Разбор JSON Python: простое руководство

JSON (расшифровывается как «JavaScript Object Notation») - это текстовый формат, который упрощает обмен данными между различными приложениями. Например, приложение написано на C ++ работающий в Windows может легко обмениваться данными JSON с приложением, написанным на Python и работающим в Linux. Его простота и гибкость привели к широкому использованию в последние годы, особенно в пользу более ранних форматов на основе XML.

Существуют библиотеки и наборы инструментов для синтаксического анализа и генерации JSON практически из любого языка и среды. В этой статье рассматриваются методы и проблемы, возникающие при обработке JSON с помощью Python.

Некоторые образцы JSON

Самая распространенная сущность JSON, с которой вы столкнетесь, - это объект : набор сопоставлений 'ключ-значение' в формате, показанном ниже.

значок питания Windows 10 не отображается

person.json:

{  
 'firstName': 'Alice',  
 'lastName': 'Hall',  
 'age': 35  
}

Вот как вы можете представить массив объектов. В этом представлении каждый элемент массива является объектом. Ниже приводится пример заработной платы бейсболистов.

salaries.json:

[ {  
 'year' : 1985,  
 'teamId' : 'ATL',  
 'leagueId' : 'NL',  
 'playerId' : 'barkele01',  
 'salary' : 870000  
}, {  
 'year' : 1985,  
 'teamId' : 'ATL',  
 'leagueId' : 'NL',  
 'playerId' : 'bedrost01',  
 'salary' : 550000  
} ]

Конечно, вы также можете представить массив скаляров. Это выглядит так:

[  
 'hello',  
 'world',  
 35  
]

Разбор JSON в Python

Python предоставляет json модуль, который можно использовать как для синтаксического анализа JSON, так и для генерации JSON из объектов и списков python.

В следующем фрагменте кода показано, как открыть файл JSON и загрузить данные в переменную.

import json  
with open('sample.json', 'r') as fp:  
 obj = json.load(fp)

Если у вас есть строка, содержащая данные JSON, вы можете преобразовать ее в объект (или список) python следующим образом:

файл открыт в проводнике Windows

obj = json.loads('''{  
 'firstName': 'Alice',  
 'lastName': 'Hall',  
 'age': 35  
}''')

Чтобы проанализировать URL-адрес JSON, вы можете создать объект URL-адреса, используя urllib2 и использовать json.load () как прежде.

import urllib2, json  
url = urllib2.urlopen('http://site.com/sample.json')  
obj = json.load(url)

Обработка ошибок

Когда в JSON есть ошибки, вы получите ValueError . Вы можете справиться с этим и при необходимости предпринять корректирующие действия.

try:  
 obj = json.loads('''{  
 'firstName': 'Alice',  
 'lastName: 'Hall',  
 'age': 35  
 }''')  
except ValueError:  
 print('error loading JSON')

Разбор JSON из командной строки

Иногда полезно анализировать JSON с помощью командной строки python, возможно, для проверки ошибок или для получения вывода с красивым отступом.

cat glossary.json  
# prints  
{'glossary': {'GlossDiv': {'GlossList': {'GlossEntry': {'GlossDef': {'GlossSeeAlso': ['GML', 'XML'], 'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.'}, 'GlossSee': 'markup', 'Acronym': 'SGML', 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language', 'Abbrev': 'ISO 8879:1986', 'SortAs': 'SGML', 'ID': 'SGML'}}, 'title': 'S'}, 'title': 'example glossary'}}

Чтобы получить вывод с отступом из указанного выше файла JSON, вы можете сделать следующее:

python -mjson.tool glossary.json  
# prints  
{  
 'glossary': {  
 'GlossDiv': {  
 'GlossList': {  
 'GlossEntry': {  
 'Abbrev': 'ISO 8879:1986',  
 'Acronym': 'SGML',  
 'GlossDef': {  
 'GlossSeeAlso': [  
 'GML',  
 'XML'  
 ],  
 'para': 'A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.'  
 },  
 'GlossSee': 'markup',  
 'GlossTerm': 'Standard Generalized Markup Language',  
 'ID': 'SGML',  
 'SortAs': 'SGML'  
 }  
 },  
 'title': 'S'  
 },  
 'title': 'example glossary'  
 }  
}

А вот как вы можете загрузить объект JSON в python и извлечь только то, что вам нужно.

python -c 'import json; fp = open('glossary.json', 'r'); obj = json.load(fp); fp.close(); print(obj['glossary']['title']')  
# prints  
example glossary

Доступ к данным

После того, как вы загрузили данные JSON в переменную python, вы можете получить доступ к данным, как если бы вы использовали любой python dict (или список, в зависимости от случая). Например, к указанным выше данным JSON можно получить доступ следующим образом:

firstName = obj['firstName']  
lastName = obj['Hall']  
age = obj['age']

Типы данных

Типы данных автоматически определяются из данных. Обратите внимание, что возраст анализируется как целое число.

print(type(obj['firstName']), type(obj['lastName']), type(obj['age']))  
# prints

Следующая таблица преобразования используется для преобразования из JSON в Python.

Разбор JSON с использованием настраиваемого класса

По умолчанию объект JSON разобран на питон диктовать . Иногда у вас может возникнуть необходимость в автоматическом создании объекта вашего собственного класса из данных JSON. Вы можете сделать это, указав object_hook функция, которая обрабатывает преобразование. В следующем примере показано, как это сделать.

Вот пользовательский класс, представляющий Человек .

class Person:  
 def __init__(self, firstName, lastName, age):  
 self.firstName = firstName  
 self.lastName = lastName  
 self.age = age  
 def __str__(self):  
 return '{{'firstName' = '{0}','lastName' = '{1}', 'age' = {2}}}'.format(self.firstName, self.lastName, self.age)

Экземпляр этого класса создается путем передачи необходимых аргументов следующим образом:

person = Person('Crystal', 'Newell', 27)

Чтобы использовать этот класс для создания экземпляров при разборе JSON, вам понадобится object_hook функция определяется следующим образом: функция получает питон диктовать и возвращает объект правильного класса.

def obj_creator(d):  
 return Person(d['firstName'], d['lastName'], d['age'])

Теперь вы можете использовать это object_hook функция при вызове парсера JSON.

with open('sample.json', 'r') as fp:  
 obj = json.load(fp, object_hook = obj_creator)  
print(obj)  
# prints  
{'firstName' = 'Alice','lastName' = 'Hall', 'age' = 35}

Примеры использования JSON

JSON сейчас чрезвычайно популярен. Многие веб-сайты и приложения SaaS (программное обеспечение как услуга) предлагают выходные данные в формате JSON, которые могут напрямую использоваться приложениями. Вот некоторые из общедоступных:

StackOverflow / StackExchange. Вот URL который возвращает список вопросов в формате JSON.
GitHub предлагает JSON api по адресу https://developer.github.com/v3/.
А вот и Flickr API: https://developer.yahoo.com/flickr/.

Если вы ищете больше примеров того, как использовать его с пользой, ознакомьтесь с этим руководством, чтобы создание бота для социальных сетей с использованием Python .

как исправить высокую загрузку процессора

Вы используете JSON для потребления или предоставления услуг? И используете ли вы Python в своем технологическом стеке? Объясните в комментариях ниже.

Делиться Делиться Твитнуть Эл. адрес Стоит ли переходить на Windows 11?

Окна были переработаны. Но достаточно ли этого, чтобы убедить вас перейти с Windows 10 на Windows 11?

Читать далее Похожие темы

Программирование
Программирование
Python

Об авторе Джей Шридхар(Опубликовано 17 статей) Ещё от Jay Sridhar

Подписывайтесь на нашу новостную рассылку

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!

Нажмите здесь, чтобы подписаться