Ce este Python JSON și cum să-l implementăm?

Știți cum să vă transportați datele din API-urile online sau să stocați diferite tipuri de date pe mașinile dvs. locale? Într-un fel sau altul te-ai scufundat în JSON, care înseamnă Notare obiect Java Script. Este un format de date renumit și popular utilizat pentru reprezentarea datelor semi-structurate. Să aflăm mai multe despre Python JSON în detaliu.

Următoarele aspecte vor fi discutate în acest articol:

• • Introducere în JSON în Python
  • Cum se citește un fișier JSON în Python
  • Analizare
    • Conversia de la Python la JSON
    • Conversie de la JSON la Python
  • Analiza panda JSON
  • Serializarea JSON [Codificare]
  • Pretty Printing
  • Deserializarea JSON [Decodare]
  • Demonstrație de codificare

Introducere în JSON în Python:

JSON înseamnă J ava S cript SAU bject N otatieeste un mod de stocare a informațiilor într-un mod organizat și ușor. Datele trebuie să fie sub formă de text atunci când sunt schimbate între un browser și un server.

c vs c ++ vs java

În caz că vă întrebați dacă este ? atunci răspunsul este Nu. Este un script care este alcătuit din text și este utilizat pentru stocarea și transferul de date într-un format citit de oameni și de mașină. Este un format de date mic, ușor, inspirat de JavaScript și utilizat în general în format text sau șir. Un pachet de JSON este aproape identic cu un dicționar python. Acum, trebuie să vă întrebați

Cum se citește un fișier JSON în Python?

Răspunsul la întrebarea dvs. este că trebuie să importați modulul JSON care convertește în general tipurile de date Python în fișierul șir JSON. Se compune din funcții JSON care citesc și scriu direct din fișiere JSON. are un pachet JSON încorporat și face parte din biblioteca standard, deci nu trebuie să îl instalați.

Exemplu:

import json

Acum, că știți JSON în Python, să aruncăm o privire mai profundă asupra analizei.

Analizare:

Biblioteca JSON poate analiza JSON din siruri de caractere sau fișiere. De asemenea, poate analiza JSON în sau enumerați și faceți invers. Analiza are loc în general în două etape:

1. Conversie de la JSON la Python
2. Conversia de la Python la JSON

Să înțelegem mai bine ambele etape.

Conversia de la JSON la Python:

Puteți converti șirul JSON în Python folosindjson.loads ().Permiteți-mi să vă arăt implementarea practică:

Exemplu:

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'}]} ' 'date = json.loads (people_string) print (date)

Ieșire:

După cum puteți vedea din rezultatul de mai sus, a imprimat un . Să imprimăm tipul de date pentru o mai bună înțelegere.

Exemplu:

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'}]} ' 'date = json.loads (people_string) print (type (data)) #prints the datatype

Ieșire:

Acum, că sunteți familiarizat cu o conversie, să vedem celălalt tip de conversie în a doua etapă.

Conversia de la Python la JSON:

Un obiect Python poate fi convertit în șir JSON folosindjson.dumps ().Să aruncăm o privire la un exemplu dat mai jos:

Exemplu:

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'}]} '' 'date = json.loads (people_string) new_string = json.dumps (data) print (new_string)

Ieșire:

Ieșirea va fi de tip șir JSON. Am demonstrat deja tipul de date în conversia JSON în Python, se va urma aceeași procedură pentru tipărirea tipului de date.

Să mergem mai departe și să vedem cum analizează panda JSON.

Analizarea pandelor JSON:

Șirul JSON poate fi analizat într-un panda Dataframe din următorii pași:

• Următoarea structură generică poate fi utilizată pentru a încărca șirul JSON în DataFrame.

importați panda ca pd pd.read_json (r'Path unde ați salvat fișierul JSON Nume fișier.json ')

• Pregătiți șirul JSON.
• Creați un fișier JSON pe care îl folosim este nobel_prize.json.
• Încărcați fișierul JSON în pandas DataFrame.

Codul implementat mai jos încarcă fișierul meu JSON în DataFrame.

import panda ca pd import json cu open (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') ca f: data = json.load (f) print (data) df = pd.DataFrame print (df)

Ieșire:

Mergând mai departe, să vedem cum puteți serializa JSON în Python.

Serializarea JSON [Codificare]:

Serializarea JSON înseamnă pur și simplu că codificați JSON. Convertește structura de date Python dată (ex: dict) în obiectul JSON valid. Pentru a gestiona fluxul de date într-un fișier, biblioteca JSON din Python folosește un dump () și halde () metoda, care face conversia și facilitează scrierea datelor în fișiere.

Dat mai jos este un tabel care ilustrează Piton tipuri de date convertindu-se la tipul JSON respectiv.

Puncte de reținut:

dump () - Convertește datele într-un fișier JSON
halde () - Convertește datele într-un șir JSON
sarcină() - Convertește fișierul JSON într-un obiect Python
sarcini () - Convertește un obiect al șirului JSON într-un obiect Python

Imprimare frumoasă:

Pretty Printing se ocupă de alinierea codului și o face într-un format lizibil de către om. Să vedem exemplul de mai jos în care am trecut doi parametri „sort_keys” care returnează întotdeauna o valoare booleană True și spații „indent”.

Exemplu:

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'}]} '' 'date = json.loads (people_string) new_string = json.dumps (data, sort_keys = True, indent = 3) print (new_string)

Ieșire:

Mergând mai departe în Python JSON tutorial, să înțelegem deserializarea JSON.

Deserializarea JSON [Decodare]:

Deserializarea JSON este exact opusul serializării, adică înseamnă că decodezi JSON. Convertește șirul JSON dat într-un Piton obiect folosind sarcină() și sarcini () metoda care face conversia.

Dat mai jos este un tabel care ilustrează conversia tipului de date JSON la tipul Python respectiv.

Mergând mai departe în tutorialul „Python JSON”. Vă voi arăta un exemplu în timp real atât de serializare, cât și de deserializare prin perspectiva codării.

Demonstrație de codificare:

În această demonstrație de codificare, folosesc un set de date JSON numit „Premiul Nobel”, care este dat Aici . Veți învăța cum să faceți serializarea și deserializarea acestora printr-un fișier JSON.

Exemplu (serializarea setului de date JSON):

importați json cu open ('nobel_prize.json.html') ca f: data = json.load (f) cu open ('new_nobel_prize.json.html') ca f: json.dump (date, f, liniuță = 2)

Ieșire:

este compilat cu succes și se creează un nou fișier „new_nobel_prize.json” unde datele sunt scoase dintr-un fișier deja existent „nobel_prize.json”.

Exemplu (Deserializarea setului de date JSON):

import json cu deschis ('nobel_prize.json.html') ca f: data = json.load (f) pentru nobel_prize în date ['premii']: print (nobel_prize ['anul'], nobel_prize ['categoria'])

Ieșire:

Fragmentul de cod arată modificările dintr-un fișier JSON în obiectul Python respectiv.

Acest lucru ne aduce la sfârșitul articolului nostru „Python JSON”. Sper că sunteți clar cu toate conceptele legate de JSON, analiză, serializare și deserializare.

Asigurați-vă că exersați cât mai mult posibil și reveniți la experiență.

Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să îl menționați în secțiunea de comentarii a acestui articol Python JSON și vă vom răspunde cât mai curând posibil. Pentru a obține cunoștințe aprofundate despre Python împreună cu diferitele sale aplicații, puteți cu instruirea noastră online live cu asistență 24/7 și acces pe viață.