O que é Python JSON e como implementá-lo?

Você sabe como transportar seus dados de APIs online ou armazenar diferentes tipos de dados em suas máquinas locais? De uma forma ou de outra, você mergulhou em JSON, que significa Notação de objeto Java Script. É um formato de dados conhecido e popular usado para representar dados semiestruturados. Vamos saber mais sobre Python JSON em detalhes.

Os seguintes aspectos serão discutidos neste artigo:

• • Introdução ao JSON em Python
  • Como ler um arquivo JSON em Python
  • Análise
    • Conversão de Python para JSON
    • Conversão de JSON para Python
  • Pandas Parsing JSON
  • Serialização de JSON [Encode]
  • Pretty Printing
  • Desserialização de JSON [Decodificar]
  • Demonstração de codificação

Introdução ao JSON em Python:

JSON significa J ava S cript OU bject N otaçãoé uma forma de armazenar informações de forma organizada e fácil. Os dados devem estar na forma de um texto quando trocados entre um navegador e um servidor.

Caso você esteja se perguntando se é ? então, a resposta é não. É um script composto por texto e é usado para armazenar e transferir dados em um formato legível por humanos e por máquina. É um formato de dados pequeno e leve inspirado em JavaScript e geralmente usado em formato de texto ou string. Um pacote de JSON é quase idêntico a um dicionário python. Agora, você deve estar se perguntando

Como ler um arquivo JSON em Python?

A resposta à sua pergunta é: você precisa importar o módulo JSON que geralmente converte os tipos de dados Python no arquivo de string JSON. Ele consiste em funções JSON que leem e gravam diretamente de arquivos JSON. tem um pacote JSON integrado e faz parte da biblioteca padrão, portanto, você não precisa instalá-lo.

Exemplo:

import json

Agora que você conhece JSON em Python, vamos dar uma olhada mais profunda na análise.

Análise:

A biblioteca JSON pode analisar JSON de cordas ou arquivos. Ele também pode analisar JSON no ou lista e vice-versa. A análise geralmente ocorre em dois estágios:

1. Conversão de JSON para Python
2. Conversão de Python para JSON

Vamos entender melhor os dois estágios.

Conversão de JSON para Python:

Você pode converter string JSON em Python usandojson.loads ().Deixe-me mostrar a implementação prática:

Exemplo:

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)

Resultado:

Como você pode ver na saída acima, ele imprimiu um . Vamos imprimir o tipo de dados para melhor compreensão.

Exemplo:

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)) #impressa o tipo de dados

Resultado:

Agora que você está familiarizado com uma conversão, vamos ver o outro tipo de conversão no segundo estágio.

Conversão de Python para JSON:

Um objeto Python pode ser convertido em string JSON usandojson.dumps ().Vejamos um exemplo abaixo:

Exemplo:

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)

Resultado:

A saída será do tipo string JSON. Já demonstrei o tipo de dados na conversão de JSON para Python, o mesmo procedimento que é seguido será seguido para imprimir o tipo de dados.

Vamos seguir em frente e ver como o Pandas analisa JSON.

Pandas Parsing JSON:

String JSON pode ser analisada em um pandas Dataframe das seguintes etapas:

• A seguinte estrutura genérica pode ser usada para carregar a string JSON no DataFrame.

import pandas como pd pd.read_json (r'Path onde você salvou o arquivo JSONFile Name.json ')

• Prepare a string JSON.
• Crie um arquivo JSON que estamos usando é nobel_prize.json.
• Carregue o arquivo JSON no pandas DataFrame.

O código implementado abaixo carrega meu arquivo JSON no DataFrame.

import pandas as pd import json with open (r'C: UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json ') as f: data = json.load (f) print (data) df = pd.DataFrame print (df)

Resultado:

Continuando, vamos ver como você pode serializar JSON em Python.

Serialização de JSON [Encode]:

Serializar JSON significa simplesmente que você está codificando JSON. Ele converte a estrutura de dados Python fornecida (ex: dict) em seu objeto JSON válido. Para lidar com o fluxo de dados em um arquivo, a biblioteca JSON em Python usa um despejar () e lixões() , que faz a conversão e facilita a gravação de dados em arquivos.

A seguir está uma tabela que ilustra o Pitão tipos de dados sendo convertido para seu respectivo tipo JSON.

Pontos para lembrar:

despejar () - Converte os dados em um arquivo JSON
lixões() - Converte os dados em uma string JSON
carga() - Converte o arquivo JSON em um objeto Python
cargas () - Converte um objeto de string JSON em um objeto Python

Impressão bonita:

Pretty Printing cuida do alinhamento do código e o torna em um formato legível. Vejamos o exemplo abaixo, onde passei dois parâmetros ‘sort_keys’ que sempre retorna um valor booleano True e espaços ‘indent’.

Exemplo:

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)

Resultado:

Avançando no tutorial JSON do Python, vamos entender a desserialização do JSON.

Desserialização de JSON [Decodificar]:

A desserialização de JSON é exatamente o oposto da serialização, ou seja, significa que você está decodificando JSON. Ele converte a string JSON fornecida em um Pitão objeto fazendo uso de carga() e carrega () método que faz a conversão.

A seguir está uma tabela que ilustra a conversão do tipo de dados JSON em seu respectivo tipo Python.

Avançando no tutorial “Python JSON”. Vou mostrar um exemplo em tempo real de serialização e desserialização por meio da perspectiva de codificação.

Demonstração de codificação:

Nesta demonstração de codificação, estou fazendo uso de um conjunto de dados JSON chamado 'Prêmio Nobel', que é concedido Aqui . Você aprenderá como fazer a serialização e desserialização do mesmo por meio de um arquivo JSON.

Exemplo (serialização do conjunto de dados JSON):

import json with open ('nobel_prize.json.html') as f: data = json.load (f) with open ('new_nobel_prize.json.html') as f: json.dump (data, f, indent = 2)

Resultado:

é compilado com sucesso e um novo arquivo “new_nobel_prize.json” é criado onde os dados estão sendo despejados de um arquivo já existente “nobel_prize.json”.

Exemplo (desserialização do conjunto de dados JSON):

import json with open ('nobel_prize.json.html') as f: data = json.load (f) for nobel_prize in data ['prizes']: print (nobel_prize ['year'], nobel_prize ['category'])

Resultado:

O snippet de código mostra as alterações de um arquivo JSON para seu respectivo objeto Python.

Isso nos leva ao final do nosso artigo “Python JSON”. Espero que você tenha esclarecido todos os conceitos relacionados a JSON, análise, serialização e desserialização.

Pratique o máximo possível e reverta sua experiência.

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