Что такое Python JSON и как его реализовать?

Эта статья о Python JSON поможет вам научиться анализировать, сериализовать и десериализовать JSON с помощью примеров программ.

Вы знаете, как переносить данные из онлайн-API или хранить различные типы данных на своих локальных машинах? Так или иначе, вы погрузились в JSON, который означает Обозначение объекта сценария Java. Это известный и популярный формат данных, используемый для представления полуструктурированных данных. Давайте подробнее узнаем о Python JSON.



В этой статье мы обсудим следующие аспекты:



Введение в JSON в Python:

JSON означает J ава S скрипт ИЛИ bject N ответэто способ упорядоченного и простого хранения информации. Данные должны быть в виде текста при обмене между браузером и сервером.

Логотип JSON - Python JSON-Edureka



Если вам интересно, ? тогда ответ нет. Это сценарий, который состоит из текста и используется для хранения и передачи данных в формате, удобном для чтения и чтения компьютером. Это небольшой, легкий формат данных, вдохновленный JavaScript и обычно используемый в текстовом или строковом формате. Пакет из JSON почти идентичен словарю Python. Теперь вам должно быть интересно

Как читать файл JSON в Python?

Ответ на ваш вопрос: вам необходимо импортировать модуль JSON, который обычно преобразует типы данных Python в строковый файл JSON. Он состоит из функций JSON, которые читают и записывают непосредственно из файлов JSON. имеет встроенный пакет JSON и является частью стандартной библиотеки, поэтому вам не нужно его устанавливать.

Пример:

импортировать json

Теперь, когда вы знаете о JSON в Python, давайте глубже рассмотрим синтаксический анализ.



Разбор:

Библиотека JSON может анализировать JSON из струны или файлы. Он также может анализировать JSON в или перечислить и сделать наоборот. Парсинг обычно проходит в два этапа:

  1. Конвертация из JSON в Python
  2. Конвертация из Python в JSON

Давайте лучше разберемся в обоих этапах.

Конвертация из JSON в Python:

Вы можете преобразовать строку JSON в Python, используяjson.loads ().Позвольте показать вам практическую реализацию:

Пример:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'harshit kant', 'emp_number': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} ' '' data = json.loads (people_string) print (data)

Вывод:

Как видно из вышеприведенного вывода, он напечатал . Давайте напечатаем тип данных для лучшего понимания.

Пример:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'harshit kant', 'emp_number': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} ' '' data = json.loads (people_string) print (type (data)) # печатает тип данных

Вывод:



Теперь, когда вы знакомы с одной конверсией, давайте посмотрим на другой тип конверсии на втором этапе.

Преобразование из Python в JSON:

Объект Python можно преобразовать в строку JSON с помощьюjson.dumps ().Давайте посмотрим на пример, приведенный ниже:

Пример:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'harshit kant', 'emp_no.': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} '' 'data = json.loads (people_string) new_string = json.dumps (data) print (new_string)

Вывод:

Вывод будет строкового типа JSON. Я уже продемонстрировал тип данных в преобразовании JSON в Python, такая же процедура будет использоваться для печати типа данных.


Давайте продолжим и посмотрим, как Pandas разбирает JSON.

Pandas Parsing JSON:

Строку JSON можно проанализировать в панды Dataframe из следующих шагов:

  • Следующая общая структура может использоваться для загрузки строки JSON в DataFrame.
импортировать панды как pd pd.read_json (r'Path, где вы сохранили файл JSON, имя файла.json ')
  • Подготовьте строку JSON.
  • Создайте файл JSON, который мы используем, nobel_prize.json.
  • Загрузите файл JSON в pandas DataFrame.

Приведенный ниже код загружает мой файл JSON в DataFrame.

import pandas as pd import json with open (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') as f: data = json.load (f) print (data) df = pd.DataFrame print (df)

Вывод:

Забегая вперед, давайте посмотрим, как можно сериализовать JSON в Python.

Сериализация JSON [Кодировать]:

Сериализация JSON просто означает, что вы кодируете JSON. Он преобразует заданную структуру данных Python (например, dict) в действительный объект JSON. Для обработки потока данных в файле библиотека JSON в Python использует дамп () и свалки () , который выполняет преобразование и упрощает запись данных в файлы.

Ниже приводится таблица, иллюстрирующая Python типы данных конвертируются в соответствующий тип JSON.

как настроить путь Java
Python JSON

dict (словарь)

объект

список, массив

кортеж

строка

строка

int, long, float

числа

Правда

правда

Ложь

ложный

Никто

значение NULL

Что следует помнить:

дамп () - Преобразует данные в файл JSON
свалки () - Преобразует данные в строку JSON
load () - Преобразует файл JSON в объект Python
нагрузки () - Преобразует объект строки JSON в объект Python

Красивая печать:

Pretty Printing заботится о выравнивании кода и переводит его в удобочитаемый формат. Давайте посмотрим на приведенный ниже пример, где я передал два параметра «sort_keys», которые всегда возвращают логическое значение True и пробелы «indent».

Пример:

import json people_string = '' '{' people ': [{' emp_name ':' John smith ',' emp_no. ':' 924367-567-23 ',' emp_email ': [' johnsmith@dummyemail.com '], 'has_license': 'false'}, {'emp_name': 'harshit kant', 'emp_no.': '560-555-5153', 'emp_email': 'null', 'has_license': 'true'}]} '' 'data = json.loads (people_string) new_string = json.dumps (data, sort_keys = True, indent = 3) print (new_string)

Вывод:

Продвигаясь вперед в учебнике Python JSON, давайте разберемся с десериализацией JSON.

Десериализация JSON [Декодировать]:

Десериализация JSON - полная противоположность сериализации, то есть означает, что вы декодируете JSON. Он преобразует заданную строку JSON в Python объект используя load () и нагрузки () метод, который выполняет преобразование.

Ниже приведена таблица, которая иллюстрирует преобразование типа данных JSON в соответствующий ему тип Python.

JSON Python

объект

переменная экземпляра в примере Java

dict (словарь)

кортеж

список, массив

строка

строка

числа

int, long, float

правда

Правда

ложный

Ложь

значение NULL

Никто

Продвигаясь вперед в руководстве «Python JSON». Я покажу вам в реальном времени пример сериализации и десериализации с точки зрения программирования.

Демонстрация кодирования:

В этой демонстрации кодирования я использую набор данных JSON под названием «Нобелевская премия», который присуждается Вот . Вы узнаете, как выполнить сериализацию и десериализацию того же самого через файл JSON.

Пример (сериализация набора данных JSON):

импортировать json с open ('nobel_prize.json.html') как f: data = json.load (f) с open ('new_nobel_prize.json.html') как f: json.dump (data, f, indent = 2)

Вывод:

компилируется успешно, и создается новый файл «new_nobel_prize.json», в который выгружаются данные из уже существующего файла «nobel_prize.json».

Пример (десериализация набора данных JSON):

импортировать json с open ('nobel_prize.json.html') как f: data = json.load (f) для nobel_prize в data ['prizes']: print (nobel_prize ['year'], nobel_prize ['category'])

Вывод:

Во фрагменте кода показаны изменения файла JSON на соответствующий объект Python.

На этом мы подошли к концу нашей статьи «Python JSON». Надеюсь, вам понятны все концепции, связанные с JSON, синтаксическим анализом, сериализацией и десериализацией.

Убедитесь, что вы тренируетесь как можно больше и верните свой опыт.

Есть вопрос к нам? Пожалуйста, укажите это в комментариях к этой статье Python JSON, и мы свяжемся с вами как можно скорее. Чтобы получить более глубокие знания о Python и его различных приложениях, вы можете с нашим онлайн-обучением с круглосуточной поддержкой и пожизненным доступом.