מהו Python JSON וכיצד ליישם אותו?

מאמר זה על Python JSON יעזור לך ללמוד כיצד לנתח, לבצע סדרת סדר ולערוך מחדש את JSON בעזרת תוכניות לדוגמא.

האם אתה יודע להעביר את הנתונים שלך מממשקי API מקוונים או לאחסן נתונים מסוגים שונים למכונות המקומיות שלך? כך או אחרת שקעת את עצמך ב- JSON שמייצג סימון אובייקט סקריפט של Java. זהו פורמט נתונים ידוע ופופולרי המשמש לייצוג נתונים מובנים למחצה. בואו להכיר פרטים נוספים על Python JSON.

ההיבטים הבאים יידונו במאמר זה:





מבוא ל- JSON בפייתון:

JSON מייצג י ava ס קריפט אוֹ bject נ אוטציההיא דרך לאחסן מידע בצורה מאורגנת וקלה. הנתונים חייבים להיות בצורת טקסט בעת החלפה בין דפדפן לשרת.

לוגו JSON- פייתון JSON-Edureka



למקרה שאתה תוהה אם כן ? ואז, התשובה היא לא. זהו סקריפט המורכב מטקסט ומשמש לאחסון והעברת נתונים בפורמט אנושי וקריא במכונה. זהו פורמט נתונים קטן וקל משקל בהשראת JavaScript ומשמש בדרך כלל בתבנית טקסט או מחרוזת. חבילה של ג'סון כמעט זהה למילון פיתון. עכשיו אתה בטח תוהה

כיצד לקרוא קובץ JSON בפייתון?

התשובה לשאלתך היא שעליך לייבא את מודול JSON הממיר בדרך כלל את סוגי הנתונים של פייתון לקובץ המחרוזת JSON. הוא מורכב מפונקציות JSON שקוראות וכותבות ישירות מקבצי JSON. יש לו חבילת JSON מובנית והיא חלק מהספרייה הסטנדרטית, כך שאינך צריך להתקין אותה.

דוגמא:

ייבא json

עכשיו שאתה מודע ל- JSON ב- Python, בוא נסתכל עמוק יותר על Parsing.



ניתוח:

ספריית JSON יכולה לנתח את JSON מ מיתרים או קבצים. זה יכול גם לנתח את JSON ב או רשום ועשה את ההיפך. ניתוח בדרך כלל מתרחש בשני שלבים:

  1. המרה מ- JSON לפייתון
  2. המרה מפייתון ל- JSON

בואו נבין טוב יותר את שני השלבים.

המרה מ- JSON לפייתון:

אתה יכול להמיר מחרוזת JSON לפייתון באמצעותjson.loads ().תן לי להראות לך את היישום המעשי:

דוגמא:

ייבא json people_string = '' '{' אנשים ': [{' emp_name ':' ג'ון סמית ',' 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) הדפס (נתונים)

תְפוּקָה:

כפי שניתן לראות מהפלט שלעיל, הוא הדפיס א . בואו נדפיס את סוג הנתונים להבנה טובה יותר.

דוגמא:

ייבא json people_string = '' '{' אנשים ': [{' emp_name ':' ג'ון סמית ',' 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)) # מדפיס את סוג הנתונים

תְפוּקָה:



עכשיו, כשאתה מכיר המרה אחת, בוא נראה את סוג ההמרה השני בשלב השני.

המרה מפייתון ל- JSON:

ניתן להמיר אובייקט פייתון למחרוזת JSON באמצעותjson.dumps ().בואו נסתכל על דוגמה הבאה:

דוגמא:

ייבא json people_string = '' '{' אנשים ': [{' emp_name ':' ג'ון סמית ',' 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)

תְפוּקָה:

הפלט יהיה מסוג מחרוזת JSON. כבר הדגמתי את סוג הנתונים בהמרת JSON ל- Python, אותה ההליך שתבוצע תלווה להדפסת סוג הנתונים.


בואו נתקדם ונראה איך פנדה מנתח את JSON.

ניתוח פנדות JSON:

ניתן לנתח את מחרוזת JSON ל- פנדות מסגרת נתונים מהשלבים הבאים:

  • ניתן להשתמש במבנה הגנרי הבא לטעינת מחרוזת JSON ב- DataFrame.
ייבא פנדות כ- pd pread.read_json (r'Path שבו שמרת את קובץ JSON File File.json ')
  • הכן את מחרוזת JSON.
  • צור קובץ JSON בו אנו משתמשים הוא nobel_prize.json.
  • טען את קובץ JSON ל- DataFrame של פנדה.

הקוד המיושם להלן טוען את קובץ JSON שלי לתוך ה- DataFrame.

ייבא פנדות כ- pd ייבא json עם פתוח (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') כ- f: data = json.load (f) הדפס (נתונים) df = pd.DataFrame הדפס (df)

תְפוּקָה:

קדימה, תן לנו לראות איך אתה יכול לסדר את JSON ב- Python.

סדרת JSON [קידוד]:

Serializing JSON פשוט אומר שאתה מקודד את JSON. הוא ממיר את מבנה נתוני הפייתון הנתון (למשל: dict) לאובייקט ה- JSON התקף שלו. כדי לטפל בזרימת הנתונים בקובץ, ספריית JSON בפייתון משתמשת ב- מזבלה() ו זבל () שיטה, שעושה את ההמרה ומקלה על כתיבת נתונים לקבצים.

להלן טבלה הממחישה את פִּיתוֹן סוגי מידע עוברים הסבה לסוג JSON שלהם.

פִּיתוֹן ג'סון

תכתיב (מילון)

לְהִתְנַגֵד

רשימה, מערך

כפולה

חוּט

חוּט

int, ארוך, לצוף

מספרים

נָכוֹן

יישום רשימה מקושרת בסי '

נָכוֹן

שֶׁקֶר

שֶׁקֶר

אף אחד

ריק

נקודות לזכור:

מזבלה() - ממיר את הנתונים לקובץ JSON
זבל () - ממיר את הנתונים למחרוזת JSON
לִטעוֹן() - ממיר את קובץ JSON לאובייקט פייתון
עומסים () - ממיר אובייקט של מחרוזת JSON לאובייקט פייתון

הדפסה יפה:

Pretty Printing דואג ליישור הקוד והופך אותו לפורמט קריא לאדם. בואו נסתכל על הדוגמה שלהלן בה העברתי שני פרמטרים 'מפתחות_ממגוונים' שתמיד מחזירים ערך אמיתי בוליאני ורווחים 'כניסה'.

דוגמא:

ייבא json people_string = '' '{' אנשים ': [{' emp_name ':' ג'ון סמית ',' 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)

תְפוּקָה:

קדימה בהדרכה של Python JSON, הבה ונבין את עריקת ה- JSON.

עריקת ייעול של JSON [Decode]:

התפטרות של JSON היא ההפך הגמור מסידור, כלומר פירוש הדבר שאתה מפענח את JSON. זה ממיר את מחרוזת JSON הנתונה ל- פִּיתוֹן לְהִתְנַגֵד על ידי שימוש ב לִטעוֹן() ו המון () שיטה אשר עושה את ההמרה.

להלן טבלה הממחישה את ההמרה של סוג הנתונים JSON לסוג הפייתון המתאים לו.

ג'סון פִּיתוֹן

לְהִתְנַגֵד

תכתיב (מילון)

כפולה

רשימה, מערך

חוּט

חוּט

מספרים

int, ארוך, לצוף

נָכוֹן

נָכוֹן

שֶׁקֶר

שֶׁקֶר

ריק

אף אחד

ממשיכים קדימה במדריך 'Python JSON'. אני אראה לך דוגמה בזמן אמת הן לסידור והן לנטישה מחדש באמצעות נקודת מבט קידוד.

האידיאה הטובה ביותר לג'אווה לאובונטו

הפגנת קידוד:

בהדגמת קידוד זו, אני משתמש במערך JSON בשם 'פרס נובל' אשר ניתן כאן . תלמד כיצד לבצע סידור וסידור של אותו דרך קובץ JSON.

דוגמה (סדרת מערך JSON):

ייבא את json עם open ('nobel_prize.json.html') כ- f: data = json.load (f) עם open ('new_nobel_prize.json.html') כ- f: json.dump (data, f, indent = 2)

תְפוּקָה:

נאסף בהצלחה וקובץ חדש 'new_nobel_prize.json' נוצר במקום בו נזרקים הנתונים מקובץ 'nobel_prize.json' שכבר קיים.

דוגמה (התנערות ממערך JSON):

ייבא את json עם open ('nobel_prize.json.html') כ- f: data = json.load (f) עבור nobel_prize בנתונים ['פרסים']: הדפס (nobel_prize ['שנה'], nobel_prize ['קטגוריה']])

תְפוּקָה:

קטע הקוד מציג את השינויים מקובץ JSON לאובייקט ה- Python המתאים לו.

זה מביא אותנו לסוף המאמר שלנו 'Python JSON'. אני מקווה שאתה ברור עם כל המושגים הקשורים ל- JSON, לניתוח, לסידור ולדיסריליזציה.

דאג שתתאמן ככל האפשר ותחזיר את החוויה שלך.

יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכיר זאת בסעיף ההערות במאמר זה של Python JSON ונחזור אליך בהקדם האפשרי. כדי לקבל ידע מעמיק על Python יחד עם היישומים השונים שלו, אתה יכול עם ההדרכה המקוונת החיה שלנו עם תמיכה 24/7 וגישה לכל החיים.