python json что это

№23 Модуль JSON / Уроки по Python для начинающих

JSON является синтаксисом для хранения и обмена данными. JSON — это текст, написанный в стиле объекта JavaScript.

JSON в Python

Конвертация из JSON в Python

Конвертировать из Python в JSON

Вы можете преобразовать следующие типов объекты Python в строки JSON:

Конвертируем объекты Python в строки JSON и выведите значения:

Когда вы конвертируете из Python в JSON, объекты Python преобразуются в эквивалент JSON:

Конвертируйте объект Python, содержащий все типы конвертируемых данных:

Как конвертировать кириллицу

Если в данных Python есть символы кириллицы, метод json.dumps() преобразует их с кодировкой по умолчанию. Что бы сохранить кириллицу используйте параметр ensure_ascii=False

Форматирование результата

В приведенном выше примере выводится строка JSON, но читать ее не так просто, без отступов и переносов строк.

У метода json.dumps() есть параметры, облегчающие чтение результата.
Используем параметр indent для определения количества отступов:

Источник

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:

Декодирование JSON, преобразование json в объект Python:

Специализированное декодирование объектов в JSON:

Рекомендуется использование json.tool для проверки и красивого вывода:

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

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).

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

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

Метод json dumps

Метод json load

Метод json loads

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:

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

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:

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

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:

Источник

Модуль json в Python, работа с JSON форматом.

Чтение и парсинг json формата, запись данных в файл.

Информация в формате JSON может быть представлена в двух видах:

Примечания:

Стандартное соответствие и совместимость:

Этот модуль НЕ строго соответствует RFC, реализуя некоторые расширения, которые являются допустимым JavaScript, но не допустимым JSON.

Поскольку RFC позволяет RFC-совместимым синтаксическим анализаторам принимать входные тексты, не соответствующие RFC, десериализатор этого модуля технически RFC-совместим при настройках по умолчанию.

Бесконечные числовые значения и NaN :

Повторяющиеся имена внутри объекта:

RFC указывает, что имена в объекте JSON должны быть уникальными и не повторятся, но не предписывает, как они должны обрабатываться в объектах JSON. По умолчанию этот модуль json не вызывает исключение, вместо этого он игнорирует все, кроме последней пары имя-значение для данного имени:

Параметр object_pairs_hook можно использовать для изменения этого поведения.

Кодировки символов:

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

RFC явно не запрещает строки JSON, которые содержат последовательности байтов, которые не соответствуют действительным символам Unicode, например непарные суррогаты UTF-16, но отмечает, что они могут вызывать проблемы взаимодействия. По умолчанию этот модуль принимает и выводит, если присутствует в исходной строке, кодовые точки для таких последовательностей.

Источник

Работа с файлами в формате JSON¶

JSON по синтаксису очень похож на Python и достаточно удобен для восприятия.

Как и в случае с CSV, в Python есть модуль, который позволяет легко записывать и читать данные в формате JSON.

Чтение¶

Для чтения в модуле json есть два метода:

json.load ¶

Чтение файла в формате JSON в объект Python (файл json_read_load.py):

json.loads ¶

Считывание строки в формате JSON в объект Python (файл json_read_loads.py):

Результат будет аналогичен предыдущему выводу.

Запись¶

Запись файла в формате JSON также осуществляется достаточно легко.

Для записи информации в формате JSON в модуле json также два метода:

json.dumps ¶

Преобразование объекта в строку в формате JSON (json_write_dumps.py):

Метод json.dumps подходит для ситуаций, когда надо вернуть строку в формате JSON. Например, чтобы передать ее API.

json.dump ¶

Запись объекта Python в файл в формате JSON (файл json_write_dump.py):

Когда нужно записать информацию в формате JSON в файл, лучше использовать метод dump.

Дополнительные параметры методов записи¶

Методам dump и dumps можно передавать дополнительные параметры для управления форматом вывода.

По умолчанию эти методы записывают информацию в компактном представлении. Как правило, когда данные используются другими программами, визуальное представление данных не важно. Если же данные в файле нужно будет считать человеку, такой формат не очень удобно воспринимать.

К счастью, модуль json позволяет управлять подобными вещами.

Передав дополнительные параметры методу dump (или методу dumps), можно получить более удобный для чтения вывод (файл json_write_indent.py):

Теперь содержимое файла sw_templates.json выглядит так:

Изменение типа данных¶

Еще один важный аспект преобразования данных в формат JSON: данные не всегда будут того же типа, что исходные данные в Python.

Например, кортежи при записи в JSON превращаются в списки:

Так происходит из-за того, что в JSON используются другие типы данных и не для всех типов данных Python есть соответствия.

Таблица конвертации данных Python в JSON:

Таблица конвертации JSON в данные Python:

Ограничение по типам данных¶

С помощью дополнительного параметра можно игнорировать подобные ключи:

Кроме того, в JSON ключами словаря могут быть только строки. Но, если в словаре Python использовались числа, ошибки не будет. Вместо этого выполнится конвертация чисел в строки:

Источник

Работа с модулем JSON в Python

Python предоставляет модуль под названием JSON.

Что такое JSON в Python?

JSON в Python обозначает JavaScript Object Notation, который является широко используемым форматом данных для обмена данными в Интернете. JSON – идеальный формат для организации передачи данных между клиентом и сервером. Его синтаксис аналогичен языку программирования JavaScript.

Основная цель JSON – передавать данные между клиентом и веб-сервером. Это простой в освоении и наиболее эффективный способ обмена данными. Его можно использовать с различными языками программирования, такими как Python, Perl, Java и т. д.

JSON в основном поддерживает 6 типов данных в JavaScript:

JSON построен на двух структурах:

Представление данных JSON похоже на словарь Python. Ниже приведен пример данных JSON:

Работа с Python JSON

Python поддерживает стандартную библиотеку marshal и pickle module, а JSON API ведет себя аналогично этой библиотеке. Python изначально поддерживает функции JSON.

Кодирование данных JSON называется сериализацией. Сериализация – это метод, при котором данные преобразуются в последовательности байтов и передаются по сети. Десериализация – это процесс, обратный декодированию данных, преобразованных в формат JSON. Этот модуль включает в себя множество встроенных функций.

Давайте посмотрим на эти функции:

В этом разделе мы изучим следующие методы:

Сериализация JSON

Сериализация – это метод преобразования объектов Python в JSON. Иногда компьютеру требуется обработать большой объем информации, поэтому рекомендуется сохранить эту информацию в файле. Мы можем хранить данные JSON в файле с помощью функции JSON. Модуль json предоставляет методы dump() и dumps(), которые используются для преобразования объекта Python.

Объекты Python преобразуются в следующие объекты JSON. Список приведен ниже:

Функция dump()

Python предоставляет функцию dump() для передачи (кодирования) данных в формате JSON, осуществляет запись данных JSON в файл. Она принимает два позиционных аргумента: первый – это объект данных, который нужно сериализовать, а второй – файловый объект, в который должны быть записаны байты.

Рассмотрим простой пример сериализации:

В приведенной выше программе мы открыли файл с именем data.json в режиме записи. Мы использовали режим записи потому что если файл не существует, он будет создан. Метод json.dump() преобразует словарь в строку JSON.

Функция dumps()

Функция dumps() используется для хранения сериализованных данных в файле Python. Она принимает только один аргумент, который представляет собой данные Python для сериализации. Файловый аргумент не используется, потому что мы не записываем данные на диск. Рассмотрим следующий пример:

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

Десериализация JSON

Десериализация – это процесс декодирования данных JSON в объекты Python. Модуль json предоставляет два метода load() и loads(), которые используются для преобразования данных JSON в фактическую объектную форму Python. Список приведен ниже:

В приведенной выше таблице показано обратное преобразование сериализованной таблицы, но технически это не идеальное преобразование данных JSON. Это означает, что если мы кодируем объект и снова декодируем его через некоторое время; мы не можем вернуть тот же объект.

Давайте возьмем реальный пример: один человек переводит что-то на китайский язык, а другой переводит обратно на английский, и это может быть неточно переведено. Рассмотрим простой пример:

Функция load()

Функция load() используется для десериализации данных JSON в объект Python из файла. Рассмотрим следующий пример:

В приведенной выше программе мы закодировали объект Python в файле с помощью функции dump(). После этого мы читаем файл JSON с помощью функции load(), где в качестве аргумента мы передали read_file.

Модуль json также предоставляет функцию loads(), которая используется для преобразования данных JSON в объект Python. Она очень похожа на функцию load(). Рассмотрим следующий пример:

Сравнение json.load() и json.loads()

Функция json.load() используется для загрузки файла JSON, тогда как функция json.loads() используется для загрузки строки.

Сравнение json.dump() и json.dumps()

Функция json.dump() используется, когда мы хотим сериализовать объекты Python в файл JSON, а функция json.dumps() используется для преобразования данных JSON в виде строки для анализа и печати.

Python Pretty Print JSON

Иногда нам нужно проанализировать и отладить большой объем данных JSON. Это можно сделать, передав дополнительные аргументы indent и sort_keys в методы json.dumps() и json.dump().

Примечание: обе функции dump() и dumps() принимают аргументы indent и short_keys.

Рассмотрим следующий пример:

В приведенном выше коде мы предоставили 5 пробелов для аргумента отступа, а ключи отсортированы в порядке возрастания. Значение по умолчанию для отступа – Нет, а значение по умолчанию для sort_key – False.

Кодирование и декодирование

Кодирование – это метод преобразования текста или значений в зашифрованную форму. Зашифрованные данные может использовать только предпочтительный пользователь путем их декодирования. Кодирование также называется сериализацией, а декодирование также называется десериализацией. Кодирование и декодирование выполняются для формата JSON (объект). Python предоставляет популярный пакет для таких операций. Мы можем установить его в Windows с помощью следующей команды:

Кодирование – пакет demjson предоставляет функцию encode(), которая используется для преобразования объекта Python в строковое представление JSON. Синтаксис приведен ниже:

1 – Кодирование с использованием пакета demjson:

2 – Декодирование. Модуль demjson предоставляет функцию decode(), которая используется для преобразования объекта JSON в тип формата Python. Синтаксис приведен ниже:

В этом руководстве мы узнали о Python JSON – наиболее эффективном способе передачи данных между клиентом и веб-сервером.

Источник