенностей стоит отметить быстрый просмотр структуры, расположенный в боковом меню справа.
   

К сожалению, Sublime Text недоступен на русском языке. Недостатком можно назвать и условно-бесплатную модель распространения: свободная версия ничем не ограничена, но время от времени появляется напоминание о необходимости покупки лицензии.

Способ 6: NFOPad

Простой блокнот, однако для просмотра документов с расширением JSON тоже подойдет.

Скачать программу NFOPad

1. Запустите блокнот, используйте меню «Файл»—«Открыть».
   
2. В интерфейсе «Проводника» проследуйте к папке, в которой хранится JSON-скрипт, который нужно открыть. Обратите внимание, что по умолчанию НФОПад не распознает документы с таким расширением. Чтобы сделать их видимыми для программы, в выпадающем меню «Тип файлов» установите пункт «Все файлы (*.*)».
   
   Когда нужный документ отобразится, выберите его и нажмите на кнопку «Открыть».
   
3. Файл будет открыт в главном окне, доступен как для просмотра, так и для редактирования.
   

NFOPad подходит для просмотра JSON-документов, однако есть нюанс – при открытии некоторых из них программа намертво зависает. С чем связана такая особенность – неизвестно, но будьте внимательны.

Способ 7: Блокнот

И наконец, стандартный текстовый процессор, встроенный в ОС Windows, также способен открывать файлы с расширением JSON.

1. Откройте программу (напоминаем – «Пуск»—«Все программы»—«Стандартные»). Выберите «Файл», затем «Открыть».
   
2. Появится окошко «Проводника». В нем пройдите к папке с нужным файлом, и установите отображение всех файлов в соответствующем выпадающем списке.
   
   Когда файл распознается, выберите его и откройте.
   
3. Документ будет открыт.
   

   Классическое решение от Microsoft тоже не идеально – далеко не все файлы в таком формате могут быть открыты в Блокноте.

В завершение скажем следующее: файлы с расширением JSON – обычные текстовые документы, которые могут обрабатывать не только описанные в статье программы, а и куча других, в том числе Microsoft Word и его бесплатные аналоги LibreOffice и OpenOffice. Высокая вероятность того, что с такими файлами смогут справиться и онлайн-сервисы.

Помогла ли вам эта статья?

Создание файла .json и сохранение в нем данных с помощью JavaScript?

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
6. О компании

как создать файл JSON с помощью методов c ++

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
6. О компании

GULP Создать файл JSON из другого файла JSON

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

cpprest sdk - CPP REST SDK JSON - Как создать JSON с массивом и записать в файл

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
6. О компании

Загрузка…

2. Авторизоваться зарегистрироваться

c # - Как создать и загрузить данные в файл json в s3?

1. Около
2. Продукты
3. Для команд

1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

Объектов JSON

Синтаксис объекта

Пример

{ "name": "John", "age": 30, "car": null}

Объекты JSON заключены в фигурные скобки {}.

объектов JSON записываются парами ключ / значение.

Ключи должны быть строками, и значения должны быть допустимым типом данных JSON (строка, число, объект, array, boolean или null).

Ключи и значения разделяются двоеточием.

Каждая пара ключ / значение разделяется запятой.

Доступ к значениям объекта

Вы можете получить доступ к значениям объекта, используя запись с точкой (.):

Пример

myObj = { "name": "John", "age": 30, "car": null};
x = myObj.name;

Вы также можете получить доступ к значениям объекта, используя обозначение скобок ([]):

Пример

myObj = { "name": "John", "age": 30, "car": null};
x = myObj ["имя"];

Зацикливание объекта

Вы можете перебирать свойства объекта, используя цикл for-in:

Пример

myObj = { "name": "John", "age": 30, "car": null};
for (x in myObj) {
документ.getElementById ("демонстрация"). innerHTML + = х;
}

В цикле for-in используйте обозначение скобок для доступа к значениям свойства :

Пример

myObj = { "name": "John", "age": 30, "car": null};
for (x в myObj) {
document.getElementById ("демонстрация"). innerHTML + = myObj [x];
}

Вложенные объекты JSON

Значения в объекте JSON могут быть другим объектом JSON.

Пример

myObj = {
"имя": "Джон",
"возраст": 30,
"cars": {
"car1": "Ford",
«car2»: «BMW»,
«car3»: «Fiat»
}
}

Вы можете получить доступ к вложенным объектам JSON, используя точечную нотацию или нотацию скобок:

Изменить значения

Вы можете использовать точечную нотацию для изменения любого значения в объекте JSON:

Вы также можете использовать обозначение скобок для изменения значения в объекте JSON:

Удалить свойства объекта

Используйте ключевое слово delete для удаления свойств из объекта JSON:

Смотрите также

• 
  Как узнать откуда скачан файл
• 
  Как запретить закачку файлов из интернета
• 
  Как открыть файл pdf sgn
• 
  Как переформатировать файл в mp3
• 
  Как разбить файл пдф на несколько файлов и сохранить
• 
  Как удалить файл с длинным именем
• 
  Как удалить hiberfil файл
• 
  Как скрыть файлы от других пользователей
• 
  Как распаролить экселевский файл
• 
  Как удалить lock файл
• 
  Как создать файл размером 6 байт