Mis on Python JSON ja kuidas seda rakendada?

Kas teate, kuidas oma andmeid veebipõhistest API-dest transportida või erinevat tüüpi andmeid kohalikesse masinatesse salvestada? Ühel või teisel viisil olete sukeldunud JSONi, mis tähistab Java skripti objektide tähistus. See on tuntud ja populaarne andmevorming, mida kasutatakse poolstruktureeritud andmete esitamiseks. Tutvume Python JSON-iga üksikasjalikumalt.

mine c ++

Selles artiklis käsitletakse järgmisi aspekte:

• • JSONi sissejuhatus Pythonis
  • Kuidas lugeda JSON-faili Pythonis
  • Parsimine
    • Teisendamine Pythonist JSON-iks
    • Teisendamine JSON-ist Pythoniks
  • Pandas parsib JSONi
  • JSON-i serialiseerimine [kodeerimine]
  • Päris trükkimine
  • JSONi deserialiseerimine [dekodeerimine]
  • Kodeerimise tutvustamine

JSONi sissejuhatus Pythonis:

JSON tähistab J ava S käsikiri VÕI objekt N otatsioonon viis teabe organiseeritud ja hõlpsaks salvestamiseks. Andmed peavad brauseri ja serveri vahetamisel olema teksti kujul.

Juhul, kui te ei tea, kas see on nii ? siis on vastus ei See on skript, mis koosneb tekstist ja mida kasutatakse andmete salvestamiseks ja edastamiseks inimesele ja masinloetavas vormingus. See on väike ja kerge JavaScripti inspireeritud andmevorming, mida kasutatakse tavaliselt teksti- või stringivormingus. Üks pakk JSON on peaaegu identne pythoni sõnastikuga. Nüüd peate kindlasti mõtlema

Kuidas lugeda Pythonis JSON-faili?

Vastus teie küsimusele on, et peate importima JSON-mooduli, mis tavaliselt teisendab Pythoni andmetüübid JSON-i stringifailiks. See koosneb JSON-funktsioonidest, mis loevad ja kirjutavad otse JSON-failidest. sellel on sisseehitatud JSON-pakett ja see on osa tavalisest teegist, nii et te ei pea seda installima.

Näide:

import json

Nüüd, kui olete Pythonis JSON-st teadlik, vaatame parsimist põhjalikumalt.

Sõelumine:

JSON-i teek saab JSON-i sõeluda kohast stringid või faile. See võib ka JSONi sõeluda või loetlege ja tehke vastupidi. Sõelumine toimub tavaliselt kahes etapis:

1. Teisendamine JSON-ist Pythoniks
2. Teisendamine Pythonist JSON-iks

Saame mõlemast etapist parema ülevaate.

Konverteerimine JSON-ist Pythoni:

JSON-i stringi saab teisendada Pythoni abiljson.loads ().Lubage mul näidata teile praktilist teostust:

Näide:

import json people_string = '' '{' inimesed ': [{'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'}]}} ' andmed = json.loads (inimeste_string) print (andmed)

Väljund:

Nagu ülaltoodud väljundist näha, on see trükkinud a . Parema mõistmise huvides printige andmetüüp.

Näide:

import json people_string = '' '{' inimesed ': [{'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'}]}} ' andmed = json.loads (inimeste_string) print (tüüp (andmed)) #prindib andmetüübi

Väljund:

Nüüd, kui olete ühe konversiooniga tuttav, näeme teises etapis teist konversioonitüüpi.

Teisendamine Pythonist JSON-i:

Pythoni objekti saab JSON-stringiks teisendada, kasutadesjson.dumps ().Vaatame allpool toodud näidet:

Näide:

import json people_string = '' '{' inimesed ': [{'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'}]}} andmed = json.loads (inimeste_string) uus_string = json.dumps (andmed) print (uus_string)

Väljund:

Väljund on JSON-tüüpi string. Olen juba demonstreerinud andmetüüpi JSON-Pythoni teisendamisel, sama tüüpi protseduuri järgitakse ka andmetüübi printimisel.

Liigume edasi ja vaatame, kuidas Pandas JSONi sõelub.

Pandas JSONi parsimine:

JSON-stringi saab sõeluda a-ks pandad Andmekaader järgmistest sammudest:

• JSON-stringi laadimiseks DataFrame'i saab kasutada järgmist üldstruktuuri.

impordi pandad kui pd pd.read_json (r'Path kuhu salvestasid JSON-faili File Name.json ')

• Valmistage ette JSON-string.
• Looge JSON-fail, mille nimi on nobel_prize.json.
• Laadige JSON-fail pandade DataFrame'i.

Allpool rakendatud kood laadib minu JSON-faili DataFrame'i.

impordi pandad pd-ks impordi json koos avatud (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') nimega f: data = json.load (f) print (data) df = pd.DataFrame print (df)

Väljund:

Edasi liikudes vaatame, kuidas saate JSON-i Pythonis järjestada.

JSON-i seriaalimine [kodeerimine]:

JSON-i serialiseerimine tähendab lihtsalt seda, et kodeerite JSON-i. See teisendab antud Pythoni andmestruktuuri (nt: dict) oma kehtivaks JSON-objektiks. Failis oleva andmevoo käitlemiseks kasutab Pythoni JSON-i teek a prügila () ja prügimäed () meetod, mis muudab teisendamise ja muudab andmete failidesse kirjutamise lihtsaks.

Allpool on toodud tabelit illustreeriv Python andmetüübid teisendatakse vastavaks JSON-i tüübiks.

Mäletatavad punktid:

prügila () - Teisendab andmed JSON-failiks
prügimäed () - Teisendab andmed JSON-stringiks
koormus () - Teisendab JSON-faili Pythoni objektiks
koormad () - Teisendab JSON-stringi objekti Pythoni objektiks

Päris trükkimine:

Pretty Printing hoolitseb koodi joondamise eest ja muudab selle inimesele loetavas vormingus. Vaatame allpool toodud näidet, kus olen edastanud kaks parameetrit ‘sort_keys’, mis tagastavad alati tõeväärtuse True väärtuse ja ‘taande’ tühikud.

Näide:

import json people_string = '' '{' inimesed ': [{'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'}]}} andmed = json.loads (inimeste_string) uus_string = json.dumps (andmed, sort_keys = tõene, taane = 3) print (new_string)

Väljund:

Pythoni JSON-i õpetuses edasi liikudes andke meile mõista JSON-i deserialiseerimine.

JSONi [dekodeerimine] deserialiseerimine:

JSONi deserialiseerimine on serialiseerimise vastand, see tähendab, et dekodeerite JSON-i. See teisendab antud JSON-stringi a-ks Python objekt kasutades koormus () ja koormused () meetod, mis teeb teisenduse.

Allpool on toodud tabel, mis illustreerib JSON-i andmetüübi teisendamist vastavaks Pythoni tüübiks.

Edasiminek õpetuses „Python JSON”. Näitan reaalajas nii serialiseerimise kui deserialiseerimise näidet kodeerimisperspektiivi kaudu.

Kodeerimise tutvustus:

Selles kodeerimisdemonstratsioonis kasutan antud JSON-i andmekogumit nimega “Nobeli preemia” siin . Saate teada, kuidas teha JSON-faili kaudu sama jada ja deserialiseerimist.

Näide (JSON-andmekogumi serialiseerimine):

importige Json koos avatud ('nobel_prize.json.html') nimega f: data = json.load (f) koos avatud ('new_nobel_prize.json.html') nimega f: json.dump (andmed, f, taane = 2)

Väljund:

kompileeritakse edukalt ja luuakse uus fail “new_nobel_prize.json”, kuhu andmed paigutatakse juba olemasolevast failist “nobel_prize.json”.

Näide (JSON-andmekogumi deserialiseerimine):

importige Json koos avatud ('nobel_prize.json.html') nimega f: data = json.load (f) nobel_prize kohta andmetes ['auhinnad']: print (nobel_prize ['aasta'], nobel_prize ['kategooria'])

Väljund:

Koodilõik näitab muudatusi JSON-failist vastavaks Pythoni objektiks.

kuidas faile Java-s kasutada

See viib meid artikli “Python JSON” lõppu. Loodan, et teil on kõik JSONi, parsimise, serialiseerimise ja deserialiseerimisega seotud mõisted selge.

Harjutage kindlasti nii palju kui võimalik ja pöörake oma kogemused tagasi.

Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda selle Pythoni JSONi artikli kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust niipea kui võimalik. Põhjalike teadmiste saamiseks Pythonist koos selle erinevate rakendustega saate seda teha meie reaalajas veebikoolitusega, millel on 24-tunnine tugiteenus ja juurdepääs kogu eluks