您知道如何從在線API傳輸數(shù)據(jù)或?qū)⒏鞣N數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到本地計(jì)算機(jī)嗎？

您已經(jīng)將自己沉浸于JSON的一種方式中，JSON表示Java Script Object Notation。它是一種著名的流行數(shù)據(jù)格式，用于表示半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。讓我們?cè)敿?xì)了解Python JSON。

本文將討論以下方面：

Python JSON簡(jiǎn)介

如何在Python中讀取JSON文件

解析中

從Python轉(zhuǎn)換為JSON

從JSON轉(zhuǎn)換為Python

熊貓解析JSON

JSON序列化［編碼］

漂亮的印刷J

SON的反序列化［解碼］

編碼示范

Python JSON簡(jiǎn)介：

JSON代表JAVA小號(hào)script objectn浮選是存儲(chǔ)在一個(gè)有組織的和容易的方式信息的方式。在瀏覽器和服務(wù)器之間交換數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)必須為文本形式。

如果您想知道它是否是JavaScript？那么答案是否定的。它是一個(gè)由文本組成的腳本，用于以人類和機(jī)器可讀格式存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)。它是一種受JavaScript啟發(fā)的小型輕量數(shù)據(jù)格式，通常以文本或字符串格式使用。JSON數(shù)據(jù)包幾乎等同于python字典?，F(xiàn)在，您一定想知道。

如何在Python中讀取JSON文件？

問題的答案是，您必須導(dǎo)入JSON模塊，該模塊通常將Python數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為JSON字符串文件。它由直接從JSON文件讀取和寫入的JSON函數(shù)組成。Python具有內(nèi)置的JSON包，并且是標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分，因此您無需安裝它。

例子：

import json

現(xiàn)在您已經(jīng)了解了Python中的JSON，下面讓我們更深入地分析Parsing。

解析：JSON庫(kù)可以從字符串或文件中解析JSON 。它還可以將JSON解析到Python字典或列表中，反之亦然。解析通常分為兩個(gè)階段：

從JSON轉(zhuǎn)換為Python

從Python轉(zhuǎn)換為JSON

讓我們更好地了解這兩個(gè)階段。

從JSON轉(zhuǎn)換為Python：

您可以使用以下方法將JSON字符串轉(zhuǎn)換為

Python json.loads（）。

例子：

import jsonpeople_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）

輸出：

從上面的輸出中可以看到，它已經(jīng)打印了Python字典。讓我們打印數(shù)據(jù)類型以更好地理解。

例子：

import jsonpeople_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）） #prints the datatype

輸出：

《class‘dict’》

現(xiàn)在，您已經(jīng)熟悉一個(gè)轉(zhuǎn)換，讓我們?cè)诘诙A段看看另一種轉(zhuǎn)換類型。

從Python轉(zhuǎn)換為JSON：

通過使用json.dumps（）。 下面給出的示例，可以將Python對(duì)象轉(zhuǎn)換為JSON字符串：

例子：

import jsonpeople_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）

輸出：

輸出將是JSON字符串類型。我已經(jīng)在JSON到Python的轉(zhuǎn)換中演示了數(shù)據(jù)類型，將遵循相同的過程來打印數(shù)據(jù)類型。

讓我們繼續(xù)前進(jìn)，看看Pandas如何解析JSON。

熊貓解析JSON：

可以通過以下步驟將JSON字符串解析為pandas Dataframe：

以下通用結(jié)構(gòu)可用于將JSON字符串加載到DataFrame中

import pandas as pd

pd.read_json（r‘Path where you saved the JSON fileFile Name.json’）

準(zhǔn)備JSON字符串。

創(chuàng)建一個(gè)我們正在使用的JSON文件nobel_prize.json。

將JSON文件加載到pandas DataFrame中。

下面實(shí)現(xiàn)的代碼將我的JSON文件加載到DataFrame中。

import pandas as pdimport json

with open（r‘C:UsersHarshit_KantDesktopnobel.prize.json’） as f： data = json.load（f）print （data）

df = pd.DataFrame

print（df）

輸出：

繼續(xù)前進(jìn)，讓我們看看如何在Python中序列化JSON。

JSON序列化［編碼］：

序列化JSON只是意味著您正在編碼JSON。它將給定的Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（ex：dict）轉(zhuǎn)換為其有效的JSON對(duì)象。為了處理文件中的數(shù)據(jù)流，Python中的JSON庫(kù)使用dump（）和dumps（）方法，該方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換并使其易于將數(shù)據(jù)寫入文件中。

下表是說明將Python數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為各自的JSON類型的表格。

要記住的要點(diǎn)：

dump（） –將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON文件

dumps（） –將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON字符串

load（） –將JSON文件轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象

loads（）–將JSON字符串的對(duì)象轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象

漂亮的印刷：

Pretty Printing負(fù)責(zé)代碼對(duì)齊并使其以人類可讀的格式進(jìn)行。讓我們看下面的示例，其中我傳遞了兩個(gè)參數(shù)‘sort_keys’，這些參數(shù)始終返回布爾True值和‘indent’空格。

例子：

import jsonpeople_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）

輸出：

繼續(xù)進(jìn)行Python JSON教程，讓我們了解JSON的反序列化。

JSON的反序列化［Decode］：

JSON的反序列化與序列化完全相反，也就是說，這意味著您正在解碼JSON。它將通過使用執(zhí)行轉(zhuǎn)換的load（）和load（）方法將給定的JSON字符串轉(zhuǎn)換為Python對(duì)象。

下表是說明將JSON數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為其相應(yīng)的Python類型的表格。

繼續(xù)進(jìn)行“ Python JSON”教程。我將通過編碼的角度向您展示一個(gè)同時(shí)進(jìn)行序列化和反序列化的實(shí)時(shí)示例。

編碼演示：在此編碼演示中，我將使用此處給出的JSON數(shù)據(jù)集，稱為“諾貝爾獎(jiǎng)” 。您將學(xué)習(xí)如何通過JSON文件進(jìn)行序列化和反序列化。

示例（JSON數(shù)據(jù)集的序列化）：

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）

輸出：Python代碼已成功編譯，并創(chuàng)建了一個(gè)新文件“ new_nobel_prize.json”，將從現(xiàn)有文件“ nobel_prize.json”中轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

示例（JSON數(shù)據(jù)集的反序列化）：

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’］）

輸出：該代碼段顯示了從JSON文件到其相應(yīng)的Python對(duì)象的更改。

希望您對(duì)與JSON的解析，序列化和反序列化有關(guān)的所有概念感到清楚。

原文標(biāo)題：從零開始學(xué)python | 什么是Python JSON？

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