Разное

Python json парсер: Парсинг JSON в Python | OTUS

Содержание

Парсинг JSON в Python | OTUS

Модуль JSON входит в стандартную библиотеку Python и является эффективным средством взаимодействия с JavaScript Object Notation (именно так расшифровывается JSON). Функции этого модуля дают возможность разработчику кодировать и декодировать информацию при работе с различными JSON-объектами. Всё это существенно упрощает создание веб-приложений в Python.

Пару слов о JSON

JSON сегодня очень распространён и представляет собой формат данных, представленных в текстовом виде. За счёт своей универсальности и простоты JSON прекрасно работает на различных платформах. С его помощью разработчик может выполнять сериализацию структур информации в целях последующей передачи данных между приложениями. Как пример — обмен текстовой информацией между сервером и браузером о клиентах в интернет-магазине.

Данные в формате JSON могут быть представлены в нескольких видах:
1) последовательность пар с ключами и соответствующими этим ключам значениями;
2) упорядоченный набор значений.

Значения, передаваемые в JSON, могут быть строками, числами, объектами, литералами (true, false, null), одномерными массивами. Что касается Python, то он поддерживает работу с JSON-форматом с помощью специального json-модуля и методов по кодированию/декодированию данных. В результате можно получать и отправлять сведения в виде, комфортном для чтения.

Сохраняем данные в JSON в Python

Если мы хотим записать информацию в JSON-формате, используя средства языка программирования Python, для начала надо подключить соответствующий json-модуль. Для этого нам пригодиться команда import json в самом начале кода.

Также стоит упомянуть метод dumps — он отвечает за автоматическую упаковку информации в JSON и принимает переменную, содержащую все необходимые данные.

Теперь давайте продемонстрируем кодирование словаря dictData. В нём содержатся некоторые данные о пользователе интернет-портала: идентификационный код, пароль, логин, имя, номер телефона, информация об активности, e-mail. Все эти значения представлены в форме обыкновенных строк, а также булевых литералов True/False и целых чисел. Вот наш пример:

import json
dictData = { "ID"       : 310450,
             "login"    : "admin",
             "name"     : "James Bond",
             "password" : "root",
             "phone"    : 3330303,
             "email"    : " [email protected]",
             "online"   : True }
jsonData = json.dumps(dictData)
print(jsonData)

{"ID": 310450, "login": "admin", "name": "James Bond", "password": "root", "phone": 3330303, "email": "[email protected] ", "online": true}

Выполнив метод dumps, мы получим результат, который передастся в переменную с названием jsonData. То есть мы видим, что словарь dictData преобразовался в формат JSON всего лишь одной строчкой. А за счёт функции print вся информация была закодирована в изначальном виде. Также следует добавить, что сведения из поля online преобразовались из литерала True в true.

Теперь, используя Python, выполним запись json в файл. Чтобы это сделать, дополним предыдущий код:

with open("data.json", "w") as file:
    file.write(jsonData)

Разбираем JSON-данные в Python

Если мы хотим выполнить обратную операцию и быстро раскодировать формат JSON средствами языка Python, нам поможет метод loads. Он позволяет без труда преобразовать JSON в объект, и с этим объектом мы сможем легко взаимодействовать в программе.

В нашем следующем примере мы продемонстрируем создание аналогичного JSON-объекта с имеющейся информацией о пользователе. Если мы будем в качестве параметра передавать переменную jsonData методу loads, на выходе получим словарь dictData, а из него уже сможем получить нужные данные. Print выведет отдельные поля dictData: имя, информацию об активности, номер телефона, адрес e-mail.

import json
jsonData = """ {
    "ID"       : 310450,
    "login"    : "admin",
    "name"     : "James Bond",
    "password" : "root",
    "phone"    : 3330303,
    "email"    : " [email protected]",
    "online"   : true
} """
dictData = json.loads(jsonData)
print(dictData["name"])
print(dictData["phone"])
print(dictData["email"])
print(dictData["online"])

James Bond
3330303
[email protected] 
True

Мы видим, что произошло обратное, а литерал true автоматически преобразовался в True. Это произошло, чтобы была возможность работать с ним средствами Python.

P.S. Итак, мы выполнили кодирование и декодирование информации в JSON-формате с помощью встроенных средств Python. Благодаря наличию удобных методов из модуля json (dumps и loads), эти операции были осуществлены довольно просто. Остаётся добавить, что функции loads и dumps способны взаимодействовать и с другими видами объектов, включая более сложные (например, со вложенными разновидностями словарей со множеством строковых значений).

Модуля Python JSON — чтение, обработка и запись json-данных

JSON (JavaScript Object Notation-формат передачи данных), определен стандартом RFC 7159 (который вытекает из устаревшей версии RFC 4627) и ECMA-404, легким текстовым форматом обмена данных, основанным на синтаксисе литералов объекта JavaScript (хотя он и не является подгруппой JavaScript).

json предоставляет API, знакомый пользователям стандартных библиотечных модулей marshal и pickle.

Преобразование базовых объектов в Python в json:

>>> import json
>>> json.dumps(['foo', {'bar': ('baz', None, 1.0, 2)}])
'["foo", {"bar": ["baz", null, 1.0, 2]}]'
>>> print(json.dumps("\"foo\bar"))
"\"foo\bar"
>>> print(json.dumps('\u1234'))
"\u1234"
>>> print(json.dumps('\\'))
"\\"
>>> print(json.dumps({"c": 0, "b": 0, "a": 0}, sort_keys=True))
{"a": 0, "b": 0, "c": 0}
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO()
>>> json.dump(['streaming API'], io)
>>> io.getvalue()
'["streaming API"]'

Компактное преобразование:

>>> import json
>>> json.dumps([1, 2, 3, {'4': 5, '6': 7}], separators=(',', ':'))
'[1,2,3,{"4":5,"6":7}]'

Красивый вывод:

>>> import json
>>> print(json.dumps({'4': 5, '6': 7}, sort_keys=True, indent=4))
{
    "4": 5,
    "6": 7
}

Декодирование JSON, преобразование json в объект Python:

>>> import json
>>> json.loads('["foo", {"bar":["baz", null, 1.0, 2]}]')
['foo', {'bar': ['baz', None, 1.0, 2]}]
>>> json.loads('"\\"foo\\bar"')
'"foo\x08ar'
>>> from io import StringIO
>>> io = StringIO('["streaming API"]')
>>> json.load(io)
['streaming API']

Специализированное декодирование объектов в JSON:

>>> import json
>>> def as_complex(dct):
...     if '__complex__' in dct:
...         return complex(dct['real'], dct['imag'])
...     return dct
...
>>> json.loads('{"__complex__": true, "real": 1, "imag": 2}',
...     object_hook=as_complex)
(1+2j)
>>> import decimal
>>> json.loads('1.1', parse_float=decimal.Decimal)
Decimal('1.1')

Расширение JSONEncoder:

>>> import json
>>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
...     def default(self, obj):
...         if isinstance(obj, complex):
...             return [obj.real, obj.imag]
...         # Let the base class default method raise the TypeError
...         return json.JSONEncoder.default(self, obj)
...
>>> json.dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
'[2.0, 1.0]'
>>> ComplexEncoder().encode(2 + 1j)
'[2.0, 1.0]'
>>> list(ComplexEncoder().iterencode(2 + 1j))
['[2.0', ', 1.0', ']']

Рекомендуется использование json.tool для проверки и красивого вывода:

$ echo '{"json":"obj"}' | python -m json.tool
{
    "json": "obj"
}
$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool
Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

JSON является подмножеством YAML 1.2 JSON создан с помощью стандартных настроек этого модуля и также является подмножеством YAML 1.0 and 1.1. Этот модуль может использоваться в качестве сериализатора YAML.

До Python 3.7 порядок ключей словаря не сохранялся, поэтому входные и выходные данные, как правило, отличались. Начиная с Python 3.7, порядок ключей стал сохраняться, поэтому больше нет необходимости использовать collections.OrderedDict для парсинга JSON.

Основные методы

Метод json dump

json.dump(obj, fp, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

Сериализует obj в JSON-подобный формат записывая его в fp (который поддерживает .write()) используя эту таблицу.

Если skipkeys=True (по умолчанию: False), тогда ключи словаря не базового типа (str, int, float, bool, None) будут пропущены, вместо того, чтобы вызывать исключение TypeError.

Модуль json всегда создает объекты str, не bytes. Следовательно, fp.write() должен поддерживать ввод str.

Когда ensure_ascii=True (по умолчанию), все не-ASCII символы в выводе будут экранированы последовательностями \uXXXX,. Если ensure_ascii=False, эти символы будут записаны как есть.

Когда check_circular=False (по умолчанию: True), тогда проверка циклических ссылок для типов контейнера будет пропущена, а такие ссылки будут вызывать OverflowError (или ошибку серьёзнее).

Если allow_nan=False (по умолчанию: True), при каждой попытке сериализировать значение float, выходящее за допустимые пределы (nan, inf, -inf), будет возникать ValueError, в соответствии с сертификацией JSON. В случае если allow_nan=True, будут использованы JavaScript аналоги (NaN, Infinity, -Infinity).

Когда indent является неотрицательным целым числом или строкой, то объекты и массивы JSON будут выводиться с этим количеством отступов. Если уровень отступа равен 0, отрицательный или "", будут использоваться новые строки без отступов. None (по умолчанию) отражает наиболее компактное представление. Если indent строка (например, "\t"), эта строка используется в качестве отступа.

Изменения в версии 3.2: Допускаются строки для отступа в дополнение к целым числам.

Separators должны быть tuple (item_separator, key_separator). По умолчанию используется значение (', ', ': ') если indent=None и (',', ': ') при другом значении. Чтобы получить наиболее компактное представление JSON, вы должны указать (',', ':').

Изменения в версии 3.4: Используйте(',', ': ') при отступе None.

Значение default должно быть функцией. Он вызывается для объектов, которые не могут быть сериализованы. Функция должна вернуть кодируемую версию объекта JSON или вызывать TypeError. Если default не указано, возникает ошибка TypeError.

Если sort_keys=True (по умолчанию: False), ключи выводимого словаря будут отсортированы.

Чтобы использовать собственный подкласс JSONEncoder (например, тот который переопределяет метод default() для сериализации дополнительных типов), укажите его с помощью аргумента cls; в противном случае используется JSONEncoder.

Метод json dumps

json.dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw)

Сериализирует obj в строку str формата JSON с помощью таблицы конвертации. Аргументы имеют то же значение, что и для dump().

Ключи в парах ключ/значение всегда являются строками. Когда словарь конвертируется в JSON, все ключи словаря преобразовываются в строки. Если в результате, сначала конвертировать его в JSON, а потом обратно, новый в словарь может отличаться от, то можно получить словарь идентичный исходному. Другими словами, loads(dumps(x)) != x если x имеет не строковые ключи.

Метод json load

json.load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

Десериализует из fp (текстовый или бинарный файл, который поддерживает метод .read() и содержит JSON документ) в объект Python используя эту таблицу конвертации.

object_hook — опциональная функция, которая применяется к результату декодирования объекта. Использоваться будет значение, возвращаемое этой функцией, а не полученный словарь dict. Эта функция используется для реализации пользовательских декодеров (например JSON-RPC).

object_pair_shook — опциональная функция, которая применяется к результату декодирования объекта с определенной последовательностью пар ключ/значение. Вместо исходного словаря dict будет использоваться результат, возвращаемый функцией. Эта функция используется для реализации пользовательских декодеров. Если задан object_hook, object_pairs_hook будет в приоритете.

В случае определения parse_float, он будет вызван для каждого значения JSON с плавающей точкой. По умолчанию, это эквивалентно float(num_str). Можно использовать другой тип данных или парсер для этого значения (например decimal.Decimal)

В случае определения parse_int, он будет вызван для декодирования строк JSON int. По умолчанию, эквивалентен int(num_str). Можно использовать другой тип данных или парсер для этого значения (например float).

В случае определения parse_constant, он будет вызван для строк: -Infinity, Infinit, NaN. Может быть использован для вызова исключений при обнаружении недопустимых чисел JSON. parse_constant больше не вызывается при null, true, fasle.

Чтобы использовать собственный подкласс JSONDecoder, укажите его с помощью аргумента cls; в противном случае используется JSONDecoder. Дополнительные аргументы ключевого слова будут переданы конструктору класса.

Если десериализованные данные не являются допустимым документом JSON, возникнет JSONDecodeError.

Метод json loads

json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

Десериализует s (экземпляр str, bytes или bytearray, содержащий JSON документ) в объект Python используя таблицу конвертации.

Остальные аргументы аналогичны аргументам в load(), кроме кодировки, которая устарела либо игнорируется.

Если десериализованные данные не являются допустимым документом JSON, возникнет ошибка JSONDecodeError.

Кодировщики и декодировщики

JSONDecoder

Класс json.JSONDecoder(*, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)

Простой декодер JSON. При декодировании выполняет следующие преобразования:

JSON Python
object dict
array list
string str
number (int) int
number (real) float
true True
false False
null None

Он также понимает NaN, Infinity, и -Infinity как соответствующие значения float, которые находятся за пределами спецификации JSON.

object_hook будет вызван для каждого значения декодированного объекта JSON, а его возвращаемое значение будет использовано в указанном месте dict. Может быть использовано для обеспечения десериализации (например, для поддержки JSON-RPC class hinting).

object_pairs_hook будет вызван для каждого значения декодированного объекта JSON с упорядоченным списком пар. Возвращаемое значение object_pairs_hook будет использовано вместо dict. Эта функция может использоваться для запуска стандартного декодера. Если object_hook так же определён, в приоритете будет object_pairs_hook.

parse_float будет вызван для каждого значения JSON с плавающей точкой. По умолчанию, это эквивалентно float(num_str). Может быть использован для другого типа данных или парсера JSON float. (например, decimal.Decimal).

parse_int будет вызван для строки JSON int. По умолчанию, эквивалентно int(num_str). Может быть использован для других типов данных и парсеров целых чисел JSON (например, float).

parse_constant будет вызван для строк: '-Infinity', 'Infinity', 'NaN'. Можно  использовать для вызова исключений при обнаружении недопустимых чисел JSON.

Если strict=False (True по умолчанию), тогда использование управляющих символов внутри строк будет разрешено. В данном контексте управляющие символы — это символы с кодами в диапазоне 0–31, включая \t (tab), \n, \r и \0.

Если десериализованные данные не являются допустимым документом JSON, будет вызвана ошибка JSONDecodeError.

decode(s)
Возвращает представление s в Python (str — содержащий документ JSON). JSONDecodeError будет вызвана, если документ JSON не валидный (или не действительный).

raw_decode(s)
Декодирует документ JSON из s (str начинающийся с JSON документа) и возвращает кортеж из 2-х элементов (представление Python и индекс строки в s, на которой закончился документ). Может использоваться для декодирования документа JSON из строки, которая имеет дополнительные данные в конце.

JSONEncoder

Класс json.JSONEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)

Расширяемый кодировщик JSON для структур данных Python.
Поддерживает следующие типы данных и объекты по умолчанию:

Python JSON
dict object
list, tuple array
str string
int, float number
True true
False false
None null

Для того, чтобы можно было распознавать и другие объекты, подкласс должен выполнить метод default(), который вернет сериализуемый объект для o, если это возможно, в противном случае он должен вызвать реализацию родительского класса (для вызова TypeError).

Если skipkeys=False (по умолчанию), вызывается TypeError при попытке кодировать ключи, которые не являются str, int, float или None. В случае если skipkeys=True, такие элементы просто пропускаются.

Если ensure_ascii=True (по умолчанию), на выходе гарантируется, что все входящие не ASCII символы экранируются последовательностями \uXXXX. Но если ensure_ascii=False, эти символы будут выводиться как есть.

Если check_circular=True (по умолчанию), тогда списки, словари и самостоятельно закодированные объекты будут проверяться на циклические ссылки во время кодировки, чтобы предотвратить бесконечную рекурсию (что вызовет OverflowError). В другом случае, такая проверка не выполняется.

Если allow_nan=True (по умолчанию), тогда NaN, Infinity, и -Infinity будут кодированы как таковые. Это не соответствует спецификации JSON, но соответствует большинству кодировщиков и декодеров на основе JavaScript. В другом случае такие значения вызовут ValueError.

Если sort_keys=True (по умолчанию: False), выводимый словарь будет отсортирован по именам ключей; это полезно для регрессивного тестирования, чтобы сравнивать сериализацию JSON ежедневно.

Если indent является неотрицательным целым числом или строкой, то объекты и массивы JSON будут выводиться с этим количеством отступов. Если уровень отступа равен 0, отрицательный или "", будут использоваться новые строки без отступов. None (по умолчанию) отражает наиболее компактное представление. Если indent строка (например, "\t"), эта строка используется в качестве отступа.

Если указан separator (должен быть tuple типа (item_separator, key_separator)). По умолчанию используется (', ', ': ') если indent=None и (',', ': ') если нет. Для получения наиболее компактного представления JSON , вам следует использовать (',', ':'), чтобы уменьшить количество пробелов.

Значение default должно быть функцией. Она вызывается для объектов, которые не могут быть сериализованы. Функция должна вернуть кодируемую версию объекта JSON или вызывать TypeError. Если default не указано, возникает ошибка TypeError.

default(o)
Внедрите этот метод в подкласс таким образом, чтобы он возвращал сериализуемый объект для o или вызывал базовую реализацию (для повышения TypeError).

Например, чтобы поддерживать произвольные итераторы, вы можете реализовать default следующим образом:

def default(self, o):
   try:
       iterable = iter(o)
   except TypeError:
       pass
   else:
       return list(iterable)
   # Пусть базовый класс вызовет исключение TypeError
   return json.JSONEncoder.default(self, o)

encode(o)
Возвращает строковое представление JSON структуры данных Python. Пример:

>>> json.JSONEncoder().encode({"foo": ["bar", "baz"]})
'{"foo": ["bar", "baz"]}'

iterencode(o)
Кодирует переданный объект o и выдаёт каждое строковое представление, как только оно становится доступным. Например:

for chunk in json.JSONEncoder().iterencode(bigobject):
    mysocket.write(chunk)

Исключение JSONDecodeError

Исключение json.JSONDecodeError(msg, doc, pos)
Подкласс ValueError с дополнительными атрибутами:

msg — не отформатированное сообщение об ошибке.
doc — парсинг JSON документа.
pos — первый индекс doc, если парсинг неудачный.
lineno — строка, соответствующая pos.
colno — колонка, соответствующая pos.

Стандартное соответствие и совместимость

Формат JSON указан в RFC 7159 и ECMA-404. В этом разделе описывается уровень соответствия этого модуля с RFC. Для упрощения, подклассы JSONEncoder и JSONDecoder, и параметры, которые отличаются от указанных, не берутся во внимание.

Этот модуль не соответствует RFC, устанавливая некоторые расширения, которые являются рабочими для JavaScript, но недействительными для JSON. В частности:

  • Infinite и NaN принимаются и выводятся;
  • Повторяемые имена внутри объекта принимаются и выводятся, но только последнее значение дублируемого ключа.

Поскольку RFC разрешает синтаксическим анализаторам, совместимым с RFC, принимать входные тексты, которые не соответствуют требованиям RFC, десериализатор этого модуля технически соответствует стандартным настройкам RFC.

Декодировка символов

RFC требует, чтобы JSON был представлен с использованием UTF-8, UTF-16 или UTF-32, при том, что UTF-8 является рекомендуемым по умолчанию для максимальной совместимости.

Возможно, но не обязательно для RFC, сериализаторы этого модуля устанавливают ensure_ascii=True по умолчанию, таким образом строки содержат только символы ASCII.

Кроме параметра ensure_ascii, этот модуль напрямую не затрагивает проблему кодировки символов.

RFC запрещает маркер последовательности байтов (BOM) в начало текста JSON и сериализатор этого модуля не добавляет BOM. RFC позволет, не не требует десериализаторы JSON игнорировать BOM на входе. Десериализатор этого модуля вызывает ValueError при наличии BOM.

RFC явно не запрещает строки JSON, содержащие последовательность байт, которая не соответствует валидным символам Unicode (например, непарные UTF-16 заменители), он отмечает — они могут вызывать проблемы совместимости. По умолчанию этот модуль принимает и выводит (если есть в исходной строке) специальные последовательности кода.

Infinite и NaN

RFC не допускает представления для значений infinite или NaN. Несмотря на это, по умолчанию этот модуль принимает и выводит Infinity, -Infinity, и NaN, как если бы они были действительно буквальными значениями числа в JSON:

>>> # Ни один из этих вызовов не будет исключением, но результаты не являются JSON
>>> json.dumps(float('-inf'))
'-Infinity'
>>> json.dumps(float('nan'))
'NaN'
>>> # То же самое при дезериализации
>>> json.loads('-Infinity')
-inf
>>> json.loads('NaN')
nan

В сериализаторе параметр allow_nan используется для изменения этого поведения. В десериализаторе параметр этот переметр — parse_constant.

Повторяющиеся имена внутри объекта

RFC указывает, что имена в объекте JSON должны быть уникальными, но не указывает, как должны обрабатываться повторяющиеся имена в объектах JSON. По умолчанию этот модуль не вызывает исключения; вместо этого он игнорирует все, кроме последней пары ключ/значение для данного ключа:

>>> weird_json = '{"x": 1, "x": 2, "x": 3}'
>>> json.loads(weird_json)
{'x': 3}

Параметр object_pairs_hook может использоваться для изменения этого.

Значение верхнего уровня Non-Object, Non-Array

Старая версия JSON указанная устаревшим RFC 4627 требовала, чтобы значение верхнего уровня текста JSON было объектом JSON или массивом (Python dict или list), или не было JSON null, boolean, number, string value. RFC 7159 убрало это ограничение, поэтому этот модуль не выполнял и никогда не применял это ограничение ни в своем сериализаторе, ни в десериализаторе.

Тем не менее, для максимальной совместимости, вы можете добровольно придерживаться этого ограничения.

Ограничения реализации

Некоторые реализации десериализатора JSON имеют лимиты на:

  • размер принимаемого текста JSON
  • максимальный уровень вложенности объектов и массивов JSON
  • диапазон и точность чисел JSON
  • содержание и максимальная длина строк JSON

Этот модуль не ставит никаких ограничений, кроме тех, которые относятся к соответствующим типам Python или самому интерпретатору Python.

При сериализации в JSON будьте осторожны с такими ограничениями в приложениях, которые могут потреблять ваш JSON. В частности, числа в JSON часто десериализуются в числа двойной точности IEEE 754 и подвержены ограничениям диапазона и точности этого представления. Это особенно актуально при сериализации значений Python int чрезвычайно большой величины или при сериализации экземпляров «необычных» числовых типов, таких как decimal.Decimal.

Интерфейс командной строки

Исходный код: Lib/json/tool.py

Модуль json.tool обеспечивает простой интерфейс командной строки для проверки и вывода объектов JSON.

Если не обязательные аргументы infile и outfile не указаны, sys.stdin и sys.stdout будут соответственно:

$ echo '{"json": "obj"}' | python -m json.tool
{
 "json": "obj"
$ echo '{"json": "obj"}' | python -m json.tool
{
    "json": "obj"
}
$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool
Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

Возможности командной строки

infile
Проверки и красивого вывод файла JSON:

$ python -m json.tool mp_films.json
[
	{
		"title": "And Now for Something Completely Different",
		"year": 1971
	},
	{
		"title": "Monty Python and the Holy Grail",
		"year": 1975
	}
]
$ python -m json.tool mp_films.json
[
    {
        "title": "And Now for Something Completely Different",
        "year": 1971
    },
    {
        "title": "Monty Python and the Holy Grail",
        "year": 1975
    }
]$ python -m json.tool mp_films.json
[
	{
		"title": "And Now for Something Completely Different",
		"year": 1971
	},
	{
		"title": "Monty Python and the Holy Grail",
		"year": 1975
	}
]

Если infile не указан, чтение из sys.stdin.

outfile
Запишет вывод из infile в данный outfile. В противном случае, запишет его в sys.stdout.

--sort-keys
Сортировка выводимых словарей в алфавитном порядке по ключам.

-h, --help
Показать справку.

Тест на знание модуля Json

Что из перечисленного ниже НЕ верно для формата JSON файла?

Продолжить

Как преобразовать словарь data = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} в Json объект?

Продолжить

Как вывести читаемый json c отступами

Продолжить

Как проверить json на валидность с помощью командной строки?

Продолжить

Какая структура данных Json НЕ соответствует типу данных Python?

Продолжить

Продолжить

{{title}}

{{image}}

{{content}}

{{/global}}

Поделиться результатами через

Повторить

HTTP запросов и JSON разбора в Python

Я хочу динамически запрашивать Google Maps через Google Directions API. Например, этот запрос вычисляет маршрут из Чикаго, IL в Лос-Анджелес, CA через две путевые точки в Джоплине, MO и Оклахома-Сити, OK:

http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=Chicago,IL&destination=Los+Angeles,CA&waypoints=Joplin,MO|Oklahoma+City,OK&sensor=false

Он возвращает результат в формате JSON .

Как я могу сделать это в Python? Я хочу отправить такой запрос, получить результат и разобрать его.

python

json

python-2.7

Поделиться

Источник


Arun    

17 июня 2011 в 13:17

8 ответов


  • структурированный язык запросов для JSON (в Python)

    Я работаю над системой вывода файла JSON и использую Python для анализа данных и отображения их в файле UI (PySide). Теперь я хотел бы добавить фильтрацию в эту систему, и я думаю, что вместо того, чтобы писать систему запросов, если бы она была там для JSON (в Python), это сэкономило бы мне много…

  • Как ограничить число запросов http в секунду на Python?

    Как я могу написать код для реализации функции ограничения числа запросов http в секунду с помощью python? Например, я указываю 100 номеров запросов для скрипта python, а затем скрипт просто отправляет 100 url на сервер в секунду. Я искал эту ссылку: ограничение количества HTTP запросов в секунду…


Поделиться


zeekay    

17 июня 2011 в 13:22



142

Модуль requests Python заботится как о получении данных JSON, так и о их декодировании благодаря встроенному декодеру JSON. Вот пример, взятый из документации модуля :

>>> import requests
>>> r = requests.get('https://github.com/timeline.json')
>>> r.json()
[{u'repository': {u'open_issues': 0, u'url': 'https://github.com/...

Поэтому нет смысла использовать какой-то отдельный модуль для декодирования JSON.

Поделиться


linkyndy    

08 июля 2013 в 00:06



38

requests имеет встроенный метод .json()

import requests
requests.get(url).json()

Поделиться


maow    

05 ноября 2013 в 09:19




26

import urllib
import json

url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=Chicago,IL&destination=Los+Angeles,CA&waypoints=Joplin,MO|Oklahoma+City,OK&sensor=false'
result = json.load(urllib.urlopen(url))

Поделиться


clyfish    

17 июня 2011 в 13:22



16

Используйте библиотеку запросов, распечатайте результаты, чтобы лучше найти ключи/значения, которые вы хотите извлечь, а затем используйте вложенные циклы for для анализа данных. В этом примере я извлекаю пошаговые инструкции движения.

import json, requests, pprint

url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?'

params = dict(
    origin='Chicago,IL',
    destination='Los+Angeles,CA',
    waypoints='Joplin,MO|Oklahoma+City,OK',
    sensor='false'
)


data = requests.get(url=url, params=params)
binary = data.content
output = json.loads(binary)

# test to see if the request was valid
#print output['status']

# output all of the results
#pprint.pprint(output)

# step-by-step directions
for route in output['routes']:
        for leg in route['legs']:
            for step in leg['steps']:
                print step['html_instructions']

Поделиться


Michael    

22 марта 2013 в 01:23



7

Попробуйте это:

import requests
import json

# Goole Maps API.
link = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=Chicago,IL&destination=Los+Angeles,CA&waypoints=Joplin,MO|Oklahoma+City,OK&sensor=false'

# Request data from link as 'str'
data = requests.get(link).text

# convert 'str' to Json
data = json.loads(data)

# Now you can access Json 
for i in data['routes'][0]['legs'][0]['steps']:
    lattitude = i['start_location']['lat']
    longitude = i['start_location']['lng']
    print('{}, {}'.format(lattitude, longitude))

Поделиться


Raghav Gupta    

31 марта 2018 в 19:06



0

Также для pretty Json на консоли:

 json.dumps(response.json(), indent=2)

можно использовать дампы с отступом. (Пожалуйста, импортируйте json )

Поделиться


user5510975    

18 апреля 2020 в 14:15



0

просто import requests и используйте метод from json() :

source = requests.get("url").json()
print(source)

OR вы можете использовать это :

import json,urllib.request
data = urllib.request.urlopen("url").read()
output = json.loads(data)
print (output)

Поделиться


mamal    

16 июля 2020 в 07:26


Похожие вопросы:

Использование Python для отправки HTTP запроса и разбора JSON

Я очень новичок в Python и пытаюсь получить ответ от URL для каждого пользователя в файле user.csv, вернуть сообщение JSON, а затем разобрать его на CSV. Я не знаю, что поместить в раздел возврата…

Python HTTP сервер доступен для нескольких запросов

Я много изучал BaseHTTPServer и обнаружил, что он не так хорош для нескольких запросов. Я просмотрел эту статью…

Использование функции python в скрипте bash — для разбора JSON

У меня есть скрипт bash, который предназначен для анализа данных в формате JSON. Из более раннего запроса на этом форуме я узнал, что bash не очень хорошо разбирается в JSON, и поэтому намерен…

структурированный язык запросов для JSON (в Python)

Я работаю над системой вывода файла JSON и использую Python для анализа данных и отображения их в файле UI (PySide). Теперь я хотел бы добавить фильтрацию в эту систему, и я думаю, что вместо того,…

Как ограничить число запросов http в секунду на Python?

Как я могу написать код для реализации функции ограничения числа запросов http в секунду с помощью python? Например, я указываю 100 номеров запросов для скрипта python, а затем скрипт просто…

Python 3-разбор JSON из нескольких API запросов в список и вывод в файл

А как же я?.. 1) разбор JSON объектов из API запросов в Python 3 2) разбор нескольких запросов в список и 3) выведите список в файл JSON

Хранить следы http запросов в Python

Я хочу сохранить следы кода python, который выполняется для обработки запросов http. Мы используем Python и Django. Что такое trace в этом контексте? Я хочу иметь это для всех отслеживаемых запросов…

Примите конечное число запросов HTTP в приложении Python

Я новичок в Python и хочу создать приложение, которое может принимать определенное количество запросов HTTP, а затем перейти к разбору этих запросов и обработке данных, хранящихся в теле. Я нашел…

bodyparser для разбора gzip и json обоих типов тел POST-запросов HTTP

Я создал конечную точку API для обработки http POST запросов от клиента. В настоящее время Express framework и bodyParser обрабатывают тела запросов. Как я могу использовать body-parser для…

Экстрактор JMeter Json для нескольких запросов Http

Я настроил контроллер ForEach для выполнения нескольких запросов HTTP, но затем я хотел бы извлечь значения JSON из тел ответов каждого из запросов HTTP. Когда я пытаюсь добавить JSON Extractor…

Parsemachine | Парсинг



Всем привет! В данном уроке мы займемся разработкой парсера каталога товаров.

Код будем писать на языке программирования Python в среде разработки Python IDLE. В рамках данной статьи не рассматривается установка и настройка последних. Для получения подробной информации вы можете посетить официальный сайт Python.

Собирать данные о товарах будем со специального сервиса на нашем сайте – тестового каталога, где к каждому полю подписан CSS-селектор, по которому можно найти элемент на странице – это нам пригодится в процессе парсинга. Сохранять результат будем в файл формата JSON.

Библиотеки, используемые в данной статье:

1. requests – официальную страница.

2. beautifulsoup4 – ссылка на документацию.

3. json – является частью стандартной библиотеки python.

По любым возникающим в ходе урока вопросам оставляйте комментарии ниже.

Ссылка на полный текст исходного кода находится в конце статьи.

Шаг 1. Подготовка


Предварительно проанализируем наш каталог товаров: видим 10 страниц, 117 товаров. Каждая карточка содержит поля: название, цена, артикул, таблица характеристик, изображение и описание. Выберем для парсинга название, цену и характеристики.

Алгоритм на поверхности:

1. Пройтись по страницам с 1 по 10 и собрать ссылки на страницы с товарами.

2. Зайти на страницу каждого из товаров и спарсить интересующие нас данные.

3. Сохранить полученные данные в файл формата JSON.

Шаг 2. Установка зависимостей


Использовать мы будем две сторонние библиотеки:

1. requests – для загрузки HTML-кода страниц по URL.

2. beautifulsoup4 – для парсинга данных с HTML, поиска элементов на странице.

Установим зависимости командами:

pip install requests
pip install beautifulsoup4


Также мы будем использовать стандартную библиотеку json для записи результата в файл JSON формата.

Шаг 3. Программирование


Приступим к написанию кода – создадим основной скрипт main.py.

Объявим функцию crawl_products, которая будет принимать на вход количество страниц с карточками товаров, а на выходе возвращать список ссылок на товары с этих страниц.

Объявим вторую функцию parse_products, которая принимает список URL-адресов, парсит необходимую информацию по каждому товару и добавляет её в общий массив data, который и возвращает

Нам известно, что всего 10 страниц с карточками товаров, объявим глобальную переменную PAGES_COUNT – количество страниц.

# -*- coding: utf-8 -*-

PAGES_COUNT = 10


def crawl_products(pages_count):
    urls = []
    return urls


def parse_products(urls):
    data = []
    return data


def main():
    urls = crawl_products(PAGES_COUNT)
    data = parse_products(urls)


if __name__ == '__main__':
    main()


Для парсинга страницы нам необходимо получить HTML-код страницы с помощью библиотеки requests и создать объект BeautifulSoup на основе этого кода.

Создадим метод get_soup, который принимает на вход URL-адрес страницы и возвращает объект BeautifulSoup, который мы будем использовать для поиска элементов на странице по CSS-селекторам. Если не удалось загрузить страницу по переданному URL, метод возвращает None.

def get_soup(url, **kwargs):
    response = requests.get(url, **kwargs)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, features='html.parser')
    else:
        soup = None
    return soup


Приступим к реализации функции crawl_products. Смотрим, как формируется URL-адрес конкретной страницы, на примере страницы с номером 2:

https://parsemachine.com/sandbox/catalog/?page=2


Видим GET-параметр page=2, который является номером страницы. Объявим переменную fmt, которая будет шаблоном URL-адреса страницы с товарами. Пройдемся по страницам с 1 по pages_count.


Cформируем URL-адрес страницы с номером page_n и получим для него объект BeautifulSoup, используя метод get_soup. Если soup страницы является None, то произошла ошибка при получении HTML-кода страницы, поэтому мы прерываем обработку с помощью оператора break.


Если soup получен, то нас интересует элемент «Название товара», который является ссылкой на товар. Копируем CSS-селектор .product-card .title и передаем его аргументов в метод soup.select(), который вернет множество найденных на странице элементов. Для каждого из них мы получим атрибут href, а затем сформируем URL и добавим его в общий массив. Ниже приведен полный текст данной функции.

def crawl_products(pages_count):
    urls = []
    fmt = 'https://parsemachine.com/sandbox/catalog/?page={page}'

    for page_n in range(1, 1 + pages_count):
        print('page: {}'.format(page_n))

        page_url = fmt.format(page=page_n)
        soup = get_soup(page_url)
        if soup is None:
            break

        for tag in soup.select('.product-card .title'):
            href = tag.attrs['href']
            url = 'https://parsemachine.com{}'.format(href)
            urls.append(url)

    return urls


Переходим к реализации parse_products. Пройдемся по каждому товару и получим soup аналогично предыдущей функции.


Первое поле, которое мы парсим – «Название товара». Вызываем метод select_one у объекта soup, который аналогичен методу select за исключением, что возвращает один элемент, найденный на странице. В качестве аргумента передаем CSS-селектор #product_name. Получаем видимый текст и очищаем от пробельных символов с обеих сторон.


Аналогично получаем поле «Цена» по CSS-селектору #product_amount.


Переходим к парсингу характеристик товара. Найдем строки по CSS-селектору #characteristics tbody tr и для каждой из них получим значения ячеек, которые сохраним в переменную techs. Данные по товару мы спарсили, теперь сохраним их в переменую item и добавим в массив data. Ниже представлен полный код функции.

def parse_products(urls):
    data = []

    for url in urls:
        print('product: {}'.format(url))

        soup = get_soup(url)
        if soup is None:
            break

        name = soup.select_one('#product_name').text.strip()
        amount = soup.select_one('#product_amount').text.strip()
        techs = {}
        for row in soup.select('#characteristics tbody tr'):
            cols = row.select('td')
            cols = [c.text.strip() for c in cols]
            techs[cols[0]] = cols[1]

        item = {
            'name': name,
            'amount': amount,
            'techs': techs,
        }
        data.append(item)

    return data


Осталось добавить запись в файл и парсер будет готов!


Импортируем библиотеку json для записи данных в JSON-файл. Объявляем глобальную переменную OUT_FILENAME – имя файла для записи результата.


Переходим к сохранению. Вызовем метод json.dump() с передачей аргументов:

1. Сохраняемый объект – у нас это data.

2. Файл.

Также передадим ensure_ascii=False, чтобы символы кириллицы не экранировались при записи в файл. И зададим отступ в 1 символ indent=1.

Итог


Все, сохранение в файл готово, и разработка парсера завершена!

import json

...
OUT_FILENAME = 'out.json'

...
def main():
    urls = crawl_products(PAGES_COUNT)
    data = parse_products(urls)

    with open(OUT_FILENAME, 'w') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=1)


Ссылка на полный текст исходного кода – catalog.py

Если у вас возникли какие-то вопросы, можете задать их в комментариях к этой статье или под видео на YouTube. Предлагайте темы следующих уроков.


Спасибо за внимание!

JSON.parse() — JavaScript | MDN

Метод JSON.parse() разбирает строку JSON, возможно с преобразованием получаемого в процессе разбора значения.

JSON.parse(text[, reviver])

Параметры

text
Разбираемая строка JSON. Смотрите документацию по объекту JSON для описания синтаксиса JSON.
reviver Необязательный
Если параметр является функцией, определяет преобразование полученного в процессе разбора значения, прежде, чем оно будет возвращено вызывающей стороне.

Возвращаемое значение

Возвращает объект Object, соответствующий переданной строке JSON text.

Выбрасываемые исключения

Выбрасывает исключение SyntaxError, если разбираемая строка не является правильным JSON.

Пример: использование метода

JSON.parse()

JSON.parse('{}');              
JSON.parse('true');            
JSON.parse('"foo"');           
JSON.parse('[1, 5, "false"]'); 
JSON.parse('null');            

Пример: использование параметра

reviver

Если определён параметр reviver, значение, вычисляемое при разборе строки, будет преобразовано перед его возвратом. В частности, вычисленное значение и все его свойства (начиная с самых вложенных свойств и кончая самим значением), каждое проходят через функцию reviver, которая вызывается с контекстом this, содержащим объект в виде обрабатываемого свойства, и с аргументами: именем свойства в виде строки и значением свойства. Если функция reviver вернёт undefined (либо вообще не вернёт никакого значения, например, если выполнение достигнет конца функции), свойство будет удалено из объекта. В противном случае свойство будет переопределено возвращаемым значением.

В конечном итоге, функция reviver вызывается с пустой строкой и самым верхним значением, чтобы обеспечить преобразование самого верхнего значения. Убедитесь, что вы правильно обрабатываете этот случай — обычно для этого нужно просто вернуть само значение — или метод JSON.parse() вернёт undefined.

JSON.parse('{"p": 5}', function(k, v) {
  if (k === '') { return v; } 
  return v * 2;               
});                           

JSON.parse('{"1": 1, "2": 2, "3": {"4": 4, "5": {"6": 6}}}', function(k, v) {
  console.log(k); 
  return v;       
});








Возможность Chrome Firefox (Gecko) Internet Explorer Opera Safari
Базовая поддержка (Да) 3.5 (1.9.1) 8.0 10.5 4.0
Возможность Android Chrome для Android Firefox Mobile (Gecko) IE Mobile Opera Mobile Safari Mobile
Базовая поддержка (Да) (Да) 1.0 (1.0) (Да) (Да) (Да)

На основе таблицы совместимости Kangax.

Примечания по Gecko

Начиная с Gecko 29 (Firefox 29 / Thunderbird 29 / SeaMonkey 2.26), при передаче некорректной строки JSON выдаётся более подробное сообщение об ошибке, содержащее номер строки и колонки, в которых была обнаружена ошибка разбора. Это полезно при отладке больших данных JSON.

JSON.parse('[1, 2, 3,]');




Преобразование XML в JSON с помощью Python?

Мой ответ касается конкретных (и довольно частой) случай, когда вы Дон’t действительно нужно конвертировать весь XML в JSON, но то, что вам нужно, это пройти/доступ к определенным частям XML, а вам это надо быстро и простой (с помощью JSON/дикт операции).

Для этого, важно отметить, что парсинг XML с помощью etree `библиотека lxml-это супер быстро. Медленные части в большинстве других ответов второй проход: обход структуры etree (обычно в Python-земля), преобразовав его в формат JSON.

Что приводит меня к подходу я нашел лучший для данного случая: синтаксический анализ XML с помощью lxml по производительности, а затем оборачивать etree узлов (лениво), предоставляя им дикт-подобный интерфейс.

Код # # ##

Здесь’ы код:

from collections import Mapping
import lxml.etree

class ETreeDictWrapper(Mapping):

    def __init__(self, elem, attr_prefix = '@', list_tags = ()):
        self.elem = elem
        self.attr_prefix = attr_prefix
        self.list_tags = list_tags

    def _wrap(self, e):
        if isinstance(e, basestring):
            return e
        if len(e) == 0 and len(e.attrib) == 0:
            return e.text
        return type(self)(
            e,
            attr_prefix = self.attr_prefix,
            list_tags = self.list_tags,
        )

    def __getitem__(self, key):
        if key.startswith(self.attr_prefix):
            return self.elem.attrib[key[len(self.attr_prefix):]]
        else:
            subelems = [ e for e in self.elem.iterchildren() if e.tag == key ]
            if len(subelems) > 1 or key in self.list_tags:
                return [ self._wrap(x) for x in subelems ]
            elif len(subelems) == 1:
                return self._wrap(subelems[0])
            else:
                raise KeyError(key)

    def __iter__(self):
        return iter(set( k.tag for k in self.elem) |
                    set( self.attr_prefix + k for k in self.elem.attrib ))

    def __len__(self):
        return len(self.elem) + len(self.elem.attrib)

    # defining __contains__ is not necessary, but improves speed
    def __contains__(self, key):
        if key.startswith(self.attr_prefix):
            return key[len(self.attr_prefix):] in self.elem.attrib
        else:
            return any( e.tag == key for e in self.elem.iterchildren() )

def xml_to_dictlike(xmlstr, attr_prefix = '@', list_tags = ()):
    t = lxml.etree.fromstring(xmlstr)
    return ETreeDictWrapper(
        t,
        attr_prefix = '@',
        list_tags = set(list_tags),
    )

Эта реализация не является полной, например, он не’т чисто поддержать тех случаях, когда элемент имеет текст и атрибутами, или как текст, так и детей (только потому что я этого’т это нужно, когда я это написал…) он должен быть легким, чтобы улучшить его, Хотя.

Скорость # # ##

В моем конкретном случае использовать, где мне нужно обрабатывать только определенные элементы XML, этот подход дал удивительно и поразительное ускорение с коэффициентом 70 (!) по сравнению с помощью @Мартин Бе’ы xmltodict, а затем пересекая дикт напрямую.

В качестве бонуса, так как наша структура уже дикт-мол, мы вам еще одна альтернативная реализация xml2json бесплатно. Нам просто нужно пройти наш дикт-как структуры в формате JSON.отвалите. Что-то вроде:

def xml_to_json(xmlstr, **kwargs):
    x = xml_to_dictlike(xmlstr, **kwargs)
    return json.dumps(x)

Если XML содержит атрибуты, вы’d нужен для использования некоторых буквенно-цифровых `attrprefix (например, на «значение attr и»), для того чтобы обеспечить ключи действительны ключи в JSON.

Я не’т в сравнении с этой частью.

python — Как ускорить парсинг json и запись в базу?

Мне нужно проанализировать размер файла json 200 МБ, в конце я хотел бы записать данные из файла в базу данных sqlite3. У меня есть рабочий код Python, но это займет около 9 минут, чтобы завершить задачу.

@transaction.atomic
def create_database():
    with open('file.json') as f:
         data = json.load(f)
         cve_items = data['CVE_Items']


        for i in range(len(cve_items)):
            database_object = Data()
            for vendor_data in cve_items[i]['cve']['affects']['vendor']['vendor_data']:
            database_object.vendor_name = vendor_data['vendor_name']


                for description_data in cve_items[i]['cve']['description']['description_data']:
                    database_object.description = description_data['value']


                for product_data in vendor_data['product']['product_data']:
                    database_object.product_name = product_data['product_name']
                    database_object.save()


                    for version_data in product_data['version']['version_data']:
                        if version_data['version_value'] != '-':
                            database_object.versions_set.create(version=version_data['version_value'])

Можно ли ускорить процесс?

0

Mihael Waschl

7 Фев 2019 в 11:54

2 ответа

Лучший ответ

Предполагая, что все объекты независимы и могут обрабатываться параллельно, простым способом было бы использовать многопроцессорный модуль.

0

hoodakaushal
7 Фев 2019 в 11:01

Предполагая, что проблема в том, что файл большой, вы можете использовать потоковый парсер json, например этот

0

Mihai Andrei
7 Фев 2019 в 14:19

54569512

Чтение, запись и анализ JSON с использованием Python

JSON — это облегченный формат данных для обмена данными, который может быть легко прочитан и записан людьми, легко проанализирован и сгенерирован машинами. Это полный текстовый формат, не зависящий от языка. Для работы с данными JSON в Python есть встроенный пакет json .

  Пример: 
s = '{"id": 01, "name": "Эмили", "language": ["C ++", "Python"]}' 

Синтаксис JSON рассматривается как подмножество синтаксиса JavaScript, включая следующее:

  • Пары имя / значение: Представляет данные, после имени следует «:» (двоеточие), а пары «имя / значение» разделяются (запятой).
  • Фигурные скобки: Удерживает предметы.
  • Квадратные скобки: Хранить массивы со значениями, разделенными запятой.

Ключи / имя должны быть строками с двойными кавычками, а значения должны быть типами данных среди следующих:

  • Строка
  • Число
  • Объект (объект JSON)
  • массив
  • логическое значение
  • Нуль
  Пример: 
 {
   "наемный рабочий": [

      {
         "id": "01",
         "name": "Амит",
         "отдел": "Продажи"
      },

      {
         "id": "04",
         "имя": "сунил",
         "depatment": "HR"
      }
   ]
}

 
Разбор JSON (преобразование из JSON в Python)

json.Метод load () может анализировать строку json, и результатом будет словарь Python.

Синтаксис:

json.loads (json_string)
 

Пример:

импорт json

сотрудник = '{"id": "09", "name": "Нитин", "отдел": "Финансы"}'

employee_dict = json.грузы (сотрудник)

печать (employee_dict)

печать (employee_dict [ 'name' ])

Выход:

{'id': '09', 'Department': 'Finance', 'name': 'Nitin'}
Нитин
 
Python читает файл JSON

Метод json.load () может читать файл, содержащий объект JSON.Рассмотрим файл с именем employee.json, который содержит объект JSON.

Синтаксис:

json.load (объект_файла)
 

Пример: Предположим, JSON выглядит так.

Мы хотим прочитать содержимое этого файла. Ниже представлена ​​реализация.

импорт json

f = открыть ( 'data.json ' ,)

данные = json.load (f)

для i в данных [ 'emp_details' ]:

печать (i)

f.close ()

Выход:

Здесь мы использовали функцию open () для чтения файла JSON.Затем файл анализируется с использованием метода json.load () , который дает нам словарь с именем data.

Преобразование из Python в JSON

json.dumps () может преобразовывать объект Python в строку JSON.

Синтаксис:

json.dumps (диктатор, отступ)
 

Принимает два параметра:

  • словарь — имя словаря, которое необходимо преобразовать в объект JSON.
  • indent — определяет количество единиц для отступа

Пример:

импорт json

словарь = {

"id" : "04" ,

«имя» : «сунил» ,

«отдел» : «HR»

}

json_object = json.дампы (словарь, отступ = 4 )

печать (json_object)

Выход:

{
    "depatment": "HR",
    "id": "04",
    "имя": "сунил"
}
 

Следующие типы объектов Python могут быть преобразованы в строки JSON:

  • дикт
  • список
  • кортеж
  • строка
  • внутр
  • поплавок
  • Истинно
  • Ложь
  • Нет

Объекты Python и их эквивалентное преобразование в JSON:

Python Эквивалент JSON
дикт объект
список, кортеж массив
ул. строка
внутр, поплавок номер
Истинно правда
Ложь ложь
Нет null
Запись JSON в файл

json.dump () можно использовать для записи в файл JSON.

Синтаксис:

json.dump (dict, file_pointer)
 

Требуется 2 параметра:

  • словарь — имя словаря, которое необходимо преобразовать в объект JSON.
  • указатель файла — указатель файла, открытого в режиме записи или добавления.

импорт json

словарь = {

«имя» : «сатьяджит» ,

"роллно" : 56 ,

"cgpa" : 8.6 ,

«телефонный номер» : «9976770500»

}

с открытыми ( "sample.json" , "w" ) как аутфайл:

json.dump (словарь, выходной файл)

Выход:

Приведенная выше программа открывает файл с именем sample.json в режиме записи с использованием «w». Если файл не существует, он будет создан. Json.dump () преобразует словарь в строку JSON, и она будет сохранена в файле sample.json.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS .

Разбор

Json с помощью Python.Анализ данных JSON в Python | Автор: Дурга Сваруп Perla

JSON стал повсеместным повсеместным форматом обмена данными. Практически каждая служба имеет JSON API. И поскольку он настолько популярен, большинство языков программирования имеют встроенные парсеры JSON. И, конечно, Python не исключение. В этой статье я покажу вам, как разобрать JSON с помощью библиотеки Python json .

Разбор JSON в Python довольно прост и прост, в отличие от некоторых языков, где он излишне громоздок.Как и все остальное в Python, вы начинаете с импорта нужной библиотеки.

 import json 

В этой статье я собираюсь использовать следующий JSON, полученный из json.org

 {
"menu": {
"id": "file",
"value": "File" ,
"popup": {
"menuitem": [
{"value": "New", "onclick": "CreateNewDoc ()"},
{"value": "Open", "onclick": "OpenDoc () "},
{" value ":" Close "," onclick ":" CloseDoc () "}
]
}
}
}

У нас есть хороший набор словарей и массивов для работы с этим данные.Если вы хотите продолжить, вы можете использовать тот же JSON или что-нибудь еще.

Первое, что нужно сделать, это передать эту строку json в переменную.

 json_string = "" "{" меню ": {
" id ":" файл ",
" значение ":" Файл ",
" всплывающее окно ": {
" menuitem ": [
{" значение ":" New "," onclick ":" CreateNewDoc () "},
{" value ":" Open "," onclick ":" OpenDoc () "},
{" value ":" Close "," onclick ":" CloseDoc () "}
]
}
}}" ""

И теперь мы анализируем эту строку в объект словаря с помощью метода load () библиотеки json .

 json_dict = json.loads (json_string) 

И готово. JSON анализируется и сохраняется в объекте json_dict . json_dict — это объект словаря Python. Если вы хотите проверить, вы можете сделать это, вызвав на нем type () с

 print (type (json_dict)) 

И он покажет, что это .

Возвращаясь, у нас есть весь объект json в виде словаря в объекте json_dict , и вы можете просто перейти к словарю с помощью ключей.На верхнем уровне у нас есть только один ключ в словаре — , меню . Мы можем получить это, проиндексировав словарь с этим ключом.

 menu = json_dict ['menu'] 

И, конечно же, , меню также является словарем с ключами id , value и popup . Мы можем получить к ним доступ и распечатать их.

 print (menu ['id']) ## => 'file' 
print (menu ['value']) ## => 'File'

И, наконец, у нас есть всплывающее окно , которое является другим словарь, а также с ключом пункт меню , который представляет собой список.Мы можем проверить это, проверив типы этих объектов.

 popup = menu ['popup'] 
print (type (popup)) ## => menuitem = popup ['menuitem']
print (type (menuitem)) ## =>

И поскольку пункт меню является списком, мы можем выполнить итерацию по нему и распечатать значения.

 для элемента в menuitem: 
print (item)

И вывод:

 {'value': 'New', 'onclick': 'CreateNewDoc ()'} 
{'value': 'Open', ' onclick ':' OpenDoc () '}
{' value ':' Close ',' onclick ':' CloseDoc () '}

И, конечно же, каждый из этих элементов является словарями, поэтому вы можете пойти дальше и получить доступ к ним ключи и ценности.

Например, если вы хотите получить доступ к New из вышеприведенного вывода, вы можете сделать это:

 print (menuitem [0] ['value']) ## => New 

И так далее и тому подобное. чтобы получить любое значение в JSON.

И не только это, библиотека json также может принимать ответы JSON от веб-сервисов. Одна интересная вещь заключается в том, что ответы веб-сервера представляют собой строки байта , что означает, что если вы хотите использовать их в своей программе, вы должны преобразовать их в обычные строки с помощью метода decode () .Но для json этого делать не нужно. Вы можете напрямую ввести строку байта , и она даст вам проанализированный объект. Это круто!

Вот и все для этой статьи.

Как анализировать и обрабатывать JSON в Python — Linux Hint

JSON — это подмножество JavaScript, которое используется для передачи данных между сервером и клиентом в структурированном формате. Пакет JSON построен на Python. Таким образом, данные JSON можно легко закодировать и декодировать с помощью скрипта Python, импортировав пакет JSON.Примитивные типы данных, такие как строка, число и составные типы данных, такие как список, объекты и т. Д., Поддерживаются JSON. В этом руководстве показано, как данные JSON можно анализировать и обрабатывать с помощью скрипта Python.

Сериализация и десериализация

Объект Python преобразуется в объект JSON с помощью сериализации, а объект JSON преобразуется в объект Python с помощью десериализации. В следующей таблице показано, как объекты Python преобразуются в объекты JSON или наоборот во время сериализации и десериализации.

Список

JSON Python
истина правда
ложный ложь
строка строка
номер номер
массив , кортеж
объект дикт
null нет

Методы:

load (): этот метод используется для загрузки данных из файла JSON в Python dict.
Loads (): этот метод используется для загрузки данных из переменной JSON в Python dict.
dump (): этот метод используется для загрузки данных из словаря Python в файл JSON.
dumps (): этот метод используется для загрузки данных из словаря Python в переменную JSON.

Чтение данных JSON с использованием Python

Данные JSON можно анализировать и обрабатывать различными способами с помощью скрипта Python. В этой части на различных примерах Python показано, как можно анализировать различные типы данных JSON.Создайте простой файл json с именем student.json со следующими данными для тестирования сценариев этого руководства.

[{«ID»: «1110978», «Имя»: «Алиф аль-Рази», «Пакет»: «34», «Семестр»: «8»,
«Департамент»: «CSE»},

{«ID»: «2220998», «Имя»: «Нусрат Фариа», «Пакет»: «23», «Семестр»: «9»,
«Департамент»: » BBA «},

{» ID «:» 1118934 «,» Name «:» Emran Hossain «,» Batch «:» 33 «,» Semester «:» 7 «,
» Department «:» CSE «},

{«ID»: «4448934», «Name»: «Rehana Akter», «Batch»: «41», «Semester»: «10»,
«Department»: «ENG»},

{» ID »:« 11107745 »,« Имя »:« Саиф Али »,« Пакет »:« 39 »,« Семестр »:« 5 »,
« Отдел »:« CSE »}]

Пример 1. Чтение и печать файла JSON в формате JSON

Создайте файл Python с именем json1.py следующим скриптом. Модуль JSON используется для чтения любых данных JSON с помощью скрипта Python. open () Метод используется для чтения файла student.json , а метод load () используется для сохранения данных в переменной, data.

# Импортировать модуль JSON
import json

# Открыть существующий файл JSON для загрузки в переменную
с помощью open (‘student.json’) как f:
data = json.load (f)

# Распечатать данные JSON
print (данные)

Выход:

После запуска сценария появится следующий вывод.

Пример 2: Чтение и анализ данных из файла JSON с использованием Python dict

Данные

JSON могут быть сохранены в любой переменной словаря Python, чтобы впоследствии легко обрабатывать каждое значение свойства. Создайте сценарий Python с именем json2.py со следующим кодом. Здесь используется ранее созданный файл json. После загрузки данных в словарь каждое значение свойства каждой записи будет напечатано с использованием имени свойства.

# Импортировать модуль json
import json

# Открыть существующий файл json для загрузки в переменную
с помощью open (‘student.json ‘,’ r ‘) как f:
student = json.load (f)

# Распечатать каждое свойство объекта
для student в student:
print (student [‘ Name ‘],’, ‘, student [ ‘Пакетный’], ‘Пакетный’, ‘,’, студент [‘Семестр’],
‘Семестр’, ‘,’, студент [‘Кафедра’], ‘кафедра’)

Выход:

После запуска сценария появится следующий вывод.

Пример 3: Анализ данных JSON

Данные JSON можно проанализировать из любой переменной JSON.Создайте файл с именем json3.py с помощью следующего сценария. JSONData объявлен здесь для хранения данных JSON трех свойств. load () Метод используется здесь для загрузки данных из переменной JSON. Затем каждое значение свойства с каждым именем свойства будет выводиться построчно в терминале.

# Импортировать модуль json
import json

# Определить данные json
JSONData = ‘{«Java»: «3 кредита», «PHP»: «2 кредита», «C ++»: «3 кредита»}’

# Загрузить json в переменную
storedata = json.загружает (JSONData)

# Итерируем цикл for для печати данных с ключом
для val в хранимых данных:
print («% s:% s»% (val, storedata [val]))

Выход:

После запуска сценария появится следующий вывод.

Пример 4: Анализ данных JSON в объект Python

Данные

JSON хранятся в переменной словаря Python в трех предыдущих примерах этого руководства. В этом примере показано, как хранить данные JSON в любом объекте Python.Создайте файл с именем json4.py с помощью следующего сценария. Здесь read_data класс используется для хранения данных JSON в объекте. JSONData , переменная используется при создании объекта класса. В JSONData существуют три свойства и значение имени свойства, PHP будет печатать как выходные данные.

# Импортировать модуль JSON
import json

# Определить данные JSON
JSONData = ‘{«Java»: «3 кредита», «PHP»: «2 кредита», «C ++»: «3 кредита»}’

# Объявить класс для хранения данных JSON в словаре Python
class read_data (object):
def __init __ (self, jdata):
self.__dict__ = json.loads (jdata)

# Назначить объект класса
p_object = read_data (JSONData)

# Вывести значение определенного свойства
print (p_object.PHP)

Выход:

Значение свойства «PHP» составляет «2 кредита». Итак, после запуска скрипта появится следующий вывод.

Пример 5: Преобразование Python dict в данные JSON

Данные JSON хранятся в словаре или объекте Python в предыдущих примерах, но данные из словаря Python также могут быть сохранены в переменной JSON.Создайте файл с именем json5.py с помощью следующего сценария. Данные хранятся в переменной словаря customerDict. dumps () Здесь используется метод для преобразования данных из словарной переменной в переменную JSON, jsonObject . Затем значение переменной JSON выводится на печать.

# Импортировать модуль JSON
import json

# Объявить словарь Python
customerDict = {‘name’: ‘John’, ‘type’: ‘gold’, ‘age’: 35}

# Загрузить данные из словаря в объект JSON
jsonData = json.dumps (customerDict)

# Распечатать объект JSON
print (jsonData)

Выход:

После запуска сценария появится следующий вывод.

Вывод:

Формат данных

JSON поддерживается многими языками программирования. Преобразование JSON в Python и python в данные JSON объясняется в этом руководстве с использованием различных примеров Python. Вы сможете выполнять любой тип преобразования данных из объекта Python в объект JSON или наоборот после практики этого руководства.

Как преобразовать данные из JSON в Python

JSON — фаворит среди разработчиков для сериализации данных. Он используется в большинстве общедоступных API-интерфейсов в Интернете и является отличным способом передачи данных между программами. Можно анализировать JSON непосредственно из команды Linux, однако Python также не имеет проблем с чтением JSON.

Цель этой статьи — описать, как анализировать данные JSON в Python.

Дистрибутивы

Это будет работать с любым дистрибутивом Linux.

Требования

Работающая установка Linux с Python.

Соглашения

  • # — требует, чтобы данные команды linux выполнялись с привилегиями root либо непосредственно как пользователь root, либо с помощью команды sudo
  • $ — требует, чтобы данные команды linux выполнялись как обычные не -privileged user

Настройка

Прежде чем вы сможете начать работать с JSON в Python, вам понадобится JSON для работы. Сначала вам нужно настроить несколько вещей. Сначала создайте файл Python, в котором будет храниться ваш код для этих упражнений.Внутри файла импортируйте модуль JSON.

 import json 

Затем создайте базовый JSON. Он имеет почти идентичный синтаксис со словарем, поэтому создайте словарь, и Python может использовать его как JSON.

 json_data = '{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}' 

Следующее, что вам понадобится, это файл JSON. Если вы не знакомы, это текстовые файлы с расширением .json . Используйте любой текстовый редактор, чтобы создать его, и назовите его distros.json . Поместите JSON ниже в файл

  [
{
«Имя»: «Debian»,
«Версия»: «9»,
"Установить": "apt",
«Владелец»: «СПИ»,
«Ядро»: «4.9 "
},
{
«Имя»: «Ubuntu»,
«Версия»: «17.10»,
"Установить": "apt",
«Владелец»: «Канонический»,
«Ядро»: «4.13»
},
{
«Имя»: «Fedora»,
«Версия»: «26»,
"Установить": "dnf",
«Владелец»: «Red Hat»,
«Ядро»: «4.13»
},
{
«Имя»: «CentOS»,
«Версия»: «7»,
"Установить": "ням",
«Владелец»: «Red Hat»,
«Ядро»: «3.10»
},
{
«Имя»: «OpenSUSE»,
«Версия»: «42.3»,
"Установить": "zypper",
«Владелец»: «Novell»,
«Ядро»: «4.4 "
},
{
«Имя»: «Arch Linux»,
«Версия»: «Текущий выпуск»,
"Установить": "pacman",
«Владелец»: «СПИ»,
«Ядро»: «4.13»
},
{
«Имя»: «Gentoo»,
«Версия»: «Текущий выпуск»,
"Установить": "emerge",
«Владелец»: «Gentoo Foundation»,
«Ядро»: «4.12»
}
]  

Ищу системного аналитика Linux!

Геофизический институт UAF ищет опытного системного аналитика Linux, который присоединится к их команде аналитиков и инженеров исследовательской кибер-инфраструктуры.РАСПОЛОЖЕНИЕ: Фэрбенкс, Аляска, США
ПОДАТЬ ЗАЯВКУ



Parse Simple JSON

Все готово. Вернитесь к той простой строке JSON, которую вы создали ранее. Это то, с чем вы будете работать в первую очередь.

Python использует метод загружает метод из json для загрузки JSON из строки. Вы обратили внимание на кавычки в том словаре, который вы создали для JSON? Это потому, что Python обрабатывает JSON как строку, если он не исходит из файла.Вам не нужно особо об этом беспокоиться. Просто знайте, что эта форма обрабатывает данные, а load обрабатывает файлы. Попробуйте загрузить и распечатать данные JSON:

parsed_json = (json.loads (json_data))
print (json.dumps (parsed_json, indent = 4, sort_keys = True))
 

Он не будет сильно отличаться, но Python теперь видит его в удобной для использования форме. Вы можете сохранить его в переменной и перебирать его, чтобы увидеть.

  loaded_json = json.loads (json_data)
для x в loaded_json:
print ("% s:% d"% (x, loaded_json [x]))  

Как видите, loaded_json содержит словарь, а не строку, которая выглядит как он.

Синтаксический анализ объекта

JSON на самом деле является объектом в JavaScript, поэтому имеет смысл импортировать его как объект в Python. Есть несколько способов сделать это, но большинство из них связано с созданием класса, который вы создаете, заполняя его данными из JSON. Прямого преобразования действительно нет.

Есть довольно простой способ сделать это, загрузив JSON в свойство __dict__ объекта.

  класс Тест (объект):
    def __init __ (себя, данные):
себя.__dict__ = json.loads (данные)

test1 = Тест (json_data)
print (test1.a)  

Анализ файла JSON

Вам действительно не нужно анализировать JSON из программы Python. С практической точки зрения это не имеет особого смысла. Однако вам нужно будет читать и анализировать его из файлов, и поэтому вы настроили этот файл distros.json .

с может упростить процесс чтения и закрытия файла, поэтому эту структуру следует использовать здесь. Также следует отметить, что метод load заменяет load , потому что это файл.В остальном процесс в основном такой же.

  с open ('distros.json', 'r') как f:
    distros_dict = json.load (е)

для дистрибутива в distros_dict:
    print (distro ['Name'])  

Заключительные мысли

Разобрать JSON в Python действительно несложно. Используя методы json.load , вы можете преобразовать JSON в словарь. Этот словарь можно использовать в качестве словаря или импортировать в объект по мере его создания для передачи данных в новый объект.

Упражнения

  1. Создайте новый файл Python импорт JSON
  2. Создайте словарь в виде строки для использования в качестве JSON
  3. Используйте модуль JSON для преобразования вашей строки в словарь.
  4. Напишите класс для загрузки данных из вашей строки.
  5. Создайте экземпляр объекта из своего класса и распечатайте из него некоторые данные.
  6. Создайте файл JSON с некоторым количеством JSON в нем.
  7. Импортируйте файл JSON в Python и перебирайте полученные данные.

Python Read JSON File — Как загрузить JSON из файла и проанализировать дампы

Добро пожаловать! Если вы хотите узнать, как работать с файлами JSON в Python, эта статья для вас.

Вы узнаете:

  • Почему формат JSON так важен.
  • Его основная структура и типы данных.
  • Как словари JSON и Python работают вместе в Python.
  • Как работать со встроенным в Python модулем json .
  • Как преобразовать строки JSON в объекты Python и наоборот.
  • Как использовать загружает () и дампы ()
  • Как автоматически отступать строки JSON.
  • Как читать файлы JSON в Python с помощью load ()
  • Как писать файлы JSON в Python с помощью dump ()
  • И многое другое!

Готовы? Давай начнем! ✨

🔹 Введение: что такое JSON?

Формат JSON изначально был вдохновлен синтаксисом JavaScript (язык программирования, используемый для веб-разработки).Но с тех пор стал независимым от языка форматом данных , и большинство языков программирования, которые мы используем сегодня, могут генерировать и читать JSON.

Важность и варианты использования JSON

JSON — это в основном формат, используемый для хранения или представления данных. Его общие варианты использования включают файлы веб-разработки и конфигурации.

Давайте посмотрим, почему:

  • Веб-разработка: JSON обычно используется для отправки данных с сервера клиенту и наоборот в веб-приложениях.
  • Файлы конфигурации: JSON также используется для хранения конфигураций и настроек. Например, чтобы создать приложение Google Chrome, вам необходимо включить файл JSON с именем manifest.json , чтобы указать имя приложения, его описание, текущую версию и другие свойства и настройки.

🔸 Структура и формат JSON

Теперь, когда вы знаете, для чего используется формат JSON, давайте посмотрим на его базовую структуру с примером, представляющим данные заказа пиццы:

  {
"размер": "средний",
«цена»: 15.67,
«начинки»: [«грибы», «пепперони», «базилик»],
"extra_cheese": ложь,
"доставка": правда,
"client": {
"name": "Джейн Доу",
"телефон": ноль,
"электронная почта": "[email protected]"
}
}  

Пример файла .json

Это основные характеристики формата JSON:

  • Есть последовательность пар ключ-значение, окруженная фигурными скобками {} .
  • Каждый ключ сопоставляется с определенным значением в следующем формате:
  «ключ»: <значение>  

💡 Совет: Значения, требующие кавычек, должны быть заключены в двойные кавычки.

  • Пары «ключ-значение» разделяются запятыми. Только последняя пара не ставится запятой.
  {
"size": "medium", # Запятая!
«цена»: 15.67
}  

💡 Совет: Обычно мы форматируем JSON с разными уровнями отступов, чтобы облегчить чтение данных. В этой статье вы узнаете, как автоматически добавлять отступ с помощью Python.

Типы данных JSON: ключи и значения

Файлы JSON имеют особые правила, определяющие, какие типы данных допустимы для ключей и значений.

  • Ключи должны быть строками.
  • Значения могут быть строкой, числом, массивом, логическим значением ( true / false ), null или объектом JSON.

Согласно документации Python:

Ключи в парах ключ / значение JSON всегда имеют тип str . Когда словарь преобразуется в JSON, все ключи словаря переводятся в строки.

Руководство по стилю

Согласно руководству по стилю Google JSON:

  • Всегда выбирайте значимые имена.
  • Типы массивов должны иметь имена ключей во множественном числе. Все остальные ключевые имена должны быть в единственном числе. Например: используйте «orders» вместо «order» , если соответствующее значение является массивом.
  • В объектах JSON не должно быть комментариев.

🔹 Словари JSON и Python

Поначалу JSON и словари могут выглядеть очень похожими (визуально), но они сильно отличаются. Давайте посмотрим, как они «связаны» и как они дополняют друг друга, чтобы сделать Python мощным инструментом для работы с файлами JSON.

JSON — это формат файла, используемый для представления и хранения данных, тогда как словарь Python — это фактическая структура данных (объект), которая хранится в памяти во время выполнения программы Python.

Как словари JSON и Python работают вместе

Когда мы работаем с файлами JSON в Python, мы не можем просто читать их и напрямую использовать данные в нашей программе. Это связано с тем, что весь файл будет представлен как одна строка, и мы не сможем получить доступ к парам ключ-значение по отдельности.

Если …

Мы используем пары ключ-значение файла JSON для создания словаря Python, который мы можем использовать в нашей программе для чтения данных, использования их и изменения (при необходимости).

Это основная связь между словарями JSON и Python. JSON — это строковое представление данных, а словари — это фактические структуры данных в памяти, которые создаются при запуске программы.

Отлично. Теперь, когда вы знаете больше о JSON, давайте начнем погружаться в практические аспекты того, как вы можете работать с JSON в Python.

🔸 Модуль JSON

К счастью для нас, Python поставляется со встроенным модулем под названием json . Он устанавливается автоматически при установке Python и включает функции, которые помогут вам работать с файлами и строками JSON.

Мы будем использовать этот модуль в следующих примерах.

Как импортировать модуль JSON

Чтобы использовать json в нашей программе, нам просто нужно написать оператор импорта в верхней части файла.

Как это:

С помощью этой строки вы получите доступ к функциям, определенным в модуле.Мы будем использовать некоторые из них в примерах.

💡 Совет: Если вы напишете этот оператор импорта, вам нужно будет использовать этот синтаксис для вызова функции, определенной в модуле json :

🔹 Python и JSON Strings

Чтобы проиллюстрировать, как некоторые из Наиболее важные функции модуля json работают, мы будем использовать многострочную строку с форматом JSON.

JSON String

В частности, мы будем использовать эту строку в примерах.Это обычная многострочная строка Python, соответствующая формату JSON.

  data_JSON = "" "
{
"size": "Средний",
«цена»: 15,67,
«начинки»: [«Грибы», «Экстра сыр», «Пепперони», «Базилик»],
"client": {
"name": "Джейн Доу",
«телефон»: «455-344-234»,
"электронная почта": "[email protected]"
}
}
"" " 

JSON String

  • Чтобы определить многострочную строку в Python, мы используем тройные кавычки.
  • Затем мы присваиваем строку переменной data_JSON .

💡 Совет: Руководство по стилю Python рекомендует использовать символы двойных кавычек для строк с тройными кавычками.

Строка JSON в словарь Python

Мы будем использовать строку с форматом JSON для создания словаря Python, к которому мы можем получить доступ, работать с ним и изменить.

Для этого мы будем использовать функцию load () модуля json , передавая строку в качестве аргумента.

Это основной синтаксис:

Вот код:

  # Импортировать модуль
импортировать json

# Строка в формате JSON
data_JSON = "" "
{
"size": "Средний",
«цена»: 15.67,
«начинки»: [«Грибы», «Экстра сыр», «Пепперони», «Базилик»],
"client": {
"name": "Джейн Доу",
«телефон»: «455-344-234»,
"электронная почта": "[email protected]"
}
}
"" "

# Преобразовать строку JSON в словарь
data_dict = json.loads (data_JSON)
  

Давайте сосредоточимся на этой строке:

  data_dict = json.loads (data_JSON)  
  • json.loads (data_JSON) создает новый словарь с парами ключ-значение строки JSON и возвращает это новый словарь.
  • Затем возвращенный словарь присваивается переменной data_dict .

Отлично! Если мы напечатаем этот словарь, мы увидим следующий результат:

  {'size': 'Medium', 'price': 15,67, 'toppings': ['Mushrooms', 'Extra Cheese', 'Pepperoni', 'Basil '],' client ': {' name ':' Jane Doe ',' phone ':' 455-344-234 ',' email ':' [email protected] '}}  

Словарь заполнен с данными строки JSON. Каждая пара «ключ-значение» добавлена ​​успешно.

Теперь давайте посмотрим, что происходит, когда мы пытаемся получить доступ к значениям пар ключ-значение с тем же синтаксисом, который мы использовали бы для доступа к значениям обычного словаря Python:

  print (data_dict ["size"])
print (data_dict ["цена"])
print (data_dict ["начинки"])
print (data_dict ["client"])  

Результат:

  Средний
15,67
[«Грибы», «Экстра сыр», «Пепперони», «Базилик»]
{'name': 'Jane Doe', 'phone': '455-344-234', 'email': 'janedoe @ email.com '}  

В точности то, что мы ожидали. Каждый ключ можно использовать для доступа к соответствующему значению.

💡 Совет: Мы можем использовать этот словарь так же, как любой другой словарь Python. Например, мы можем вызывать методы словаря, добавлять, обновлять и удалять пары ключ-значение и многое другое. Мы даже можем использовать его в цикле for.

JSON в Python: преобразование типов

При использовании load () для создания словаря Python из строки JSON вы заметите, что некоторые значения будут преобразованы в соответствующие им значения и типы данных Python.

Эта таблица, представленная в документации Python для модуля json , суммирует соответствие типов и значений данных JSON типам и значениям данных Python:

Таблица, представленная в официальной документации модуля json

💡 Совет: То же таблица преобразования применяется, когда мы работаем с файлами JSON.

Словарь Python в строку JSON

Теперь вы знаете, как создать словарь Python из строки в формате JSON.

Но иногда нам может потребоваться сделать прямо противоположное, создав строку в формате JSON из объекта (например, словаря), чтобы распечатать ее, отобразить, сохранить или работать с ней как строкой.

Для этого мы можем использовать функцию dumps модуля json , передав объект в качестве аргумента:

💡 Совет: Эта функция вернет строку.

Это пример, в котором мы конвертируем словарь Python client в строку с форматом JSON и сохраняем ее в переменной:

  # Python Dictionary
client = {
    "name": "Нора",
    «возраст»: 56,
    "id": "45355",
    "eye_color": "зеленый",
    "wears_glasses": ложь
}

# Получить строку в формате JSON
client_JSON = json.dumps (client)  

Давайте сосредоточимся на этой строке:

  client_JSON = json.dumps (client)  
  • json.dumps (client) создает и возвращает строку со всеми парами ключ-значение словарь в формате JSON.
  • Затем эта строка присваивается переменной client_JSON .

Если мы напечатаем эту строку, мы увидим следующий результат:

  {"name": "Nora", "age": 56, "id": "45355", "eye_color": "green", "wears_glasses" ": false}  

💡 Совет: Обратите внимание, что последнее значение ( false ) было изменено.В словаре Python это значение было False , но в JSON эквивалентное значение false . Это помогает нам подтвердить, что действительно исходный словарь теперь представлен в виде строки в формате JSON.

Если мы проверим тип данных этой переменной, мы увидим:

    

Таким образом, возвращаемое значение этой функции определенно было строкой.

Python в JSON: преобразование типа

Процесс преобразования типа также происходит, когда мы конвертируем словарь в строку JSON.В этой таблице из документации Python показаны соответствующие значения:

Таблица из официальной документации модуля json.

Как напечатать JSON с отступом

Если мы воспользуемся функцией dumps и напечатаем строку, полученную в предыдущем примере, мы увидим:

  {"name": "Nora", "age": 56 , "id": "45355", "eye_color": "green", "wears_glasses": false}  

Но это не очень хорошо читается, правда?

Мы можем улучшить читаемость строки JSON, добавив отступ .

Чтобы сделать это автоматически, нам просто нужно передать второй аргумент, чтобы указать количество пробелов, которые мы хотим использовать для отступа строки JSON:

💡 Совет: второй аргумент должен быть неотрицательным целым числом. (количество пробелов) или строка. Если отступ является строкой (например, "\ t" ), эта строка используется для отступа на каждом уровне (источнике).

Теперь, если мы вызовем дампов со вторым аргументом:

  client_JSON = json.dumps (client, indent = 4)  

Результат печати client_JSON будет:

  {
    "name": "Нора",
    «возраст»: 56,
    "id": "45355",
    "eye_color": "зеленый",
    "wears_glasses": ложь
}  

Отлично, правда? Теперь наша строка красиво отформатирована.Это будет очень полезно, когда мы начнем работать с файлами, чтобы хранить данные в удобочитаемом формате.

Как отсортировать ключи

При необходимости вы также можете отсортировать ключи в алфавитном порядке. Для этого вам просто нужно написать имя параметра sort_keys и передать значение True :

💡 Совет: Значение sort_keys по умолчанию равно False , если вы не пройдете ценность.

Например:

  client_JSON = json.dumps (client, sort_keys = True)  

Возвращает эту строку с ключами, отсортированными в алфавитном порядке:

  {"age": 56, "eye_color": "green", "id": "45355", "name ":" Nora "," wears_glasses ": false}  

Как сортировать по алфавиту и с отступом (одновременно)

Чтобы сгенерировать строку JSON, отсортированную по алфавиту и с отступом, вам просто нужно передать два аргумента:

В этом случае вывод:

  {
    «возраст»: 56,
    "eye_color": "зеленый",
    "id": "45355",
    "name": "Нора",
    "wears_glasses": ложь
}  

💡 Совет: Вы можете передавать эти аргументы в любом порядке (относительно друг друга), но объект должен быть первым аргументом в списке.

Отлично. Теперь вы знаете, как работать со строками JSON, поэтому давайте посмотрим, как вы можете работать с файлами JSON в своих программах Python.

🔸 JSON и файлы

Обычно JSON используется для хранения данных в файлах, поэтому Python предоставляет нам инструменты, необходимые для чтения этих типов файлов в нашей программе, работы с их данными и записи новых данных.

💡 Совет: файл JSON имеет расширение .json :

Давайте посмотрим, как мы можем работать с файлами .json в Python.

Как читать файл JSON в Python

Допустим, мы создали файл orders.json с этими данными, которые представляют два заказа в магазине пиццы:

  {
"заказы": [
{
"размер": "средний",
«цена»: 15,67,
«начинки»: [«грибы», «пепперони», «базилик»],
"extra_cheese": ложь,
"доставка": правда,
"client": {
"name": "Джейн Доу",
"телефон": ноль,
"электронная почта": "[email protected]"
}
},
{
"маленький размер",
«цена»: 6,54,
"начинки": ноль,
"extra_cheese": правда,
"доставка": ложь,
"client": {
"name": "Фу Джонс",
«телефон»: «556-342-452»,
"электронная почта": ноль
}
}
]
}  

заказов.json

Найдите минутку, чтобы проанализировать структуру этого файла JSON.

Вот несколько советов:

  • Обратите внимание на типы данных значений, отступы и общую структуру файла.
  • Значение основного ключа «orders» — это массив объектов JSON (этот массив будет представлен в виде списка в Python). Каждый объект JSON содержит данные о заказе пиццы.

Если мы хотим прочитать этот файл на Python, нам просто нужно использовать с оператором :

💡 Совет: В синтаксисе выше мы можем присвоить любое имя файлу (зеленая рамка).Это переменная, которую мы можем использовать в операторе with для ссылки на файловый объект.

Ключевая строка кода в этом синтаксисе:

  data = json.load (файл)  
  • json.load (файл) создает и возвращает новый словарь Python с парами ключ-значение в Файл JSON.
  • Затем этот словарь присваивается переменной data .

💡 Совет: Обратите внимание, что мы используем load () вместо load () .Это другая функция в модуле json . Подробнее об их различиях вы узнаете в конце этой статьи.

Когда у нас есть содержимое файла JSON, хранящееся в переменной data в качестве словаря, мы можем использовать его, чтобы делать практически все, что захотим.

Примеры

Например, если мы напишем:

  print (len (data ["orders"]))  

На выходе будет 2 , потому что значение основного ключа "orders" является список с двумя элементами.

Мы также можем использовать ключи для доступа к соответствующим значениям. Это то, что мы обычно делаем, когда работаем с файлами JSON.

Например, чтобы получить доступ к начинки первого заказа, мы должны написать:

  данные ["заказы"] [0] ["начинки"]  
  • Сначала выбираем основной ключ "заказы"
  • Затем мы выбираем первый элемент в списке (индекс 0 ).
  • Наконец, мы выбираем значение, которое соответствует ключу «toppings»

Этот «путь» можно увидеть графически на диаграмме:

Если мы напечатаем это значение, на выходе получим:

  [' грибы »,« пепперони »,« базилик »]  

Именно то, что мы и ожидали.Вам просто нужно «глубже погрузиться» в структуру словаря, используя необходимые ключи и индексы. Вы можете использовать исходный файл / строку JSON в качестве визуального ориентира. Таким образом, вы можете получить доступ к любому значению, изменить или удалить его.

💡 Совет: Помните, что мы работаем с новым словарем. Изменения, внесенные в этот словарь, не повлияют на файл JSON. Чтобы обновить содержимое файла, нам нужно записать в файл.

Как записать в файл JSON

Давайте посмотрим, как можно писать в файл JSON.

Первая строка с оператором очень похожа. Единственное изменение заключается в том, что вам нужно открыть файл в режиме 'w' (запись), чтобы иметь возможность изменять файл.

💡 Совет: Если файл еще не существует в текущем рабочем каталоге (папке), он будет создан автоматически. Используя режим 'w' , мы заменим все содержимое файла, если оно уже существует.

Есть два альтернативных способа записи в файл JSON в теле оператора с :

Давайте рассмотрим их подробно.

Первый подход: дамп

Это функция, которая принимает два аргумента:

  • Объект, который будет сохранен в формате JSON (например, словарь).
  • Файл, в котором он будет храниться (файловый объект).

Допустим, магазин пиццы хочет удалить данные клиентов из файла JSON и создать новый файл JSON с именем orders_new.json с этой новой версией.

Мы можем сделать это с помощью этого кода:

  # Открываем ордера.json файл
с open ("orders.json") как файл:
    # Загрузите его содержимое и создайте новый словарь
    data = json.load (файл)

    # Удаляем "клиентскую" пару "ключ-значение" из каждого заказа
    для заказа в данных ["заказы"]:
        del order ["клиент"]

# Откройте (или создайте) файл orders_new.json
# и сохраните новую версию данных.
с open ("orders_new.json", 'w') как файл:
    json.dump (данные, файл)  

Это была исходная версия данных в файле orders.json . Обратите внимание, что существует пара «ключ-значение» "клиент" .

  {
"заказы": [
{
"размер": "средний",
«цена»: 15,67,
«начинки»: [«грибы», «пепперони», «базилик»],
"extra_cheese": ложь,
"доставка": правда,
"client": {
"name": "Джейн Доу",
"телефон": ноль,
"электронная почта": "[email protected]"
}
},
{
"маленький размер",
«цена»: 6,54,
"начинки": ноль,
"extra_cheese": правда,
"доставка": ложь,
"client": {
"name": "Фу Джонс",
«телефон»: «556-342-452»,
"электронная почта": ноль
}
}
]
}
  

заказов.json

Это новая версия в файле orders_new.json :

  {"orders": [{"size": "medium", "price": 15,67, "toppings": ["грибочки", " пепперони "," базилик "]," extra_cheese ": false," delivery ": true}, {" size ":" small "," price ": 6.54," toppings ": null," extra_cheese ": true," delivery ": false}]}  

orders_new.json

Если вы внимательно проанализируете это, вы увидите, что пара» ключ-значение «" клиенты " была удалена из всех заказов.

Однако в этом файле чего-то не хватает, верно?

Пожалуйста, подумайте об этом… Что бы это могло быть?

Отступ, конечно!

Файл на самом деле не похож на файл JSON, но мы можем легко исправить это, передав аргумент indentation = 4 в dump () .

Теперь содержимое файла выглядит так:

  {
    "заказы": [
        {
            "размер": "средний",
            «цена»: 15,67,
            "начинки": [
                "грибы",
                "пепперони",
                "Бэзил"
            ],
            "extra_cheese": ложь,
            "доставка": правда
        },
        {
            "маленький размер",
            «цена»: 6.54,
            "начинки": ноль,
            "extra_cheese": правда,
            "доставка": ложь
        }
    ]
}  

orders_new.json

Какая разница! Это именно то, что мы ожидаем от файла JSON.

Теперь вы знаете, как читать и записывать файлы JSON с помощью load () и dump () . Давайте посмотрим, чем отличаются эти функции от функций, которые мы использовали для работы со строками JSON.

🔹 load () vs. load ()

В этой таблице приведены основные различия между этими двумя функциями:

💡 Совет: Думайте о load () как о «строке загрузки», и это поможет вам запомнить, какая функция используется для этой цели.

🔸 dump () vs. dumps ()

Здесь у нас есть таблица, которая суммирует ключевые различия между этими двумя функциями:

💡 Совет: Думайте о dump () как о «строке дампа» и о том, что поможет вам запомнить, какая функция используется для каких целей.

🔹 Важная терминология в JSON

Наконец, есть два важных термина, которые вам необходимо знать для работы с JSON:

  • Сериализация: преобразование объекта в строку JSON.
  • Десериализация: преобразование строки JSON в объект.

🔸 Вкратце

  • JSON (нотация объектов JavaScript) — это формат, используемый для представления и хранения данных.
  • Обычно используется для передачи данных в Интернете и хранения параметров конфигурации.
  • Файлы JSON имеют расширение .json .
  • Вы можете преобразовать строки JSON в объекты Python и наоборот.
  • Вы можете читать файлы JSON и создавать объекты Python из их пар «ключ-значение».
  • Вы можете записывать в файлы JSON для хранения содержимого объектов Python в формате JSON.

Я очень надеюсь, что вам понравилась моя статья и вы нашли ее полезной. Теперь вы знаете, как работать с JSON в Python. Подпишитесь на меня в Twitter @EstefaniaCassN и посмотрите мои онлайн-курсы.

Анализ данных JSON в Python

JSON — это удобочитаемый текстовый формат данных. Он не зависит от языка и используется для обмена данными между приложениями.

В этой статье мы объясним, как анализировать данные JSON в Python.

Python JSON #

Модуль json , который позволяет кодировать и декодировать данные JSON, является частью стандартной библиотеки Python.

JSON — это строка, представляющая данные. Кодирование или сериализация означает преобразование объекта Python в строку JSON, которую можно сохранить в файле или передать по сети. Декодирование или десериализация — процесс, обратный кодированию, когда строка JSON преобразуется в объект Python.

Ниже приведена таблица, в которой показаны объекты Python и их эквивалентное представление JSON:

Для работы с JSON просто импортируйте модуль в верхней части файла:

Кодирование JSON в Python #

Модуль json имеет два метода для кодирование объектов Python в строки в формате JSON: dump () и dumps () .

Метод dump () отправляет выходные данные файловому объекту. Он принимает два позиционных аргумента: объект, который нужно закодировать, и объект в виде файла.Вот пример:

  data = {
    "страна": "Германия",
    "средство передвижения": {
        "name": "Volkswagen",
        "модель": "T-Roc"
    }
}

с open ("file.json", "w") как файл:
    json.dump (данные, файл)
  

Если вы запустите сценарий, он создаст файл с именем file.json :

file.json

  {"страна": "Германия", "транспортное средство": {"имя": "Volkswagen", "model": "T-Roc"}}
  

Метод dumps () работает так же, как dump () , но вместо отправки вывода файловому объекту он возвращает строку:

  data = {
    "страна": "Германия",
    "средство передвижения": {
        "name": "Volkswagen",
        "модель": "T-Roc"
    }
}

json.свалки (данные)
  
  '{"страна": "Германия", "автомобиль": {"имя": "Volkswagen", "модель": "T-Roc"}}'
  

Оба метода принимают одни и те же аргументы ключевого слова. Например, если вы анализируете или отлаживаете данные JSON, вы можете указать уровень отступа:

  data = {
    "страна": "Германия",
    "средство передвижения": {
        "name": "Volkswagen",
        "модель": "T-Roc"
    }
}

печать (json.dumps (данные, отступ = 2))
  
  {
  "страна": "Германия",
  "средство передвижения": {
    "name": "Volkswagen",
    "модель": "T-Roc"
  }
}
  

Декодирование JSON в Python #

Для преобразования данных в кодировке JSON в объекты Python используйте методы load () и load () .

Метод load () считывает структуру JSON из файлового объекта и преобразует ее в объект Python.

Допустим, у нас есть следующий файл JSON:

file.json

  [
  {
    "userId": 1,
    "id": 1,
    "title": "Знакомьтесь с Лизой",
    "завершено": правда
  },
  {
    "userId": 1,
    "id": 2,
    "title": "Разработайте прототип",
    "завершено": ложь
  }
]
  

Чтобы преобразовать данные JSON в представление Python, вы должны использовать что-то вроде этого:

  import json

с открытым ('файл.json ') как f:
  data = json.load (f)

тип (данные)
  

JSON преобразуется в список Python, который вы можете использовать в своем коде:

  
  

Метод load () преобразует строку, содержащую документ JSON, в объект Python:

  import json

json_str = '{"userId": "1", "id": "1", "title": "Встреча с Лизой", "completed": "True"}'

печать (json.loads (json_str))
  

Строка преобразована в словарь Python:

  {'userId': '1', 'id': '1', 'title': 'Meet with Lisa', 'completed': 'True'}
  

Вот более сложный пример, который показывает, как сделать запрос api и декодировать данные JSON:

  import json
запросы на импорт

ответ = запросы.получить ("https://jsonplaceholder.typicode.com/users")
users = json.loads (response.text)

печать (пользователи)
  

Заключение №

Мы расскажем, как кодировать и декодировать данные JSON в Python.

Если у вас есть вопросы или отзывы, не стесняйтесь оставлять комментарии.

simplejson — кодировщик и декодер JSON — документация simplejson 3.16.1

Расширяемый кодировщик JSON для структур данных Python.

По умолчанию поддерживает следующие объекты и типы:

ул.

Python JSON
диктатор, именованный кортеж объект
список, кортеж массив
, юникод строка
int, long, float номер
Истинно правда
Ложь ложь
Нет null

Примечание

Формат JSON позволяет использовать только строки в качестве объекта.
keys, поэтому любой кодируемый Python dicts должен иметь только строковые ключи.Для обратной совместимости автоматически добавляются несколько других типов.
принуждение к строкам: int, long, float, Decimal, bool и None.
Использование такого поведения может привести к ошибкам, поэтому по возможности избегайте его.
Словари с другими типами, используемыми в качестве ключей, должны быть предварительно обработаны или
завернутый в другой тип с помощью соответствующего метода for_json , чтобы
преобразовать ключи во время кодирования.

Он также понимает NaN , Infinity и -Infinity как свои
соответствующие значения с плавающей запятой , что выходит за рамки спецификации JSON.

Изменено в версии 2.2.0: изменена кодировка namedtuple с массива JSON на объект.

Чтобы расширить это для распознавания других объектов, создайте подкласс и реализуйте
default () с другим методом, который возвращает сериализуемый объект
для o , если возможно, иначе он должен вызвать реализацию суперкласса
(чтобы поднять TypeError ).

Примечание

Создание подклассов не рекомендуется. Вы должны использовать по умолчанию
или for_json kwarg.Это быстрее и портативнее, чем создание подклассов.

Если skipkeys имеет значение false (по умолчанию), то это TypeError для
попытаться кодировать ключи, которые не являются str, int, long, float, Decimal, bool,
или нет. Если skipkeys истинно, такие элементы просто пропускаются.

Если secure_ascii истинно (по умолчанию), результат гарантированно будет
str объектов, все входящие символы Unicode экранированы. Если
protect_ascii — false, на выходе будет объект Unicode.

Если check_circular истинно (по умолчанию), то списки, словари и настраиваемые
закодированные объекты будут проверяться на наличие циклических ссылок во время кодирования в
предотвратить бесконечную рекурсию (которая вызовет OverflowError ).
В противном случае такая проверка не проводится.

Если allow_nan истинно (по умолчанию), то NaN , Infinity и
-Infinity будет закодирован как таковой. Это поведение не JSON
соответствует спецификации, но согласуется с большинством основанных на JavaScript
кодеры и декодеры.В противном случае это будет ValueError для кодирования.
такие поплавки. См. Также ignore_nan , чтобы узнать о совместимости с ECMA-262.

Если sort_keys истинно (не по умолчанию), то вывод словарей
будут отсортированы по ключу; это полезно для регрессионных тестов, чтобы убедиться, что
Сериализации JSON можно сравнивать изо дня в день.

Изменено в версии 3.0.0: Сортировка теперь происходит после того, как ключи были принуждены к
строки, чтобы избежать сравнения разнотипных объектов
(поскольку это не работает в Python 3.3+)

Если item_sort_key является вызываемым (не по умолчанию), то вывод
словари будут отсортированы вместе с ним. Вызываемый объект будет использоваться следующим образом:
отсортировано (dct.items (), key = item_sort_key) . Этот вариант имеет приоритет
более sort_keys .

Изменено в версии 2.5.0: item_sort_key является новым в версии 2.5.0.

Изменено в версии 3.0.0: Сортировка теперь происходит после того, как ключи были принуждены к
строки, чтобы избежать сравнения разнотипных объектов
(поскольку это не работает в Python 3.3+)

Если отступ является строкой, то элементы массива JSON и члены объекта
будет красиво напечатан с новой строкой, за которой следует эта строка, повторенная
для каждого уровня вложенности. Нет (по умолчанию) выбирает самый компактный
представление без символов новой строки. Для обратной совместимости с
версии simplejson ранее, чем 2.1.0, также допускается целое число
и преобразуется в строку с таким количеством пробелов.

Изменено в версии 2.1.0: Изменен отступ с целого числа пробелов на строку.

Если указано, разделителей должно быть (item_separator, key_separator)
кортеж. По умолчанию (',', ':') , если отступ равен Нет и
(',', ':') иначе. Чтобы получить наиболее компактное представление JSON,
вы должны указать (',', ':') , чтобы удалить пробелы.

Изменено в версии 2.1.4: Используйте (',', ':') по умолчанию, если отступ не равен Нет .

Если указано, по умолчанию должна быть функцией, вызываемой для объектов
которые иначе не могут быть сериализованы.Он должен возвращать кодируемый JSON
версии объекта или вызвать TypeError .

Если кодировка не равна Нет , то все входные байта объектов в
Python 3 и 8-битные строки в Python 2 будут преобразованы
в юникод, используя эту кодировку до кодирования JSON. По умолчанию
«УТФ-8» . Если кодировка равна Нет , то все байта объекта
будет передан методу default () в Python 3

Изменено в версии 3.15.0: encoding = None отключает сериализацию байтов по умолчанию в
Python 3.

Если namedtuple_as_object истинно (по умолчанию: Истинно ),
объекты с _asdict () методов будут закодированы
как объекты JSON.

Изменено в версии 2.2.0: namedtuple_as_object является новым в версии 2.2.0.

Изменено в версии 2.3.0: namedtuple_as_object больше не требует, чтобы эти объекты были
подклассы кортежа .

Если tuple_as_array истинно (по умолчанию: Истинно ),
Кортеж (и подклассы) будут закодированы как массивы JSON.

Изменено в версии 2.2.0: tuple_as_array является новым в версии 2.2.0.

Если iterable_as_array истинно (по умолчанию: Ложь ),
любой объект, не указанный в приведенной выше таблице, который реализует __iter __ ()
будет закодирован как массив JSON.

Изменено в версии 3.8.0: iterable_as_array является новым в версии 3.8.0.

Если bigint_as_string истинно (по умолчанию: Ложь ), int` 2 ** 53
и выше или ниже -2 ** 53 будут закодированы как строки. Это для
в противном случае избегайте округления, которое происходит в Javascript. Обратите внимание, что это
опция теряет информацию о типе, поэтому используйте ее с особой осторожностью.

Изменено в версии 2.4.0: bigint_as_string является новым в версии 2.4.0.

Если for_json истинно (по умолчанию: False ), объекты с for_json ()
метод будет использовать возвращаемое значение этого метода для кодирования как JSON вместо
объекта.

Изменено в версии 3.2.0: for_json является новым в версии 3.2.0.

Если ignore_nan истинно (по умолчанию: Ложь ), то вне допустимого диапазона
float значений ( nan , inf , -inf ) будут сериализованы как
null в соответствии со спецификацией ECMA-262. Если это правда, это будет
переопределить allow_nan .

Изменено в версии 3.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2021 © Все права защищены. Карта сайта