Как импортировать json в python

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

Формат данных JSON в Python

Краткое руководство по использованию JSON в Python

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

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

JSON построен на двух структурах:

JSON в Python

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

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

Конвертируем JSON в объекты Python

Конвертируем объекты Python в JSON

Теперь давайте сравним типы данных в Python и JSON.

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

Кортеж Python — в массив JSON

Список Python — в массив JSON

Строка Python — в строку JSON

Булевы значения Python — в булевы значения JSON

Запись в файл JSON

Чтение файлов JSON

json.load vs json.loads

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

json.dump vs json.dumps

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

Работа с данными JSON в Data Science

Ограничения имплементации

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

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

Формат JSON в разработке API

Эта программа отправит в браузер что-то вроде следующего:

Источник

Чтение и запись в файл JSON-объекта

Эта статья научит вас парсить данные из JSON. Также вы узнаете, как читать и записывать в файл данные JSON.

За последние 5-10 лет формат JSON был одним из самых популярных способов сериализации данных (если не самым популярным). Особенно в веб-разработке. С этим форматом вы столкнетесь при работе с REST API, конфигурациями приложений или базами данных.

Несомненно, знать принципы работы JSON — очень важно. В какой-то момент вы обязательно с ним встретитесь. Возможно, вы захотите узнать, как читать и записывать JSON в файл. Все эти действия — очень простые. В этом вы убедитесь, разобрав следующие примеры.

Запись JSON в файл

Самый простой способ записать JSON в файл — использовать словарь. Они могут хранить вложенные словари, массивы, булевы значения и другие типы данных вроде целых чисел и строк. Более детальный список поддерживаемых типов данных можно найти здесь.

Во встроенной библиотеке json есть «волшебный» метод, который позволяет конвертировать словари в сериализованную JSON-строку.

Вторым аргументом может быть любой файлоподобный объект — даже если это не совсем файл. Например, сокет. Его можно открыть, закрыть и записать так же, как и файл. С подобным вариантом использования JSON вы точно столкнетесь — это важно запомнить.

Чтение JSON из файла

Чтение JSON из файла такое же простое, как и запись. С помощью библиотеки json мы можем спарсить JSON-строку прямо из файла. В этом примере мы парсим данные и выводим их в консоль:

json.load — очень важный метод, запомните его. С его помощью происходит чтение файла, парс JSON-данных. После этого все данные записываются в словарь и возвращаются вам.

Параметры

При сериализации данных в JSON могут возникнуть проблемы. Например, его будет не очень удобно читать, ведь удаляются все пробелы. В большинстве случаев этот вариант вполне хорош, но порой нужно внести небольшие изменения. К примеру, добавить пробелы, чтобы JSON было удобнее читать. У json.load и json.dump есть несколько параметров, которые дают необходимую гибкость. О некоторых из них мы и поговорим.

Pretty-Printing

Сделать JSON более удобочитаемым (pretty-printing) — очень просто. Нужно лишь передать целое число в параметр indent :

Это довольно полезно. Особенно если вам часто приходится читать JSON во время работы. Также вы можете использовать использовать команду json.tool прямо в командной строке. Если вы хотите удобочитаемый JSON, наберите в командной строке следующий код:

Сортировка

В JSON объект определяется следующим образом:

Объект — это неупорядоченный набор пар ключ/значение.

ASCII-текст

По умолчанию json.dump проверяет, имеет ли ваш текст в словаре кодировку ASCII. Если присутствуют символы, отличные от ASCII, они автоматически экранируются. Это показано в следующем примере:

Источник

Работа с данными в формате JSON в Python

Перевод статьи Working With JSON Data in Python.
Начиная с момента своего создания JSON быстро стал стандартом де-факто для обмена данными между приложениями, а также их частями. И скорее всего вы читаете эту статью потому, что вам необходимо куда либо передать/принять данные или возможно вы через API своего приложения обрабатываете информацию в формате JSON, а затем сохраняете её. Так или иначе, но вы наконец добрались до этого непонятного JSON и теперь вам необходимо обработать данные в этом формате с помощью Python. К счастью это достаточно простая задача, и как в большинстве подобных случаев Python делает ее выполнение легким.

Итак, мы собираемся использовать JSON для хранения и обмена данными. JSON — это не что иное, как стандартизованный формат, который сообщество разработчиков уже достаточно давно использует для передачи и хранения данных. Имейте в виду, что JSON — не единственное решение, использующееся для подобного рода задач, но вероятно только XML и YAML являются единственными альтернативами о которых стоит упомянуть в первую очередь.

(Очень) Краткое введение в JSON

JavaScript Object Notation (JSON) создавался под влиянием парадигм языка JavaScript и связан с ним схожим синтаксисом описания объектного литерала. Существует отличный сайт, который введет вас в курс дела. Тем не менее JSON уже давно отделился от языка Javascript и существует как собственный стандарт, поэтому в этой статье мы можем с удовольствием избежать обсуждения особенностей программирования на JavaScript. В конечном итоге сообщество разработчиков в целом приняло JSON, так как его легко создавать, а также понимать как людям так и машинам.

Внимание, это JSON!

Файлы в формате JSON доступны для чтения и записи средствами всех языков программирования Cи-стиля, а Python как раз является таковым! Ниже приводится фрагмент кода, содержащий личные данные пользователя в виде литерала объекта и закодированного в формате JSON.

Как не трудно заметить, JSON поддерживает примитивные типы данных, такие как строки и числа, а также сложные: списки и объекты с произвольной вложенностью. Синтаксис представленного выше кода схож с синтаксисом словаря Python, то есть является универсальной нотацией для описания объектов.

Python изначально поддерживает JSON!

Изначально Python поставляется со стандартным (встроенным) модулем json для кодирования и декодирования данных в формате JSON. Для этого просто вставьте в начале вашего файла с кодом программы следующие инструкции:

Основные термины

Процесс кодирования JSON называется сериализацией (serialization). Этот термин обозначает преобразование данных в линейную последовательность байтов для хранения на диске или передачи по сети. Интересуясь материалами по этой тематике, вы также могли слышать термин «маршалинг» (marshaling), но это уже тема для отдельной статьи.

Соответственно, десериализация (deserialization) является обратным процессом, а технически декодированием данных из формата JSON в структуру данных в памяти.

На самом деле проще думать об этих двух взаимообратимых процессах как об обыкновенном чтении и записи данных: кодирование предназначено для записи данных на диск (или передачи по сети), а декодирование — для чтения данных в память и последующей обработки.

Сериализация JSON

Модуль json предоставляет удобный метод dump() для записи данных в файл. Существует также метод dumps() для записи данных в обычную строку. Типы данных Python кодируются в формат JSON в соответствии с интуитивно понятными правилами преобразования, представленными в виде таблице ниже.

Пример простой процедуры сериализации данных

Теперь представим, что мы работаем в памяти с объектом следующего вида:

Обратите внимание, на то что метод dump() принимает два аргумента: объект данных, подлежащий сериализации и файлоподобный объект, в который они затем будут записаны после кодирования.

Некоторые полезные именованные аргументы

Напомним JSON должен быть легко читаем для людей. Но что если наши данные будут упакованы в одну строку без отступов и разделения по отдельным строкам. Кроме всего этого, у вас вероятно имеется свой стиль форматирования (styleguide) или же вам проще читать код отформатированный по вашим правилам.

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

Десериализация JSON

Технически это преобразование не является в точности обратным к таблице для сериализации данных, рассмотренной нами выше. Это означает, что если вы кодируете объект в формат JSON, а затем декодируете его обратно, то вы можете получить уже не тот объект, каким он был изначально. Простым иллюстрирующим этот факт примером будет кодирование данных с типа кортеж tuple и получение после декодирования данных с типа список list :

Простой пример десериализации данных

Представим теперь, что у вас есть данные, хранящиеся на диске в виде файла, которые вы хотели бы обрабатывать в памяти. Как в задаче выше вы также можете использовать диспетчер контекста, но на этот раз для того, чтобы открыть существующий файл data_file.json в режиме чтения:

Здесь все довольно просто, но имейте в виду, что результат выполнения этого кода будет возвращать результат декодирования, в соответствии с нашей таблицей преобразования типов данных. Об этом важно помнить если вы загружаете из файла данные, состав которых вам заранее неизвестен.

Пример (как бы) из реальной жизни

Для демонстрации нашего «реального» примера мы будем использовать online-сервис JSONPlaceholder. Он представляет собой удаленный источник данных в формате JSON, получаемых по сети по запросу, и могут использоваться для отладки приложений. Вначале создадим файл сценария с именем scratch.py или под любым другим именем. Нам необходимо будет сформировать запрос request к служебному API JSONPlaceholder, для этого мы будем использовать модуль requests. Просто добавьте инструкции импорта в начало файла:

Вы также можете просмотреть содержимое входных данных с помощью браузера, перейдя во входную точку сервиса по следующей ссылке — TODO:

Теперь мы можем манипулировать данными прочитанными из файла в формате JSON и декодированными как с обыкновенным объектом Python. Если мы запустим следующие инструкции в консоли, то получим:

Кодирование и декодирование пользовательских объектов Python

Рассмотрим следующий пример и затем ответим на вопрос. Что произойдёт если мы попытаемся сериализовать класс Elf из приложения Dungeons & Dragons, фрагмент кода которого представлен ниже?

Не удивительно, но Python пожалуется, что Elf не может быть сериализован (not serializable):

И хотя модуль json может обрабатывать большинство встроенных типов данных Python, но по умолчанию он не понимает, как кодировать сложные пользовательские типы данных. Со стороны наш код похож на попытку поместить квадратный штифт в круглое отверстие. Как решать подобные задачи рассмотрим ниже.

Упрощение структур данных

Как работать со сложными структурами данных? Вы можете попытаться кодировать и декодировать JSON вручную контролируя весь процесс, но есть более изящное решение, которое сэкономит ваше время. Вместо того, чтобы попытаться напрямую перейти от пользовательского типа данных к формату JSON с неизвестным результатом, вы можете сделать это через следующий промежуточный шаг.

Все, что вам нужно сделать, это представить ваши данные с точки зрения встроенных в Python (нативных) типов данных, которые модуль json отлично понимает. По сути, вы должны перевести сложный объект в более простое представление, которое затем модуль json трансформирует в JSON. Это похоже на транзитивное свойство отношений элементов в математике: если A = B и B = C, то A = C.

Чтобы опробовать этот прием, нам понадобится любой сложный объект для кодирования. Для примера вы можете использовать любой пользовательский класс, который вам нравится. Но мы используем для этого встроенный в Python тип complex, который применяется для представления комплексных чисел. И по умолчанию он в принципе не сериализуем.

Теперь необходимо задать себе очень важный вопрос. Каков минимальный объем информации, нам необходим для воссоздания объекта? В случае комплексных чисел вам нужно знать значения реальных и мнимых частей числа, которые вы можете получить как атрибуты объекта типа complex:

После передачи полученных значений в конструктор complex() оператор сравнения __eq__ вернёт нам значение True :

Разбиение пользовательских типов данных до отдельных составляющих, состоящих из значений простых базовых типов, имеет решающее значение для успешного результата работы процессов сериализации и десериализации.

Кодирование пользовательских типов данных

Почему же мы кодировали комплексное число как кортеж (tuple)? Хороший вопрос. Это, безусловно, не единственный и не лучший выбор. На самом деле, это не очень хорошее представление данных, в особенности если захотите позже декодировать полученный результат. И вы вскоре убедитесь в этом. Другой общий подход заключается в применении подкласса стандартного класса JSONEncoder и переопределении его метода default() :

Декодирование пользовательских типов данных

Что же нам неизвестно ещё? В рассмотренном нами случае отсутствуют метаданные или информация о типе декодируемых данных. Теперь еще раз зададим себе вопрос: Каков минимальный объем информации, который необходим и достаточен для восстановления этого объекта?

Модуль json ожидает, что все пользовательские типы данных будут отображаться как обычные объекты. Создадим файл JSON complex_data.json и добавим туда объект, представляющий собой комплексное число:

Ключ __complex__ — это метаданные, о которых мы говорили выше. На самом деле не важно с каким значением он ассоциирован. Чтобы этот маленький хак работал, все, что вам нужно это проверить существует ли этот ключ:

Если ваш код не содержит ошибок, то вы получите список объектов типа complex :

Все готово

Поздравляю теперь вы можете использовать всю мощь формата JSON для реализации ваших приложений на языке Python.

Хотя примеры которыми мы рассмотрели, безусловно, чрезмерно упрощены, но иллюстрируют основы процесса работы с форматом данных JSON. Информация изложенная в этой статье поможет вам решить следующие задачи:

Рассмотрение особенностей использования стандартного модуля json упростит вам изучение других модулей Python, использующихся для сериализации данных: pickle и marshal.

Удачи вам в дальнейшем изучении языка Python!

Источник