Работа с данными json в python

Что такое JSON?

JSON — простой, основанный на использовании текста, способ хранить и передавать структурированные данные. С помощью простого синтаксиса вы можете легко хранить все, что угодно, начиная от одного числа до строк, массивов и объектов, в простом тексте. Также можно связывать между собой массивы и объекты, создавая сложные структуры данных.

После создания строки JSON, ее легко отправить другому приложению или в другое место сети, так как она представляет собой простой текст.

JSON имеет следующие преимущества:

• Он компактен.
• Его предложения легко читаются и составляются как человеком, так и компьютером.
• Его легко преобразовать в структуру данных для большинства языков программирования (числа, строки, логические переменные, массивы и так далее)
• Многие языки программирования имеют функции и библиотеки для чтения и создания структур JSON.

Название JSON означает JavaScript Object Notation (представление объектов JavaScript). Как и представляет имя, он основан на способе определения объектов (очень похоже на создание ассоциативных массивов в других языках) и массивов.

JSON to Python (Decoding)

JSON string decoding is done with the help of inbuilt method json.loads() & json.load() of JSON library in Python. Here translation table show example of JSON objects to Python objects which are helpful to perform decoding in Python of JSON string.

JSON	Python
Object	dict
Array	list
String	unicode
number – int	number — int, long
number – real	float
True	True
False	False
Null	None

Let’s see a basic parse JSON Python example of decoding with the help of json.loads function,

import json  # json library imported
# json data string
person_data = '{  "person":  { "name":  "Kenn",  "sex":  "male",  "age":  28}}'
# Decoding or converting JSON format in dictionary using loads()
dict_obj = json.loads(person_data)
print(dict_obj)
# check type of dict_obj
print("Type of dict_obj", type(dict_obj))
# get human object details
print("Person......",  dict_obj.get('person'))

Output:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Type of dict_obj <class 'dict'>
Person...... {'name': 'John', 'sex': 'male'}

Decoding JSON File or Parsing JSON file in Python

Now, we will learn how to read JSON file in Python with Python parse JSON example:

NOTE: Decoding JSON file is File Input /Output (I/O) related operation. The JSON file must exist on your system at specified the location that you mention in your program.

Python read JSON file Example:

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
with open('X:/json_file.json') as file_object:
        # store file data in object
        data = json.load(file_object)
print(data)

Here data is a dictionary object of Python as shown in the above read JSON file Python example.

Output:

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}

Compact Encoding in Python

When you need to reduce the size of your JSON file, you can use compact encoding in Python.

Example,

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = 
# separator used for compact representation of JSON.
# Use of ',' to identify list items
# Use of ':' to identify key and value in dictionary
compact_obj = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact_obj)

Output:

''

** Here output of JSON is represented in a single line which is the most compact representation by removing the space character from compact_obj **  

Format JSON code (Pretty print)

The aim is to write well-formatted code for human understanding. With the help of pretty printing, anyone can easily understand the code.

Example:

import json
dic = { 'a': 4, 'b': 5 }
''' To format the code use of indent and 4 shows number of space and use of separator is not necessary but standard way to write code of particular function. '''
formatted_obj = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(formatted_obj)

Output:

{
   "a" : 4,
   "b" : 5
}

To better understand this, change indent to 40 and observe the output-

Ordering the JSON code:

sort_keys attribute in Python dumps function’s argument will sort the key in JSON in ascending order. The sort_keys argument is a Boolean attribute. When it’s true sorting is allowed otherwise not. Let’s understand with Python string to JSON sorting example.

Example,

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": ,
  "cars": ,
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Output:

{
    "age": 45,
    "cars": ,
    "children": ,
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": 
}

As you may observe the keys age, cars, children, etc are arranged in ascending order.

Complex JSON object decoding in Python

To decode complex object in JSON, use an object_hook parameter which checks JSON string contains the complex object or not. Lets understand with string to JSON Python Example,

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct, objct)
    return objct
  
  # use of json loads method with object_hook for check object complex or not
  complex_object =json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook = is_complex)
  #here we not passed complex object so it's convert into dictionary
  simple_object =json.loads('{"real": 6, "img": 7}', object_hook = is_complex)
  print("Complex_object......",complex_object)
  print("Without_complex_object......",simple_object)

Output:

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {'real': 6, 'img': 7}

Параметры

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 и есть несколько параметров, которые дают необходимую гибкость. О некоторых из них мы и поговорим.

Pretty-Printing

Сделать JSON более удобочитаемым (pretty-printing) — очень просто. Нужно лишь передать целое число в параметр : 

import json
data = {'people':}
json.dumps(data, indent=4)
{
    "people": 
}

Это довольно полезно. Особенно если вам часто приходится читать JSON во время работы. Также вы можете использовать использовать команду прямо в командной строке. Если вы хотите удобочитаемый JSON, наберите в командной строке следующий код:

$ echo '{"people":}' | python -m json.tool
{
    "people": 
}

Сортировка

В JSON объект определяется следующим образом:

То есть, порядок не гарантируется. Но навести его реально. Сделать это можно с помощью передачи в параметр в методах или .

import json
data = {'people':}
json.dumps(data, sort_keys=True, indent=4)
{
    "people": 
}

ASCII-текст

По умолчанию 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 значение .

jstr = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)
print(jstr)
{
    "item": "Beer",
    "cost": "£4.00"
}

Encoders and Decoders¶

class (*, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)

Simple JSON decoder.

Performs the following translations in decoding by default:

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

It also understands , , and as their
corresponding values, which is outside the JSON spec.

object_hook, if specified, will be called with the result of every JSON
object decoded and its return value will be used in place of the given
. This can be used to provide custom deserializations (e.g. to
support JSON-RPC class hinting).

object_pairs_hook, if specified will be called with the result of every
JSON object decoded with an ordered list of pairs. The return value of
object_pairs_hook will be used instead of the . This
feature can be used to implement custom decoders. If object_hook is also
defined, the object_pairs_hook takes priority.

Changed in version 3.1: Added support for object_pairs_hook.

parse_float, if specified, will be called with the string of every JSON
float to be decoded. By default, this is equivalent to .
This can be used to use another datatype or parser for JSON floats
(e.g. ).

parse_int, if specified, will be called with the string of every JSON int
to be decoded. By default, this is equivalent to . This can
be used to use another datatype or parser for JSON integers
(e.g. ).

parse_constant, if specified, will be called with one of the following
strings: , , .
This can be used to raise an exception if invalid JSON numbers
are encountered.

If strict is false ( is the default), then control characters
will be allowed inside strings. Control characters in this context are
those with character codes in the 0–31 range, including (tab),
, and .

If the data being deserialized is not a valid JSON document, a
will be raised.

Changed in version 3.6: All parameters are now .

(s)

Return the Python representation of s (a instance
containing a JSON document).

will be raised if the given JSON document is not
valid.

(s)

Decode a JSON document from s (a beginning with a
JSON document) and return a 2-tuple of the Python representation
and the index in s where the document ended.

This can be used to decode a JSON document from a string that may have
extraneous data at the end.

JSON-декодер.

Синтаксис:

import json

class json.JSONDecoder(*, object_hook=None, parse_float=None, 
                        parse_int=None, parse_constant=None, 
                        strict=True, object_pairs_hook=None)

Параметры:

• — пользовательская функция для преобразования каждого литерала словаря,
• — пользовательская функция для преобразования литералов, похожих на ,
• — пользовательская функция для преобразования литералов, похожих на ,
• — пользовательская функция для преобразования литералов , и ,
• — разрешить/запретить использование управляющих символов,
• — пользовательская функция для преобразования литералов, , декодированных упорядоченным списком пар,

Описание:

Класс модуля представляет из себя простой JSON-декодер.

При десериализации выполняет следующие преобразования:

JSON	Python

Класс также понимает , , и как соответствующие значения типа, которые находятся за пределами спецификации JSON.

Аргумент представляет собой пользовательскую функцию и если указана, то будет вызываться с результатом декодирования каждого объекта JSON , а ее возвращаемое значение будет использоваться вместо соответствующего словаря . Это поведение можно использовать для обеспечения настраиваемой десериализации.

Аргумент пользовательская функция и если указана, то будет вызываться с результатом каждого объекта JSON, декодированного упорядоченным списком пар. Возвращаемое значение будет использоваться вместо словаря . Эта функция может быть использована для реализации пользовательских декодеров. Если также определен, то имеет приоритет.

Аргумент — функция и если указана, будет вызываться для каждого значения JSON с плавающей точкой. По умолчанию, это эквивалентно . Можно использовать для преобразования к другому типу данных, например .

Аргумент — функция и если указана, будет вызываться для строки JSON с целым значением . По умолчанию, эквивалентно . Можно использовать для преобразования к другому типу данных, например .

Аргумент — функция и если указана, будет вызываться для строк: , , . Можно использовать для вызова исключений при обнаружении недопустимых чисел в JSON.

Если аргумент ( по умолчанию), тогда использование управляющих символов внутри строк будет разрешено. В данном контексте управляющие символы — это символы с кодами в диапазоне 0–31, включая — tab, , и .

Если десериализованные данные не являются допустимым форматом JSON, будет вызвана ошибка .

Методы класса :

Метод возвращает представление строки , содержащий документ JSON. Если документ JSON не валидный или не действительный, то будет вызвано исключение .

Метод декодирует JSON-документ из строки в формате JSON и возвращает двойной кортеж представление данной строки в Python и индекс в строки , где документ закончился.

Метод может быть использован для декодирования документа JSON из строки, которая в конце содержит посторонние данные.

Примеры использования:

import json

class MyDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self):
        json.JSONDecoder.__init__(self, object_hook=self.dict_to_object)

    def dict_to_object(self, d):
        if '__module__' in d and '__class__' in d
            module_name = d.pop('__module__')
            print(f'Подключаем модуль: module = __import__({module_name})')
            class_name = d.pop('__class__')
            print(f'Далее: class = getattr({module_name}, {class_name})')
            args = dict((key.encode('ascii'), value) for key, value in d.items())
            print(f'Аргументы класса {class_name}:', args)
            print(f'Создаем экземпляр: inst = class(**args)')
        else
            raise 'Error DATA'
        return 'inst'

# например в JSON находятся какие-то настройки
data = '

Comments¶

This package uses and for comments, which seem to be the most common conventions, though only the latter is valid javascript.

For example, you could call on the following string:

{ # "comment 1
        "hello" "Wor#d", "Bye" "\"M#rk\"", "yes\\\"" 5,# comment" 2
        "quote" "\"th#t's\" what she said", // comment "3"
        "list" 1, 1, "#", "\"", "\\", 8], "dict" {"q" 7} #" comment 4 with quotes
}
// comment 5

And it would return the de-commented version:

{
        "hello" "Wor#d", "Bye" "\"M#rk\"", "yes\\\"" 5,
        "quote" "\"th#t's\" what she said",
        "list" 1, 1, "#", "\"", "\\", 8], "dict" {"q" 7}
}

Since comments aren’t stored in the Python representation of the data, loading and then saving a json file will remove the comments (it also likely changes the indentation).

Command Line Interface¶

Source code: Lib/json/tool.py

The module provides a simple command line interface to validate
and pretty-print JSON objects.

If the optional and arguments are not
specified, and will be used respectively:

$ echo '{"json": "obj"}' | python -m json.tool
{
    "json": "obj"
}
$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool
Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

Changed in version 3.5: The output is now in the same order as the input. Use the
option to sort the output of dictionaries
alphabetically by key.

Command line options

The JSON file to be validated or pretty-printed:

$ python -m json.tool mp_films.json

    {
        "title": "And Now for Something Completely Different",
        "year": 1971
    },
    {
        "title": "Monty Python and the Holy Grail",
        "year": 1975
    }

If infile is not specified, read from .

Write the output of the infile to the given outfile. Otherwise, write it
to .

Sort the output of dictionaries alphabetically by key.

New in version 3.5.

Disable escaping of non-ascii characters, see for more information.

New in version 3.9.

Parse every input line as separate JSON object.

New in version 3.8.

Mutually exclusive options for whitespace control.

New in version 3.9.

Show the help message.

Footnotes

As noted in the errata for RFC 7159,
JSON permits literal U+2028 (LINE SEPARATOR) and
U+2029 (PARAGRAPH SEPARATOR) characters in strings, whereas JavaScript
(as of ECMAScript Edition 5.1) does not.

Recent updates

1.4.0

• Feature: DefaultDicts can now be deserialized.
• Feature: Dicts with any (hashable) key can now be dumped and loaded.
• Feature: Suppress specific warnings.
• Bugfix: Loading a verbose-serialized object in a list could sometimes deserialize that object as a parent class.
• Bugfix: Unwanted stringification of NoneValues is now prevented in Optionals and Unions with NoneType.
• Bugfix: Types of attributes that are not in the constructor are now looked for in annotations.

1.3.0

• Feature: Added parameter to that allows to continue deserialization upon errors.
• Feature: Added that can transform an object to an object of another type.
• Feature: Added serializer and deserializer for (thanks to alexmirrington).
• Change: When loading a list fails, the error message now points to the failing index.
• Bugfix: Fixed bug when dumping an object with an innerclass.

1.2.0

• Bugfix: Fixed bug with postponed typehints (PEP-563).
• Bugfix: Loading an invalid value targeting an optional did not raise.
• Bugfix: Loading a dict did not properly pass key_transformers.
• Bugfix: Loading a namedtuple did not properly use key_transformers.
• Bugfix: Utilized in favor because of deprecation as of 3.8.

1.1.1

• Feature: Added a serializer for types.
• Change: Exceptions are more clear upon deserialization failure (thanks to haluzpav).
• Change: You can no longer announce a class with a custom name.
• Bugfix: Fixed dumping optional attributes.
• Bugfix: Dataclasses inheriting from always dumped their attributes as if in strict mode.

1.1.0

• Feature: Added parameter to to indicate that dumping a certain will ignore any extra data.
• Feature: When using , can now be any class (previously, only a class with ).
• Feature: Support for dumping (thanks to herdigiorgi).
• Feature: Primitives are now cast if possible when dumping (e.g. ).
• Feature: Dumping iterables with generic types (e.g. ) will now dump with respect to that types (if )
• Feature: The serializer now optionally accepts types: .
• Change: Improved performance when dumping using (up to 4 times faster!).
• Bugfix: with multiple types did not work.

1.0.0

• Feature: Added a serializer/deserializer for .
• Feature: Added a serializer/deserializer for .
• Feature: Added a serializer/deserializer for .
• Feature: Added a serializer/deserializer for .
• Bugfix: Dumping verbose did not store the types of dicts ().
• Bugfix: Loading with (no generic type) failed.
• Bugfix: Loading with (no generic type) failed.
• Bugfix: Loading with (no generic type) failed.

Расшифровка JSON на Java

В следующем примере используются JSONObject и JSONArray, где JSONObject — это java.util.Map, а JSONArray — это java.util.List, поэтому вы можете обращаться к ним с помощью стандартных операций Map или List.

import org.json.simple.JSONObject;
import org.json.simple.JSONArray;
import org.json.simple.parser.ParseException;
import org.json.simple.parser.JSONParser;

class JsonDecodeDemo {

   public static void main(String[] args) {
	
      JSONParser parser = new JSONParser();
      String s = "}}}}]";
		
      try{
         Object obj = parser.parse(s);
         JSONArray array = (JSONArray)obj;
			
         System.out.println("The 2nd element of array");
         System.out.println(array.get(1));
         System.out.println();

         JSONObject obj2 = (JSONObject)array.get(1);
         System.out.println("Field \"1\"");
         System.out.println(obj2.get("1"));    

         s = "{}";
         obj = parser.parse(s);
         System.out.println(obj);

         s = "";
         obj = parser.parse(s);
         System.out.println(obj);

         s = "";
         obj = parser.parse(s);
         System.out.println(obj);
      }catch(ParseException pe) {
		
         System.out.println("position: " + pe.getPosition());
         System.out.println(pe);
      }
   }
}

При компиляции и выполнении вышеуказанной программы будет получен следующий результат:

The 2nd element of array
{"1":{"2":{"3":{"4":}}}}

Field "1"
{"2":{"3":{"4":}}}
{}

JSON с Ajax

AJAX — это асинхронный JavaScript и XML, который используется на стороне клиента как группа взаимосвязанных методов веб-разработки для создания асинхронных веб-приложений. Согласно модели AJAX, веб-приложения могут отправлять и извлекать данные с сервера асинхронно, не влияя на отображение и поведение существующей страницы.

Многие разработчики используют JSON для передачи обновлений AJAX между клиентом и сервером. В качестве примера AJAX можно рассматривать сайты, обновляющие результаты спортивных матчей. Если эти оценки должны быть обновлены на веб-сайте, они должны храниться на сервере, чтобы веб-страница могла получать оценку, когда это требуется. Здесь мы можем использовать данные в формате JSON.

Любые данные, которые обновляются с использованием AJAX, могут храниться в формате JSON на веб-сервере. AJAX используется для того, чтобы javascript мог при необходимости извлекать эти файлы JSON, анализировать их и выполнять одну из следующих операций:

• Сохраните проанализированные значения в переменных для дальнейшей обработки, прежде чем отображать их на веб-странице.

• Он напрямую назначает данные элементам DOM на веб-странице, чтобы они отображались на веб-сайте.

Чтение и парсинг json формата, запись данных в файл в Python.

JavaScript Object Notation (JSON) — это независимый от языка формат обмена данными, представленный в текстовом виде и понятный человеку. Он был получен из стандарта языка программирования ECMAScript. Формат определяет маленький набор правил форматирования для переносимого представления структурированных данных.

Информация в формате JSON может быть представлена в двух видах:

• Последовательность пар с ключами и соответствующими им значениями, подобно словарям;
• Просто упорядоченный набор значений, подобно спискам.

Модуль предоставляет API, подобный стандартным библиотечным модулям .

Примечания:

• JSON — это подмножество YAML 1.2. Объект JSON, создаваемый с значением разделителей по умолчанию, также является подмножеством YAML 1.0 и 1.1. Таким образом, этот модуль также можно использовать в качестве сериализатора YAML.
• Сериализатор и десериализатор этого модуля по умолчанию сохраняют порядок ввода и вывода элементов. Порядок теряется только в том случае, если вложенные контейнеры неупорядочены.

Convert from Python to JSON

If you have a Python object, you can convert it into a JSON string by
using the method.

Example

Convert from Python to JSON:

import json# a Python object (dict):x = {  «name»:
«John»,  «age»: 30,  «city»: «New York»}#
convert into JSON:y = json.dumps(x)# the result is a JSON string:
print(y)

You can convert Python objects of the following types, into JSON strings:

• dict
• list
• tuple
• string
• int
• float
• True
• False
• None

Example

Convert Python objects into JSON strings, and print the values:

import jsonprint(json.dumps({«name»: «John», «age»: 30}))print(json.dumps())print(json.dumps((«apple», «bananas»)))
print(json.dumps(«hello»))print(json.dumps(42))print(json.dumps(31.76))print(json.dumps(True))print(json.dumps(False))print(json.dumps(None))

When you convert from Python to JSON, Python objects are converted into the JSON (JavaScript) equivalent:

Python	JSON
dict	Object
list	Array
tuple	Array
str	String
int	Number
float	Number
True	true
False	false
None	null

Example

Convert a Python object containing all the legal data types:

import jsonx = {  «name»:
«John»,  «age»: 30,  «married»: True, 
«divorced»: False,  «children»: («Ann»,»Billy»),  «pets»:
None,  «cars»:
}print(json.dumps(x))

Простой пример в JSON

В следующем примере показано, как использовать JSON для хранения информации, связанной с книгами, в зависимости от их темы и издания.

{
   "book": 
}

После понимания вышеупомянутой программы мы попробуем другой пример. Давайте сохраним код ниже как json.htm —

<html>
   <head>
      <title>JSON example</title>
      <script language = "javascript" >
         var object1 = { "language" : "Java", "author"  : "herbert schildt" };
         document.write("<h1>JSON with JavaScript example</h1>");
         document.write("<br>");
         document.write("<h3>Language = " + object1.language+"</h3>");  
         document.write("<h3>Author = " + object1.author+"</h3>");   

         var object2 = { "language" : "C++", "author"  : "E-Balagurusamy" };
         document.write("<br>");
         document.write("<h3>Language = " + object2.language+"</h3>");  
         document.write("<h3>Author = " + object2.author+"</h3>");   
  
         document.write("<hr />");
         document.write(object2.language + " programming language can be studied " + "from book written by " + object2.author);
         document.write("<hr />");
      </script>
   </head>
   
   <body>
   </body>
</html>

Теперь давайте попробуем открыть json.htm с помощью IE или любого другого браузера с поддержкой javascript, который выдает следующий результат:

Вы можете обратиться к главе «Объекты JSON» для получения дополнительной информации об объектах JSON.

JSON — Синтаксис

Давайте кратко рассмотрим основной синтаксис JSON. Синтаксис JSON в основном рассматривается как подмножество синтаксиса JavaScript; это включает в себя следующее —

• Данные представлены в парах имя / значение.

• В фигурных скобках хранятся объекты, и за каждым именем следует ‘:’ (двоеточие), пары имя / значение разделяются (запятая).

• Квадратные скобки содержат массивы, а значения разделяются, (запятая).

Ниже приведен простой пример —

{
   "book": 
}

JSON поддерживает следующие две структуры данных —

• Коллекция пар имя / значение — эта структура данных поддерживается различными языками программирования.

• Упорядоченный список значений — включает массив, список, вектор или последовательность и т. Д.

JSON — DataTypes

Формат JSON поддерживает следующие типы данных —

Sr.No.	Тип и описание
1	номер формат с плавающей точкой двойной точности в JavaScript
2	строка Unicode с двойными кавычками с обратной косой чертой
3	логический правда или ложь
4	массив упорядоченная последовательность значений
5	Значение это может быть строка, число, истина или ложь, null т. д.
6	объект неупорядоченный набор пар ключ: значение
7	Пробелы может использоваться между любой парой токенов
8	null опорожнить

JSON-Encoder.

Синтаксис:

import json

json.JSONEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, 
              check_circular=True, allow_nan=True, 
              sort_keys=False, indent=None, 
              separators=None, default=None)

Параметры:

• — игнорирование не базовых типов ключей в словарях,
• — экранирование не-ASSCI символов,
• — проверка циклических ссылок,
• — представление значений , , в JSON,
• — сортировка словарей,
• — количество отступов при сериализации,
• — разделители используемые в JSON,
• — метод подкласса для объектов, которые не могут быть сериализованы,

Описание:

Функция модуля расширяет возможности преобразование структур данных Python в формат JSON.

Поддерживает следующие объекты и типы по умолчанию:

Python	JSON

Чтобы расширить возможности преобразование других объектов, создайте подкласс и реализуйте в нем метод , который возвращает сериализуемый объект для , если это возможно, в противном случае он должен вызвать реализацию суперкласса, которая будет вызвать исключение .

Если аргумент имеет значение (по умолчанию), то вызывается для попытки преобразования ключей, которые не являются , , или . Если имеет значение , такие элементы просто пропускаются.

Если аргумент имеет значение (по умолчанию), на выходе гарантированно все входящие не ASCII символы будут экранированы последовательностями \uXXXX. Если имеет значение , то не ASCII символы будут выводиться как есть.

Если аргумент (по умолчанию), тогда списки, словари и самостоятельно закодированные объекты будут проверяться на циклические ссылки во время кодировки, чтобы предотвратить бесконечную рекурсию, что может вызвать исключение . В другом случае, такая проверка не выполняется.

Если аргумент (по умолчанию: ), при каждой попытке сериализировать значение , выходящее за допустимые пределы (, , ), будет возникать исключение , в соответствии с сертификацией JSON. В случае если , будут использованы JavaScript аналоги (, , ).

Если аргумент (по умолчанию: False), выводимый словарь будет отсортирован по именам ключей, что полезно для регрессивного тестирования.

Если аргумент является неотрицательным целым числом или строкой, то вложенные объекты и массивы JSON будут выводиться с этим количеством отступов. Если уровень отступа равен 0, отрицательный или является пустой строкой , будут использоваться новые строки без отступов. Если (по умолчанию), то на выходе JSON будет наиболее компактным. Если будет строкой типа , то это значение будет использоваться в качестве отступа.

Если указан аргумент , то он должен быть кортежем типа . По умолчанию используется если . Для получения наиболее компактного представления JSON следует использовать , чтобы уменьшить количество пробелов.

Значение должно быть методом подкласса . Он вызывается для объектов, которые не могут быть сериализованы. Метод должен вернуть кодируемую версию объекта JSON или вызывать исключение . Если аргумент не указан и какой-то из объектов не может быть преобразован в JSON, то возникает ошибка .

Методы класса .

Реализует метод в подклассе так, чтобы он возвращал сериализуемый объект для или вызывал базовую реализацию.

Например, чтобы поддерживать произвольные итераторы, вы можете реализовать метод следующим образом:

def default(self, obj):
   try
       iterable = iter(obj)
   except TypeError
       pass
   else
       return list(iterable)
   # базовый класс вызывает исключение TypeError
   return json.JSONEncoder.default(self, obj)

Возвращает строковое представление JSON структуры данных Python.

json.JSONEncoder().encode({"foo" \"bar", "baz"\]})
'{"foo": \}'

Преобразовывает переданный объект o и выдаёт каждое строковое представление, как только оно становится доступным. Например:

for chunk in json.JSONEncoder().iterencode(bigobject):
    mysocket.write(chunk)

Примеры использования:

>>> import json
>>> class ComplexEncoder(json.JSONEncoder):
...     def default(self, obj):
...         if isinstance(obj, complex):
...             return obj.real, obj.imag
...         # Let the base class default method raise the TypeError
...         return json.JSONEncoder.default(self, obj)
...
>>> json.dumps(2 + 1j, cls=ComplexEncoder)
# ''
>>> ComplexEncoder().encode(2 + 1j)
# ''
>>> list(ComplexEncoder().iterencode(2 + 1j))
# ']

? JSON vs. Python Dictionaries

JSON and Dictionaries might look very similar at first (visually), but they are quite different. Let’s see how they are «connected» and how they complement each other to make Python a powerful tool to work with JSON files.

JSON is a file format used to represent and store data whereas a Python Dictionary is the actual data structure (object) that is kept in memory while a Python program runs.

How JSON and Python Dictionaries Work Together

When we work with JSON files in Python, we can’t just read them and use the data in our program directly. This is because the entire file would be represented as a single string and we would not be able to access the key-value pairs individually.

Unless…

We use the key-value pairs of the JSON file to create a Python dictionary that we can use in our program to read the data, use it, and modify it (if needed).

This is the main connection between JSON and Python Dictionaries. JSON is the string representation of the data and dictionaries are the actual data structures in memory that are created when the program runs.

Great. Now that you know more about JSON, let’s start diving into the practical aspects of how you can work with JSON in Python.

Итоги

Поздравляю, теперь вы обладаете могущественной силой JSON для любых ваших потребностей в Python.

Хотя примеры, с которыми вы работали, безусловно, оригинальные и чрезмерно упрощены, они демонстрируют рабочий процесс, который вы можете применить к более общим задачам:

1. Импорт модуля json
2. Чтение данных с load() или loads()
3. Обработка данных
4. Запись измененных данных при помощи dump() или dumps()

Что вы будете делать с данными, после того как они загрузились в память — зависит от вашего случая. В целом, ваша задача — собрать данные из источника, извлечение полезной информации, и передача этой информации (или ее запись).

Сегодня вы проделали небольшое путешествие: вы поймали и приручили JSON, и вернулись домой как раз к ужину! И в качестве бонуса, научившись работать с модулем json, можете начать изучение модулей pickle и marshal.

Спасибо за внимание, и удачи с вашими начинаниями в Python!