Python JSON: Encode(dumps), Decode(loads) & Read JSON File

Hvad er JSON i Python?

JSON in Python er et standardformat inspireret af JavaScript til dataudveksling og dataoverførsel som tekstformat over et netværk. Generelt er JSON i streng- eller tekstformat. Det kan bruges af API'er og databaser, og det repræsenterer objekter som navn/værdi-par. JSON står for JavaScriptobjektnotation.

Python JSON syntaks:

JSON er skrevet som nøgle- og værdipar.

{
        "Key":  "Value",
        "Key":  "Value",
} 

JSON minder meget om Python ordbog. Python understøtter JSON, og det har et indbygget bibliotek som en JSON.

JSON bibliotek i Python

'marskal' og 'pickle' eksterne moduler af Python vedligeholde en version af JSON Python bibliotek. Arbejder med JSON i Python for at udføre JSON-relaterede operationer som kodning og afkodning, skal du først importere JSON-bibliotek og for det i din .py fil,

import json

Følgende metoder er tilgængelige i JSON Python modul

Python til JSON (kodning)

JSON Bibliotek af Python udfører følgende oversættelse af Python objekter ind i JSON-objekter som standard

Konvertering Python data til JSON kaldes en kodningsoperation. Kodning udføres ved hjælp af JSON-biblioteksmetoden - dumper()

Lad os nu udføre vores første json.dumps-kodningseksempel med Python:

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice","Bob"),
  "pets": ['Dog'],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  ]
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Output:

{"person": {"name": "Kenn", "sex": "male", "age": 28}})

Lad os se et eksempel på Python skriv JSON til fil for at oprette en JSON-fil i ordbogen ved hjælp af den samme funktion dump()

# here we create new data_file.json file with write mode using file i/o operation 
with open('json_file.json', "w") as file_write:
# write json data into file
json.dump(person_data, file_write)

Output:

Intet at vise...I dit system oprettes json_file.json. Du kan kontrollere den fil som vist i nedenstående skriv JSON til fil Python eksempel.

JSON til Python (Afkodning)

JSON streng afkodning udføres ved hjælp af indbygget metode json.loads() & json.load() af JSON-biblioteket i Python. Her viser oversættelsestabel et eksempel på JSON-objekter til Python objekter som er nyttige at udføre afkodning i Python af JSON-strengen.

Lad os se en grundlæggende parse JSON Python eksempel på afkodning ved hjælp af json.loads fungere,

import json  # json library imported
# json data string
person_data = '{  "person":  { "name":  "Kenn",  "sex":  "male",  "age":  28}}'
# Decoding or converting JSON format in dictionary using loads()
dict_obj = json.loads(person_data)
print(dict_obj)
# check type of dict_obj
print("Type of dict_obj", type(dict_obj))
# get human object details
print("Person......",  dict_obj.get('person'))

Output:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Type of dict_obj <class 'dict'>
Person...... {'name': 'John', 'sex': 'male'}

Afkodning af JSON-fil eller parsing af JSON-fil Python

Nu vil vi lære, hvordan man læser JSON-fil ind Python med Python parse JSON eksempel:

BEMÆRK VENLIGST: Afkodning af JSON-fil er File Input/Output (I/O)-relateret operation. JSON-filen skal eksistere på dit system på den angivne placering, som du nævner i dit program.

Python læs JSON fil Eksempel:

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
with open('X:/json_file.json') as file_object:
        # store file data in object
        data = json.load(file_object)
print(data)

Her data er et ordbogsobjekt for Python som vist i ovenstående læs JSON-fil Python eksempel.

Output:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}

Kompakt indkodning Python

Når du skal reducere størrelsen på din JSON-fil, kan du bruge kompakt indkodning Python.

Eksempel,

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = ['a', 'b', 'c',{'4': 5, '6': 7}]
# separator used for compact representation of JSON.
# Use of ',' to identify list items
# Use of ':' to identify key and value in dictionary
compact_obj = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact_obj)

Output:

'["a", "b", "c", {"4": 5, "6": 7}]'

** Here output of JSON is represented in a single line which is the most compact representation by removing the space character from compact_obj **

Formater JSON-kode (temmelig print)

• Målet er at skrive velformateret kode til menneskelig forståelse. Ved hjælp af smuk udskrivning kan enhver let forstå koden.

Eksempel:

import json
dic = { 'a': 4, 'b': 5 }
''' To format the code use of indent and 4 shows number of space and use of separator is not necessary but standard way to write code of particular function. '''
formatted_obj = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(formatted_obj)

Output:

{
   "a" : 4,
   "b" : 5
}

For bedre at forstå dette skal du ændre indrykning til 40 og observere output-

Bestilling af JSON-koden:

sort_nøgler attribut i Python dumps-funktionens argument vil sortere nøglen i JSON i stigende rækkefølge. Argumentet sort_keys er en boolesk attribut. Når det er sandt, er sortering tilladt ellers ikke. Lad os forstå med Python streng til JSON sorteringseksempel.

Eksempel,

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": [ 'Dog' ],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  	],
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Output:

{
    "age": 45,
    "cars": [ {
        "model": "Audi A1", 
        "mpg": 15.1
    },
    {
        "model": "Zeep Compass", 
        "mpg": 18.1
    }
    ],
    "children": [ "Alice",
		  "Bob"
	],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ 
		"Dog"
	]
}

Som du kan se, er nøglernes alder, biler, børn osv. arrangeret i stigende rækkefølge.

Kompleks objektkodning af Python

Et komplekst objekt har to forskellige dele, dvs

1. Virkelig del
2. imaginær del

Eksempel: 3 +2i

Før du udfører kodning af et komplekst objekt, skal du kontrollere, at en variabel er kompleks eller ej. Du skal oprette en funktion, som kontrollerer værdien gemt i en variabel ved at bruge en instansmetode.

Lad os skabe den specifikke funktion for at kontrollere objektet er komplekst eller berettiget til kodning.

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
    # check using isinstance method
    if isinstance(object, complex):
        return [object.real, object.imag]
    # raised error using exception handling if object is not complex
    raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")

# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

Output:

'[4.0, 5.0]'

Kompleks JSON-objektafkodning ind Python

For at afkode komplekst objekt i JSON skal du bruge en object_hook-parameter, som kontrollerer, at JSON-strengen indeholder det komplekse objekt eller ej. Lad os forstå med streng til JSON Python Eksempel,

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct['real'], objct['img'])
    return objct
  
  # use of json loads method with object_hook for check object complex or not
  complex_object =json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook = is_complex)
  #here we not passed complex object so it's convert into dictionary
  simple_object =json.loads('{"real": 6, "img": 7}', object_hook = is_complex)
  print("Complex_object......",complex_object)
  print("Without_complex_object......",simple_object)

Output:

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {'real': 6, 'img': 7}

Oversigt over JSON Serialization class JSONEncoder

JSONEncoder-klassen bruges til serialisering af evt Python objekt, mens du udfører kodning. Den indeholder tre forskellige metoder til kodning, som er

• default(o) – Implementeret i underklassen og returnerer serialiseringsobjektet til o objekt.
• indkode(o) – Samme som JSON-dumps Python metode returnerer JSON-streng af Python datastruktur.
• iterencode(o) – Repræsenter streng én efter én og indkod objekt o.

Ved hjælp af encode()-metoden i JSONEncoder-klassen kan vi også kode enhver Python objekt som vist i nedenstående Python Eksempel på JSON-koder.

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)

Output:

'{"colour": ["red", "yellow", "green"]}'

Oversigt over JSON Deserialization klasse JSONDecoder

JSONDecoder klasse bruges til deserialisering af evt Python objekt, mens du udfører afkodning. Den indeholder tre forskellige metoder til afkodning, som er

• default(o) – Implementeret i underklassen og returnerer deserialiseret objekt o objekt.
• afkode(o) – Samme som json.loads() metode returnerer Python datastruktur af JSON-streng eller data.
• raw_decode(o) – Repræsentere Python ordbog én efter én og afkode objekt o.

Ved hjælp af decode()-metoden i JSONDecoder-klassen kan vi også afkode JSON-strengen som vist nedenfor Python JSON-dekoder eksempel.

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = '{ "colour": ["red", "yellow"]}'
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

Output:

{'colour': ['red', 'yellow']}

Afkodning af JSON-data fra URLEksempel fra det virkelige liv

Vi henter data fra CityBike NYC (Bike Sharing System) fra bestemte steder URL(https://gbfs.citibikenyc.com/gbfs/2.3/gbfs.json) og konverter til ordbogsformat.

Python indlæs JSON fra fil Eksempel:

BEMÆRK:- Sørg for, at anmodningsbiblioteket allerede er installeret i din Python, Hvis ikke, så åbn Terminal eller CMD og skriv

• (Til Python 3 eller højere) pip3 installationsanmodninger

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://gbfs.citibikenyc.com/gbfs/2.3/gbfs.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict['stationBeanList'][0]) 

Output:

<class 'str'>
<class 'dict'>
{
	'id': 487,
 	'stationName': 'E 20 St & FDR Drive',
	'availableDocks': 24,
	'totalDocks': 34,
	'latitude': 40.73314259,
	'longitude': -73.97573881,
	'statusValue': 'In Service',
	'statusKey': 1,
	'availableBikes': 9,
	'stAddress1': 'E 20 St & FDR Drive',
	'stAddress2': '',
	'city': '',
	'postalCode': '',
	'location': '', 
	'altitude': '', 
	'testStation': False, 
	'lastCommunicationTime': '2018-12-11 10:59:09 PM', 'landMark': ''
}

Undtagelser relateret til JSON Library i Python:

• Klasse json.JSONDecoderError håndterer undtagelsen relateret til afkodningsoperation. og det er en underklasse af ValueError.
• Undtagelse – json.JSONDecoderError(msg, doc)
• Undtagelsesparametre er,
  • msg – Uformateret fejlmeddelelse
  • doc – JSON-dokumenter parset
  • pos – start indekset for dokumentet, når det mislykkedes
  • lineno – line no shows svarer til pos
  • kolon – kolonne nr. svarer til pos

Python indlæs JSON fra fil Eksempel:

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
        with open('json_file_name.json') as file_object:
                data = json.load(file_object)
except ValueError:
     print("Bad JSON file format,  Change JSON File")

Infinite og NaN Numbers in Python

JSON Data Interchange Format (RFC – Request For Comments) tillader ikke Infinite eller Nan Value, men der er ingen begrænsning i Python- JSON Library til at udføre Infinite og Nan Value-relateret operation. Hvis JSON får INFINITE og Nan datatype, bliver den konverteret til bogstavelig.

Eksempel,

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

Output:

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'>	

Gentaget nøgle i JSON String

RFC angiver, at nøglenavnet skal være unikt i et JSON-objekt, men det er ikke obligatorisk. Python JSON-biblioteket rejser ikke en undtagelse af gentagne objekter i JSON. Den ignorerer alle gentagne nøgleværdi-par og tager kun hensyn til det sidste nøgleværdi-par blandt dem.

• Eksempel,

import json
repeat_pair = '{"a":  1, "a":  2, "a":  3}'
json.loads(repeat_pair)

Output:

{'a': 3}

CLI (Command Line Interface) med JSON ind Python

json.værktøj giver kommandolinjegrænsefladen til at validere JSON pretty-print syntaks. Lad os se et eksempel på CLI

$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool

Output:

{
    "name": " Kings Authur "
}

Fordele ved JSON i Python

• Let at flytte tilbage mellem container og værdi (JSON til Python og Python til JSON)
• Menneskeligt læsbart (pretty-print) JSON-objekt
• Udbredt i datahåndtering.
• Har ikke den samme datastruktur i den enkelte fil.

Implementeringsbegrænsninger af JSON i Python

• I deserializer af JSON-rækkevidde og forudsigelse af et tal
• Den maksimale længde af JSON-streng og arrays af JSON og indlejringsniveauer af objekt.

Python JSON snydeark

Ofte Stillede Spørgsmål