Python JSON: codificar (volcados), decodificar (cargas) y leer archivos JSON

¿Qué es JSON en Python?

JSON in Python es un formato estándar inspirado en JavaScript para el intercambio y la transferencia de datos en formato de texto a través de una red. Generalmente, JSON tiene formato de cadena o texto. Puede ser utilizado por API y bases de datos, y representa objetos como pares nombre/valor. JSON significa JavaNotación de objetos de script.

Python Sintaxis JSON:

JSON se escribe como un par de clave y valor.

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

JSON es muy similar a Python diccionario. Python admite JSON y tiene una biblioteca incorporada como JSON.

Biblioteca JSON en Python

"mariscal'Y'pepinillo' módulos externos de Python mantener una versión de JSON Python biblioteca. Trabajar con JSON en Python Para realizar operaciones relacionadas con JSON, como codificación y decodificación, primero debe importar biblioteca JSON y para eso en su py archivo,

import json

Los siguientes métodos están disponibles en JSON Python módulo

Método	Descripción
deshecho()	codificación de objetos JSON
vertedero()	escritura de cadena codificada en el archivo
cargas()	Decodificar la cadena JSON
carga()	Decodificar mientras se lee el archivo JSON

Python a JSON (Codificación)

JSON Biblioteca de Python realiza la siguiente traducción de Python objetos en objetos JSON de forma predeterminada

Python	JSON
dict	Objeto
lista	Formación
Unicode	Cordón
número – int, largo	número – int
flotar	número – real
¿Editas con tu equipo de forma remota?	¿Editas con tu equipo de forma remota?
Falso	Falso
Ninguna	Nulo

Conversión Python La conversión de datos a JSON se denomina operación de codificación. La codificación se realiza con la ayuda del método de la biblioteca JSON: deshecho()

Ahora realicemos nuestro primer ejemplo de codificación json.dumps con 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)

Salida:

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

Veamos un ejemplo de Python escriba JSON en un archivo para crear un archivo JSON del diccionario usando la misma función vertedero()

# 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)

Salida:

Nada que mostrar... En su sistema se crea json_file.json. Puede verificar ese archivo como se muestra a continuación, escriba JSON en el archivo Python ejemplo.

JSON a Python (Descodificación)

La decodificación de cadenas JSON se realiza con la ayuda del método incorporado json.loads () & json.cargar() de la biblioteca JSON en Python. Aquí la tabla de traducción muestra un ejemplo de objetos JSON para Python objetos que son útiles para realizar la decodificación en Python de cadena JSON.

JSON	Python
Objeto	dict
Formación	lista
Cordón	Unicode
número – int	número – int, largo
número – real	flotar
¿Editas con tu equipo de forma remota?	¿Editas con tu equipo de forma remota?
Falso	Falso
Nulo	Ninguna

Veamos un análisis JSON básico. Python ejemplo de decodificación con la ayuda de json.cargas función,

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'))

Salida:

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

Decodificar archivos JSON o analizar archivos JSON en Python

Ahora, aprenderemos cómo leer archivos JSON en Python con Python ejemplo de análisis JSON:

NOTA: La decodificación de un archivo JSON es una operación relacionada con la entrada/salida (E/S) de archivos. El archivo JSON debe existir en su sistema en la ubicación especificada que usted menciona en su programa.

Python leer el archivo JSON Ejemplo:

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)

Aquí datos es un objeto de diccionario de Python como se muestra en el archivo JSON leído arriba Python ejemplo.

Salida:

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

Codificación compacta en Python

Cuando necesite reducir el tamaño de su archivo JSON, puede usar codificación compacta en Python.

Ejemplo,

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)

Salida:

'["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 **

Formatear código JSON (impresión bonita)

• El objetivo es escribir código bien formateado para la comprensión humana. Con la ayuda de una bonita impresión, cualquiera puede entender fácilmente el código.

Ejemplo:

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)

Salida:

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

Para comprender mejor esto, cambie la sangría a 40 y observe el resultado:

Ordenando el código JSON:

ordenar_claves atributo en Python El argumento de la función dumps ordenará la clave en JSON en orden ascendente. El argumento sort_keys es un atributo booleano. Cuando es verdadero, se permite la ordenación; de lo contrario, no. Comprendamos con Python ejemplo de clasificación de cadena a JSON.

Ejemplo,

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)

Salida:

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

Como puede observar, las claves de edad, automóviles, niños, etc. están ordenadas en orden ascendente.

Codificación de objetos complejos de Python

Un objeto complejo tiene dos partes diferentes que son

1. Parte real
2. Parte imaginaria

Ejemplo: 3 +2i

Antes de codificar un objeto complejo, es necesario comprobar si una variable es compleja o no. Para ello, es necesario crear una función que compruebe el valor almacenado en una variable mediante un método de instancia.

Creemos la función específica para verificar si el objeto es complejo o elegible para codificación.

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)

Salida:

'[4.0, 5.0]'

Decodificación de objetos JSON complejos en Python

Para decodificar un objeto complejo en JSON, use un parámetro object_hook que verifica si la cadena JSON contiene el objeto complejo o no. Veamos cómo se convierte una cadena en JSON Python Ejemplo,

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)

Salida:

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

Descripción general de la clase de serialización JSON JSONEncoder

La clase JSONEncoder se utiliza para la serialización de cualquier Python objeto mientras se realiza la codificación. Contiene tres métodos diferentes de codificación que son

• predeterminado(o) – Implementado en la subclase y devuelve el objeto serializado para o objeto.
• codificar(o) – Igual que los volcados JSON Python método devuelve una cadena JSON de Python estructura de datos.
• itercodificación(o) – Representar cadenas una por una y codificar el objeto o.

Con la ayuda del método encode() de la clase JSONEncoder, también podemos codificar cualquier Python objeto como se muestra a continuación Python Ejemplo de codificador JSON.

# 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)

Salida:

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

Descripción general de la clase de deserialización JSON JSONDecoder

La clase JSONDecoder se utiliza para la deserialización de cualquier Python objeto mientras se realiza la decodificación. Contiene tres métodos diferentes de decodificación que son

• predeterminado(o) – Implementado en la subclase y devuelve objeto deserializado. o objeto.
• decodificar (o) – Igual que el retorno del método json.loads() Python estructura de datos de una cadena o datos JSON.
• raw_decode(o) - Representar Python diccionario uno por uno y decodificar el objeto o.

Con la ayuda del método decode() de la clase JSONDecoder, también podemos decodificar la cadena JSON como se muestra a continuación. Python Ejemplo de decodificador JSON.

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)

Salida:

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

Decodificación de datos JSON de URL: ejemplo de la vida real

Obtendremos datos de CityBike NYC (Sistema de bicicletas compartidas) de la URL especificada (https://gbfs.citibikenyc.com/gbfs/2.3/gbfs.json) y convertirlo a formato de diccionario.

Python cargar JSON desde un archivo Ejemplo:

NOTA: - Asegúrese de que la biblioteca de solicitudes ya esté instalada en su Python, Si no, abra Terminal o CMD y escriba

• (Por Python 3 o superior) solicitudes de instalación de pip3

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]) 

Salida:

<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': ''
}

Excepciones relacionadas con la biblioteca JSON en Python:

• Clase json.JSONDecoderError maneja la excepción relacionada con la operación de decodificación y es una subclase de Error de valor.
• Excepción - json.JSONDecoderError (mensaje, documento)
• Los parámetros de excepción son,
  • msg – Mensaje de error sin formato
  • doc – documentos JSON analizados
  • pos: inicia el índice del documento cuando falla
  • lineno – la línea no presentada corresponde a pos
  • dos puntos – la columna no corresponde a pos

Python cargar JSON desde un archivo Ejemplo:

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")

Infinito y NaN Numbers in Python

El formato de intercambio de datos JSON (RFC – Solicitud de comentarios) no permite valores infinitos o Nan, pero no hay restricciones en Python- Biblioteca JSON para realizar operaciones relacionadas con valores infinitos y Nan. Si JSON obtiene tipos de datos INFINITO y Nan, se convierte en literal.

Ejemplo,

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))

Salida:

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

Clave repetida en cadena JSON

RFC especifica que el nombre de la clave debe ser único en un objeto JSON, pero no es obligatorio. Python La biblioteca JSON no genera una excepción de objetos repetidos en JSON. Ignora todos los pares clave-valor repetidos y considera solo el último par clave-valor entre ellos.

• Ejemplo,

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

Salida:

{'a': 3}

CLI (Interfaz de línea de comando) con JSON en Python

json.herramienta proporciona la interfaz de línea de comandos para validar la sintaxis JSON de impresión bonita. Veamos un ejemplo de CLI

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

Salida:

{
    "name": " Kings Authur "
}

Ventajas de JSON en Python

• Fácil de retroceder entre contenedor y valor (JSON a Python y Python a JSON)
• Objeto JSON legible por humanos (bastante impreso)
• Ampliamente utilizado en el manejo de datos.
• No tiene la misma estructura de datos en un solo archivo.

Limitaciones de implementación de JSON en Python

• En deserializador de rango JSON y predicción de un número
• La longitud máxima de la cadena JSON y las matrices de JSON y los niveles de anidamiento del objeto.

Python Hoja de referencia JSON

Python Función JSON	Descripción
json.dumps(persona_datos)	Crear objeto JSON
json.dump(datos_persona, escritura_archivo)	Cree un archivo JSON utilizando la E/S de archivos de Python
compact_obj = json.dumps(datos, separadores=(',',':'))	Objeto JSON compacto eliminando el carácter de espacio del objeto JSON usando un separador
formatted_obj = json.dumps (dic, sangría = 4, separadores = (',', ': '))	Formatear código JSON usando sangría
cadena_clasificada = json.dumps(x, sangría=4, claves_clasificadas=Verdadero)	Ordenar la clave de objeto JSON por orden alfabético
objeto_complejo = json.dumps(4 + 5j, predeterminado=codificación_compleja)	Python Codificación de objetos complejos en JSON
JSONEncoder().codificar(color_dict)	Uso de la clase JSONEncoder para serialización
json.loads(cadena_datos)	Decodificando cadena JSON en Python diccionario usando la función json.loads()
json.loads('{“__complex__”: verdadero, “real”: 4, “img”: 5}', object_hook = is_complex)	Decodificación de objetos JSON complejos a Python
JSONDecoder().decodificar(cadena_color)	Uso de decodificación JSON para Python con deserialización