Мини-задача на разогрев: являются ли две строки анаграммами?
Эта статья научит вас парсить данные из JSON. Также вы узнаете, как читать и записывать в файл данные JSON.
За последние 5-10 лет формат JSON был одним из самых популярных способов сериализации данных (если не самым популярным). Особенно в веб-разработке. С этим форматом вы столкнетесь при работе с REST API, конфигурациями приложений или базами данных.
Хотите скачать книги по Python в 2 клика? Тогда вам в наш телеграм канал PythonBooks
Несомненно, знать принципы работы JSON — очень важно. В какой-то момент вы обязательно с ним встретитесь. Возможно, вы захотите узнать, как читать и записывать JSON в файл. Все эти действия — очень простые. В этом вы убедитесь, разобрав следующие примеры.
Самый простой способ записать JSON в файл — использовать словарь. Они могут хранить вложенные словари, массивы, булевы значения и другие типы данных вроде целых чисел и строк. Более детальный список поддерживаемых типов данных можно найти здесь.
Во встроенной библиотеке json
есть «волшебный» метод, который позволяет конвертировать словари в сериализованную JSON-строку.
import json data = {} data['people'] = [] data['people'].append({ 'name': 'Scott', 'website': 'pythonist.ru', 'from': 'Nebraska' }) data['people'].append({ 'name': 'Larry', 'website': 'pythonist.ru', 'from': 'Michigan' }) data['people'].append({ 'name': 'Tim', 'website': 'pythonist.ru', 'from': 'Alabama' }) with open('data.txt', 'w') as outfile: json.dump(data, outfile)
После импорта библиотеки json
мы объявляем несколько словарей и наполняем их данными. Самая важная часть — в конце программы. Здесь мы используем оператор with
, чтобы открыть файл. После этого мы используем метод json.dump
, чтобы записать наши словари в файл.
Вторым аргументом может быть любой файлоподобный объект — даже если это не совсем файл. Например, сокет. Его можно открыть, закрыть и записать так же, как и файл. С подобным вариантом использования JSON вы точно столкнетесь — это важно запомнить.
Стоит упомянуть и о вариации метода json.dump
— json.dumps
. Этот метод позволяет вернуть JSON-строку, а не записывать ее в файл. Это может быть полезно, если вы хотите изменить JSON-строку. (например, зашифровать)
Чтение JSON из файла такое же простое, как и запись. С помощью библиотеки json
мы можем спарсить JSON-строку прямо из файла. В этом примере мы парсим данные и выводим их в консоль:
import json with open('data.txt') as json_file: data = json.load(json_file) for p in data['people']: print('Name: ' + p['name']) print('Website: ' + p['website']) print('From: ' + p['from']) print('')
json.load
— очень важный метод, запомните его. С его помощью происходит чтение файла, парс JSON-данных. После этого все данные записываются в словарь и возвращаются вам.
Как и у json.dump
, у json.load
есть дополнительный метод. Он позволяет работать со строками напрямую, ведь чаще всего у вас не будет файлоподобного объекта, содержащего JSON. Как вы уже догадались, называется он json.loads
. Допустим, вы вызываете конечную точку REST с помощью GET, который возвращает строку. Ее мы и можем напрямую передать в json.loads
.
При сериализации данных в JSON могут возникнуть проблемы. Например, его будет не очень удобно читать, ведь удаляются все пробелы. В большинстве случаев этот вариант вполне хорош, но порой нужно внести небольшие изменения. К примеру, добавить пробелы, чтобы JSON было удобнее читать. У json.load
и json.dump
есть несколько параметров, которые дают необходимую гибкость. О некоторых из них мы и поговорим.
Сделать JSON более удобочитаемым (pretty-printing) — очень просто. Нужно лишь передать целое число в параметр indent
:
import json data = {'people':[{'name': 'Scott', 'website': 'pythonist.ru', 'from': 'Nebraska'}]} json.dumps(data, indent=4) { "people": [ { "website": "pythonist.ru", "from": "Nebraska", "name": "Scott" } ] }
Это довольно полезно. Особенно если вам часто приходится читать JSON во время работы. Также вы можете использовать использовать команду json.tool
прямо в командной строке. Если вы хотите удобочитаемый JSON, наберите в командной строке следующий код:
$ echo '{"people":[{"name":"Scott", "website":"pythonist.ru", "from":"Nebraska"}]}' | python -m json.tool { "people": [ { "name": "Scott", "website": "pythonist.ru" "from": "Nebraska", } ] }
В JSON объект определяется следующим образом:
Объект — это неупорядоченный набор пар ключ/значение.
То есть, порядок не гарантируется. Но навести его реально. Сделать это можно с помощью передачи True
в параметр sort_keys
в методах json.dump
или json.dumps
.
import json data = {'people':[{'name': 'Scott', 'website': 'pythonist.ru', 'from': 'Nebraska'}]} json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4) { "people": [ { "from": "Nebraska", "name": "Scott", "website": "pythonist.ru" } ] }
По умолчанию json.dump
проверяет, имеет ли ваш текст в словаре кодировку ASCII. Если присутствуют символы, отличные от ASCII, они автоматически экранируются. Это показано в следующем примере:
import json data = {'item': 'Beer', 'cost':'£4.00'} jstr = json.dumps(data, indent=4) print(jstr) { "item": "Beer", "cost": "\u00a34.00" }
Но это не всегда приемлемо. Во многих случаях вы бы хотели сохранить символы Unicode нетронутыми. Для этого нужно передать в параметр ensure_ascii
значение False
.
jstr = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4) print(jstr) { "item": "Beer", "cost": "£4.00" }
Давайте разберем, как настроить модульные тесты для экземпляров классов. Мы напишем тесты для проверки функциональности…
Функции Python - это вызываемые объекты. Это означает, что для выполнения кода, определенного в функции,…
Многие программы на Python нуждаются в навигации по файловой системе для чтения и записи файлов.…
Юнит-тестирование с помощью unittest заключается в создании тест-кейсов для проверки функциональности отдельных частей вашего кода.…
В этой статье мы рассмотрим несколько способов обрезки строк. Будем применять срезы, строковый метод rsplit(),…
В этой статье мы разберем 4 способа обнаружить значения NaN в Python. Для этого будем…