Cos'è Python JSON e come implementarlo?

Sai come trasportare i tuoi dati dalle API online o memorizzare diversi tipi di dati sulle tue macchine locali? In un modo o nell'altro ti sei immerso in JSON che sta per Notazione dell'oggetto Java Script. È un formato di dati rinomato e popolare utilizzato per rappresentare dati semistrutturati. Scopriamo di più in dettaglio su Python JSON.

I seguenti aspetti saranno discussi in questo articolo:

• • Introduzione a JSON in Python
  • Come leggere un file JSON in Python
  • Analisi
    • Conversione da Python a JSON
    • Conversione da JSON a Python
  • Pandas Parsing JSON
  • Serializzazione di JSON [Encode]
  • Bella stampa
  • Deserializzazione di JSON [Decode]
  • Dimostrazione di codifica

Introduzione a JSON in Python:

JSON sta per J ava S cript O bject N otazioneè un modo per memorizzare le informazioni in modo organizzato e semplice. I dati devono essere in forma di testo quando vengono scambiati tra un browser e un server.

come terminare il programma java

Nel caso ti stia chiedendo se lo è ? allora, la risposta è no. È uno script costituito da testo e viene utilizzato per memorizzare e trasferire dati in un formato leggibile dall'uomo e dalla macchina. È un formato dati piccolo e leggero ispirato a JavaScript e generalmente utilizzato in formato testo o stringa. Un pacchetto di JSON è quasi identico a un dizionario Python. Ora, ti starai chiedendo

Come leggere un file JSON in Python?

La risposta alla tua domanda è che devi importare il modulo JSON che generalmente converte i tipi di dati Python nel file di stringhe JSON. Consiste di funzioni JSON che leggono e scrivono direttamente dai file JSON. ha un pacchetto JSON integrato ed è una parte della libreria standard, quindi non è necessario installarlo.

Esempio:

import json

Ora che sei a conoscenza di JSON in Python, diamo uno sguardo più approfondito all'analisi.

Analisi:

La libreria JSON può analizzare JSON da stringhe o file. Può anche analizzare JSON nel file oppure elenca e fai il viceversa. L'analisi avviene generalmente in due fasi:

1. Conversione da JSON a Python
2. Conversione da Python a JSON

Comprendiamo meglio entrambe le fasi.

Conversione da JSON a Python:

Puoi convertire la stringa JSON in Python usandojson.loads ().Lascia che ti mostri l'implementazione pratica:

Esempio:

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)

Produzione:

Come puoi vedere dall'output sopra, ha stampato un file . Stampiamo il tipo di dati per una migliore comprensione.

Esempio:

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)) #stampa il tipo di dati

Produzione:

Ora che hai familiarità con una conversione, vediamo l'altro tipo di conversione nella seconda fase.

Conversione da Python a JSON:

Un oggetto Python può essere convertito in una stringa JSON utilizzandojson.dumps ().Diamo un'occhiata a un esempio fornito di seguito:

Esempio:

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)

Produzione:

L'output sarà di tipo stringa JSON. Ho già dimostrato il tipo di dati nella conversione da JSON a Python, la stessa procedura seguita sarà seguita per la stampa del tipo di dati.

Andiamo avanti e vediamo come i panda analizzano JSON.

Panda che analizza JSON:

La stringa JSON può essere analizzata in un file panda Dataframe dai seguenti passaggi:

• La seguente struttura generica può essere utilizzata per caricare la stringa JSON nel DataFrame.

importa i panda come pd pd.read_json (r'Path dove hai salvato il file JSONFile Name.json ')

• Prepara la stringa JSON.
• Creare un file JSON che stiamo utilizzando è nobel_prize.json.
• Carica il file JSON in pandas DataFrame.

Il codice implementato di seguito carica il mio file JSON nel DataFrame.

importa panda come pd importa json con open (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') come f: data = json.load (f) print (data) df = pd.DataFrame print (df)

Produzione:

Andando avanti, vediamo come puoi serializzare JSON in Python.

Serializzazione di JSON [Encode]:

Serializzare JSON significa semplicemente che stai codificando JSON. Converte la struttura dati Python data (es: dict) nel suo oggetto JSON valido. Per gestire il flusso di dati in un file, la libreria JSON in Python utilizza un file dump () e discariche () metodo, che esegue la conversione e semplifica la scrittura dei dati nei file.

Di seguito è riportata una tabella che illustra il Pitone tipi di dati convertirsi nel rispettivo tipo JSON.

Punti da ricordare:

dump () - Converte i dati in un file JSON
discariche () - Converte i dati in una stringa JSON
caricare() - Converte il file JSON in un oggetto Python
carichi () - Converte un oggetto di una stringa JSON in un oggetto Python

Bella stampa:

Pretty Printing si occupa dell'allineamento del codice e lo rende in un formato leggibile dall'uomo. Diamo un'occhiata all'esempio seguente in cui ho passato due parametri 'sort_keys' che restituiscono sempre un valore booleano True e spazi di 'rientro'.

Esempio:

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)

Produzione:

Andando avanti nel tutorial di Python JSON, cerchiamo di comprendere la deserializzazione di JSON.

Deserializzazione di JSON [Decode]:

La deserializzazione di JSON è l'esatto opposto della serializzazione, ovvero significa che stai decodificando JSON. Converte la stringa JSON data in un file Pitone oggetto facendo uso di caricare() e carichi () metodo che esegue la conversione.

Di seguito è riportata una tabella che illustra la conversione del tipo di dati JSON nel rispettivo tipo Python.

Andando avanti nel tutorial 'Python JSON'. Ti mostrerò un esempio in tempo reale di serializzazione e deserializzazione attraverso la prospettiva di codifica.

Dimostrazione di codifica:

In questa dimostrazione di codifica, sto utilizzando un set di dati JSON chiamato 'Premio Nobel' che viene assegnato Qui . Imparerai come eseguire la serializzazione e la deserializzazione dello stesso tramite un file JSON.

Esempio (serializzazione del set di dati JSON):

importa json con open ('nobel_prize.json.html') come f: data = json.load (f) con open ('new_nobel_prize.json.html') come f: json.dump (data, f, indent = 2)

Produzione:

viene compilato correttamente e viene creato un nuovo file 'new_nobel_prize.json' in cui i dati vengono scaricati da un file già esistente 'nobel_prize.json'.

Esempio (deserializzazione del set di dati JSON):

importa json con open ('nobel_prize.json.html') come f: data = json.load (f) per nobel_prize in data ['prizes']: print (nobel_prize ['year'], nobel_prize ['category'])

Produzione:

Lo snippet di codice mostra le modifiche da un file JSON al rispettivo oggetto Python.

Questo ci porta alla fine del nostro articolo 'Python JSON'. Spero che tu sia chiaro con tutti i concetti relativi a JSON, Parsing, Serialization e Deserialization.

Assicurati di esercitarti il ​​più possibile e di ripristinare la tua esperienza.

Hai domande per noi? Si prega di menzionarlo nella sezione commenti di questo articolo Python JSON e ti risponderemo il prima possibile. Per ottenere una conoscenza approfondita di Python e delle sue varie applicazioni, puoi farlo con la nostra formazione online dal vivo con supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e accesso a vita.