Как объединить json файлы в один
Перейти к содержимому

Как объединить json файлы в один

  • автор:

Как с помощью python объединить все файлы json формата в один?

У меня более ста файлов json с одинаковой структурой. Нужно их объединить в один json файл. Нагуглил следующий пример, но он выдает ошибку:

def do_merge(): merged = [] for infile in glob.glob("*.json"): with open(infile, 'r', encoding='utf-8') as infp: data = json.load(infp) merged.extend(data) with open("merged_file.json", 'w', encoding="utf-8") as outfp: json.dump(merged, outfp) 

Читаю все файлы из одной директории и записываю все в один файл все в той же директории. Ошибка:JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) Json на валидность проверил:

< "id": "b193f0b9d7ad", "imp": [< "id": "0", "instl": 0, "tagid": "TAG_ID", "secure": 0, "exp": 1800, "banner": < "format": [< "w": 300, "h": 100 >, < "w": 240, "h": 400 >, < "w": 300, "h": 600 >, < "w": 300, "h": 300 >, < "w": 1920, "h": 1080 >, < "w": 300, "h": 50 >, < "w": 1024, "h": 768 >, < "w": 480, "h": 320 >, < "w": 768, "h": 1024 >, < "w": 320, "h": 250 >, < "w": 300, "h": 250 >, < "w": 160, "h": 600 >, < "w": 320, "h": 850 >, < "w": 720, "h": 90 >, < "w": 320, "h": 480 >, < "w": 640, "h": 360 >, < "w": 640, "h": 480 >, < "w": 1280, "h": 720 >, < "w": 720, "h": 1080 >, < "w": 336, "h": 280 >, < "w": 320, "h": 100 >, < "w": 728, "h": 90 >, < "w": 250, "h": 250 >, < "w": 970, "h": 250 >, < "w": 970, "h": 90 >, < "w": 320, "h": 50 >, < "w": 360, "h": 640 >, < "w": 720, "h": 1280 >], "pos": 0 >, "floor": 0.55, "bid": "USD" >], "user": < "id": "6a0c504" >, "at": 2 > 

Подскажите как сделать правильно. Благодарю

PYTHON ОБЪЕДИНИТЬ JSON

Для объединения информации из нескольких файлов формата JSON в Python часто используются библиотеки, такие как json и os . Если необходимо объединить несколько файлов в один и сохранить его на компьютере, можно использовать следующий код:

import json
import os
data = <>
for filename in os.listdir(«directory»):
if filename.endswith(«.json»):
with open(os.path.join(«directory», filename)) as f:
data.update(json.load(f))
with open(«output.json», «w») as f:
json.dump(data, f)

В этом примере мы сначала импортируем необходимые библиотеки. Затем мы создаем пустой словарь data , который мы будем использовать для хранения объединенной информации из файлов JSON. Далее мы перебираем все файлы в указанной папке и, если они имеют формат JSON, считываем данные из этих файлов и добавляем их в словарь data . Наконец, мы записываем этот словарь в новый файл JSON, названный «output.json».

Если же необходимо объединить информацию из нескольких файлов в Python без сохранения на компьютере, то можно воспользоваться следующим кодом:

import json
data = <>
for filename in [«file1.json», «file2.json», «file3.json»]:
with open(filename) as f:
data.update(json.load(f))

В этом примере мы создаем пустой словарь data , перебираем все необходимые файлы и считываем данные из них в словарь, используя функцию json.load() . В итоге, все данные из файлов JSON будут объединены в один словарь data .

Tutorial for Converting JSON Data to Python Object — Python Tutorial

How to Append JSON files in Python

Python JSON — JSON in Python with Examples — JSON loads and dumps

How To Use JSON In Python

Json Module — Python Tutorials For Absolute Beginners In Hindi #82

How to Read and Write JSON File in Python — Complete Tutorial

What is JSON \u0026 How to Create JSON Files in Python — Python Tutorials

13. Working With JSON [Python 3 Programming Tutorials]

How to Import JSON Data into Python with Jupyter Notebook

Python Tutorial: Working with JSON Data using the json Module

BLGPG-C73FD751783B-24-05-01-18

Новые материалы:

  • Python перемешать список
  • Модуль фитнес трекера python
  • Комментарии в программе python задача
  • Как обновить pip в python
  • Как скрыть окно tkinter в python
  • Дележ яблок 2 python
  • Python как создать переменную без значения
  • Python автоматический запуск скрипта
  • Python m venv env не работает
  • Отладка django в vs code
  • Numpy применить функцию к массиву
  • Python добавить строку к строке
  • Не является внутренней или внешней командой python
  • Python в функции

Объединение нескольких файлов JSON в Python [3 способа]

Объединение нескольких файлов JSON в Python [3 способа]

В современной разработке программного обеспечения часто возникает необходимость объединить несколько файлов JSON в один, чтобы упростить работу с данными и обеспечить их более удобное использование. В Python существует несколько способов выполнить такую операцию, и в этой статье мы рассмотрим 3 из них. Каждый способ имеет свои особенности и предназначен для определенного типа задач, поэтому будем изучать их по очереди.

Способ 1: Использование функции json.loads()

Первый способ заключается в загрузке каждого файла JSON в Python с помощью функции json.loads() и последующем объединении уже загруженных данных. Этот способ особенно полезен, если вам нужно объединить данные из разных файлов.

Способ 2: Использование библиотеки pandas

Второй способ предполагает использование библиотеки pandas , которая предоставляет удобные структуры данных и функции для работы с данными. С помощью pandas вы можете быстро объединить файлы JSON и выполнить различные манипуляции с данными.

Способ 3: Использование функции jsonmerge.merge()

Третий способ основан на использовании функции jsonmerge.merge() из библиотеки jsonmerge . Этот способ позволяет объединить файлы JSON с учетом их структуры и осуществить более сложные операции в процессе объединения.

Теперь, когда мы ознакомились с введением и способами объединения файлов JSON, давайте подробнее рассмотрим каждый из способов, чтобы получить полное представление о том, какие возможности они предоставляют.

Способ 1: Использование функции json.loads()

В этом разделе мы рассмотрим первый способ объединения файлов JSON с помощью функции json.loads() .

Чтение и объединение файлов JSON

Для начала нам необходимо прочитать каждый файл JSON и загрузить его данные в Python. Мы можем воспользоваться функцией json.loads() , которая преобразует строку JSON в объект Python.

import json def load_json_file(file_path): with open(file_path, 'r') as file: data = json.load(file) return data json1 = load_json_file('file1.json') json2 = load_json_file('file2.json') 

После загрузки данных из каждого файла в соответствующую переменную, мы можем приступить к объединению этих данных в один объект.

combined_json = json.loads(json1) combined_json.update(json2) 

Теперь combined_json содержит объединенные данные из двух файлов JSON.

Читайте так же Соединение списка целых чисел в строку в Python: практическое руководство

Обработка ошибок и исключений

При работе с файлами всегда есть вероятность возникновения ошибок, поэтому важно обрабатывать их правильно. В случае чтения и объединения файлов JSON, мы можем столкнуться с различными исключительными ситуациями, такими как отсутствие файла или некорректный формат данных.

Для обработки ошибок, мы можем использовать конструкцию try-except . Например, вот как можно обработать ошибку чтения файла:

def load_json_file(file_path): try: with open(file_path, 'r') as file: data = json.load(file) return data except FileNotFoundError: print(f"Файл не найден.") return None except json.JSONDecodeError: print(f"Файл имеет некорректный формат JSON.") return None 

Сохранение объединенного JSON в файл

После успешного объединения файлов JSON, мы можем сохранить полученный объект в новый файл. Для этого мы использовали функцию json.dumps() , которая преобразует объект Python обратно в строку JSON, и функцию open() для записи данных в файл.

def save_json_file(data, file_path): with open(file_path, 'w') as file: json.dump(data, file, indent=4) 

Теперь мы можем сохранить объединенный JSON в новый файл:

save_json_file(combined_json, 'combined.json') 

В этом разделе мы рассмотрели способ использования функции json.loads() для объединения файлов JSON. Мы ознакомились с чтением файлов, обработкой ошибок и сохранением объединенных данных в новый файл. Теперь давайте перейдем к рассмотрению второго способа – использованию библиотеки pandas .

Способ 2: Использование библиотеки pandas

В этом разделе мы рассмотрим второй способ объединения файлов JSON с помощью библиотеки pandas .

Установка и импорт библиотеки

Прежде чем начать использовать pandas , нам необходимо установить библиотеку, если она не установлена. Для этого можно воспользоваться менеджером пакетов pip . Введите следующую команду в терминале, чтобы установить pandas :

pip install pandas 

После установки мы можем импортировать библиотеку и использовать ее в нашем коде:

import pandas as pd 

Чтение и объединение файлов JSON с помощью pandas

Одним из преимуществ использования pandas являются его структуры данных, такие как DataFrame , которые облегчают работу с табличными данными. Чтобы объединить файлы JSON с помощью pandas , мы можем использовать функцию pd.concat() .

Допустим, у нас есть два файла JSON – file1.json и file2.json . Мы можем прочитать каждый файл с помощью функции pd.read_json() и объединить их:

df1 = pd.read_json('file1.json') df2 = pd.read_json('file2.json') combined_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) 

combined_df теперь содержит объединенные данные из двух файлов JSON в форме DataFrame .

Сохранение объединенного JSON в файл

Чтобы сохранить объединенный JSON в новый файл, мы можем использовать метод to_json() объекта DataFrame .

combined_df.to_json('combined.json', orient='records') 

Мы передали имя файла, в котором мы хотим сохранить данные, аргумент orient=’records’ указывает на формат сохранения данных в виде списка записей.

Читайте так же Проверка существования индекса в списке на Python: лучшие практики и примеры кода

В этом разделе мы рассмотрели способ использования библиотеки pandas для объединения файлов JSON. Мы ознакомились с установкой и импортом библиотеки, чтением и объединением файлов с помощью pandas , а также сохранением объединенных данных в новый файл. Теперь давайте перейдем к рассмотрению третьего и последнего способа – использованию функции jsonmerge.merge() .

Способ 3: Использование функции jsonmerge.merge()

В этом разделе мы рассмотрим третий способ объединения файлов JSON с помощью функции jsonmerge.merge() .

Установка и импорт библиотеки jsonmerge

Перед использованием функции jsonmerge.merge() , нам необходимо установить и импортировать библиотеку jsonmerge . Чтобы установить библиотеку, выполните следующую команду в терминале:

pip install jsonmerge 

После установки мы можем импортировать библиотеку:

import jsonmerge 

Чтение и объединение файлов JSON с помощью jsonmerge.merge()

Функция jsonmerge.merge() предоставляет возможность объединять файлы JSON с учетом их структуры. Мы можем указать определенные правила объединения данных, которые будут применяться при слиянии.

Допустим, у нас есть два файла JSON – file1.json и file2.json . Мы можем объединить их с помощью функции jsonmerge.merge() :

import json def merge_json_files(file1, file2): with open(file1, 'r') as f1, open(file2, 'r') as f2: json1 = json.load(f1) json2 = json.load(f2) merged = jsonmerge.merge(json1, json2) return merged result = merge_json_files('file1.json', 'file2.json') 

result теперь содержит объединенные данные из двух файлов JSON с помощью jsonmerge.merge() .

Сохранение объединенного JSON в файл

После успешного объединения файлов JSON с помощью jsonmerge.merge() , мы можем сохранить результат в новый файл с помощью функции json.dump() .

def save_json_file(data, file_path): with open(file_path, 'w') as file: json.dump(data, file, indent=4) 

Теперь мы можем сохранить объединенный JSON в новый файл:

save_json_file(result, 'combined.json') 

При использовании функции jsonmerge.merge() мы можем управлять объединением файлов JSON с помощью правил слияния. Это предоставляет большую гибкость в работе с данными, особенно для сложных структур JSON.

Читайте так же Как установить .whl файлы в Python: пошаговая инструкция

В этом разделе мы рассмотрели способ использования функции jsonmerge.merge() для объединения файлов JSON. Мы ознакомились с установкой и импортом библиотеки jsonmerge , чтением и объединением файлов с помощью jsonmerge.merge() , а также сохранением объединенных данных в новый файл. Теперь давайте перейдем к завершающему разделу статьи.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели три способа объединения файлов JSON в Python. Каждый из этих способов предоставляет различные возможности и гибкость в работе с данными, в зависимости от ваших конкретных потребностей.

В первом способе мы использовали функцию json.loads() , которая позволяет загрузить данные из файла JSON в Python и объединить их. Этот способ особенно полезен, когда вам нужно объединить данные из разных файлов JSON.

Затем мы рассмотрели использование библиотеки pandas во втором способе. С помощью pandas мы можем легко загружать и объединять файлы JSON, используя функцию pd.concat() . Библиотека pandas предоставляет удобные структуры данных и функции для работы с табличными данными.

В третьем способе мы использовали функцию jsonmerge.merge() из библиотеки jsonmerge . С помощью этой функции мы можем объединить файлы JSON с учетом их структуры и применить различные правила объединения.

Каждый из этих способов имеет свои преимущества и может быть полезен в различных сценариях. Выбор конкретного метода зависит от ваших потребностей и требований проекта.

Мы рассмотрели обработку ошибок, сохранение объединенного JSON в новый файл и привели примеры использования кода для каждого способа.

В заключение, объединение файлов JSON в Python – это важная задача, которая может упростить работу с данными. Мы надеемся, что этот материал поможет вам разобраться в различных способах объединения и выбрать наиболее подходящий в вашем случае.

Как объединить json файлы 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:

  • Набор пар «имя-значение». Они могут быть реализованы как объект, запись, словарь, хеш-таблица, список «ключей-значений» или ассоциативный массив.
  • Упорядоченный список значений. Его реализуют в виде массива, вектора, списка или последовательности.

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

Вышеуказанную JSON-строку мы можем спарсить при помощи метода json.loads() из модуля json . В итоге получим словарь Python.

Конвертируем объекты Python в JSON

Используя json.dumps() , мы можем сконвертировать объекты Python в формат JSON.

Теперь давайте сравним типы данных в Python и JSON.

Python JSON
dict Object
list Array
tuple Array
str String
int Number
float Number
True true
False false
None null

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

Модуль json позволяет также записывать данные JSON в файл. Такие файлы сохраняют с расширением .json .

Давайте посмотрим, как это сделать. Для этого воспользуемся функцией open() с параметром w , сигнализирующим о том, что мы хотим записать в файл.

Чтение файлов JSON

Теперь продемонстрируем, как прочитать только что созданный нами файл JSON. Для его загрузки вызовем json.load() .

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

Иногда при работе над проектами, связанными с data science, требуется загрузить данные в формате JSON. Библиотека для анализа данных Pandas предоставляет для этого функцию .read_json . Как только данные загружены, мы конвертируем их в объект dataframe при помощи атрибута pandas.DataFrame .

Ограничения имплементации

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

  • размер принимаемых текстов JSON
  • максимальный уровень вложенности объектов и массивов JSON
  • диапазон точности чисел JSON
  • содержание и максимальную длину строк JSON.

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

Формат JSON в разработке API

Одно из важнейших применений JSON – для разработки API в веб-приложениях. Этот формат очень полезен, ведь позволяет коллегам-разработчикам строить систему на основе наших API, используя любой язык, поддерживающий JSON. А такой поддержкой обладают практически все современные языки. На простом примере покажем, как вернуть JSON при разработке приложения на Python с фреймворком Flask. Flask предоставляет для этого модуль jsonify .

Я хочу объединить два json в один, я хочу попасть в формат ниже.

Вот то, что я пробовал до сих пор, но это не сработало для меня.

3 ответа

Как вы вычисляете объединение двух объектов dict в Python, где пара (key, value) присутствует в результате, если key является in либо диктом (если нет дубликатов)? Например, объединение и равно . Предпочтительно вы можете сделать это, не.

У меня есть два объекта JSON. Один из них-массив python, который преобразуется с помощью json,dumps(), а другой содержит записи из базы данных и сериализуется с помощью сериализатора json. Я хочу объединить их в один объект JSON. Например: obj1 = [a1, a2, a3] obj2 = [ m Нужно написать объединение двух массивов в один. Например, если входные массивы: int arr1[] = int arr2[] = Затем.

столбцы указали, что я пытаюсь создать объединение значений, которые у меня есть в двух диапазонах из двух таблиц pivot: Таким образом, в основном то, что я хочу получить, — это иметь в ячейке J5.

Привет, у меня есть две таблицы tabl1 и table2. Я пытаюсь найти в каждой таблице определенную дату, как только я получаю списки c1 и c2, тогда мне нужно получить объединение этих двух, поэтому у.

Я пытаюсь преобразовать несколько объектов json в один, используя python. пример json1: это огромный json с несколькими парами ключевых значений, но пример здесь в качестве примера [

Возможно ли сделать де-объединение между двумя матрицами в python? Я имею в виду, чтобы иметь в одной матрице все элементы из других двух матриц, не пожиная ни одного из них. Например, если у нас.

JSON в основном поддерживает 6 типов данных в JavaScript:

JSON построен на двух структурах:

  • Он хранит данные в парах имя / значение. Он рассматривается как объект, запись, словарь, хеш-таблица, список с ключами.
  • Упорядоченный список значений рассматривается как массив, вектор, список или последовательность.

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.

Давайте посмотрим на эти функции:

В этом разделе мы изучим следующие методы:

Сериализация JSON

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

Объекты Python JSON
1. Dict Object
2. list, tuple Array
3. Str String
4. int, float Number
5. True true
6. False false
7. None null

Функция dump()

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

JSON Python
1. Object Dict
2. Array list
3. String str
4. Number (int) int
5. true True
6. false False
7. null None

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:

Кодирование и декодирование

Сразу после появления, JSON быстро стал де факто стандартом обмена информации. Вероятно вы здесь из-за того, что вы хотите переместить данные из одного места в другое. Возможно вы получаете данные через API, или храните их в документной базе данных. Так или иначе, вы заинтересовались JSON, и вам нужно пользоваться им через Python.

К счастью, это достаточно тривиальная задача, и как и с большинством тривиальных задач, Python делает все до омерзения простым.

Итак, используем ли мы JSON для хранения и обмена данными? Именно так. Это не более, чем стандартизированный формат, который используется сообществом для передачи данных. Помните, что JSON не является единственным доступным форматом для такой работы, XML и YAML наверное, единственные альтернативные способы, которые стоит упомянуть.

Подробнее про JSON

Не удивительно, что JavaScript Object Notation был вдохновен подмножеством языка программирования JavaScript, связанным с синтаксисом объектного литерала. У них есть отличный сайт, в котором все прекрасно объясняется. Не переживайте: JSON уже давно стал агностиком языка и существует как отдельный стандарт, по этому мы можем убрать JavaScript из этой дискуссии.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

В конечном счете, большая часть сообщества приняла JSON благодаря его простоте как для людей, так и для машин.
Смотрите, это JSON!

Структура JSON

Готовьтесь. Я собираюсь показать реальный пример JSON— такой же, какой вы встретите в реальной жизни. Это нормально, подразумевается что JSON является читаемым для любого, кто пользовался С-языками, а Python – это С-язык, так что мы говорим о вас!

Как видите, JSON поддерживает примитивные типы, такие как строки python и числа, а также вложенные списки и объекты.

Погодите, это выглядит как словарь Python, верно? На данный момент это достаточно универсальная нотация объектов, и не думаю что UON может так же легко отскакивать от зубов. Кстати, предлагайте альтернативы в комментариях!

НУ что же, вы пережили первый контакт с диким JSON. Теперь вам нужно научиться приручать его!

Python поддерживает JSON

Python содержит встроенный модуль под названием json для кодирования и декодирования данных JSON.

Просто импортируйте модуль в начале вашего файла:

Небольшой словарь

Как правило, процесс кодирования JSON называется сериализация. Этот термин обозначает трансформацию данных в серию байтов (следовательно, серийных) для хранения или передачи по сети. Также вы, возможно, уже слышали о термине «маршалинг», но это уже совсем другая область.

Естественно, десериализация — является противоположным процессом декодирования данных, которые хранятся или направлены в стандарт JSON.

Звучит как много технических терминов. Определенно. Но в реальности, все, о чем мы сейчас говорим — это чтение и написание. Представьте это следующим образом: кодирование это запись данных на диск, в то время как декодирование — это чтение данных в памяти.

Сериализация JSON

Что происходит после того, как компьютер обрабатывает большие объемы информации? Ему нужно принять дамп данных. Соответственно, модуль json предоставляет метод dump() для записи данных в файлы. Также есть метод dumps() для записей в строку Python.

Простые объекты Python переводятся в JSON согласно с весьма интуитивной конверсией.

Python JSON
dict object
list, tuple array
str string
int, long, float number
True true
False false
None null

Пример сериализации JSON Python

Представьте, что вы работаете с объектом Python в памяти, который выглядит следующим образом:

Сохранить эту информацию на диск — критично, так что ваша задача — записать на файл.

Используя контекстный менеджер Python, вы можете создать файл под названием data_file.json и открыть его в режиме write (файлы JSON имеют расширение .json).

Обратите внимание на то, что dump() принимает два позиционных аргумента: (1) объект данных, который сериализуется и (2), файловый объект, в который будут вписаны байты.

Или, если вы склонны продолжать использовать эти сериалзированные данные JSON в вашей программе, вы можете работать как со строкой.

Обратите внимание, что файловый объект является пустым, так как вы на самом деле не выполняете запись на диск. Кроме того, dumps() аналогичен dump().

Ура! У вас получился малыш JSON и вы можете выпустить его в реальный мир, чтобы он вырос большим и сильным.

Несколько полезных аргументов

Помните, что JSON создан таким образом, чтобы быть читаемым для людей. Но читаемого синтаксиса недостаточно, если все слеплено вместе. Кроме этого, ваш стиль программирования скорее всего отличается от моего, и вам будет проще читать код, если он отформатирован по вашему вкусу.

Обратите внимание: Методы dump() и dumps() пользуются одними и теми же аргументами ключевых слов.

Первая опция, которую большинство людей хотят поменять, это пробел. Вы можете использовать аргумент indent для определения размера отступа вложенных структур. Ощутите разницу лично, используя данные, упомянутые выше и выполните следующие команды в консоли:

Есть и другие аргументы, такие как sort_keys, но я не имею понятия, что он делает. Вы можете найти полный список в документации, если вам интересно.

Десериализация JSON

Отлично, похоже вам удалось поймать экземпляр дикого JSON! Теперь нам нужно предать ему форму. В модуле json вы найдете load() и loads() для превращения кодированных данных JSON в объекты Python.

Как и сериализация, есть простая таблица конверсии для десериализации, так что вы можете иметь представление о том, как все выглядит.

JSON Python
object dict
array list
string str
number (int) int
number (real) float
true True
false False
null None

Технически, эта конверсия не является идеальной инверсией таблицы сериализации. По сути, это значит что если вы кодируете объект сейчас, а затем декодируете его в будущем, вы можете не получить тот же объект назад. Я представляю это как своего рода телепортацию: мои молекулы распадаются в точке А и собираются в точке Б. Буду ли я тем же самым человеком?

В реальности, это как попросить одного друга перевести что-нибудь на японский, а потом попросить другого друга перевести это обратно на русский. В любом случае, самым простым примером будет кодировать кортеж и получить назад список после декодирования, вот так:

JSON (JavaScript Object Notation) — это текстовый формат для хранения и обмена данными.

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 — метод считывает файл в формате JSON и возвращает объекты Python
  • json.loads — метод считывает строку в формате JSON и возвращает объекты Python

json.load ¶

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

Вывод будет таким:

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.dump — метод записывает объект Python в файл в формате JSON
  • json.dumps — метод возвращает строку в формате JSON

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:

Python JSON
dict object
list, tuple array
str string
int, float number
True true
False false
None null

Таблица конвертации JSON в данные Python:

JSON Python
object dict
array list
string str
number (int) int
number (real) float
true True
false False
null None

Ограничение по типам данных¶

В формат JSON нельзя записать словарь, у которого ключи — кортежи:

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:

Читайте также:

  • Как автоматически удалять историю в google chrome
  • Настройка eset internet security для локальной сети
  • Как сделать звук задом наперед в сони вегас
  • На что тратить рубины в kings raid
  • Как сохранить эффект в sony vegas

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *