什么是Python JSON

什么是Python JSON，相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。

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。

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。現(xiàn)在，您一定想知道。

如何在Python中讀取JSON文件？

問(wèn)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(wú)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：

1. 從JSON轉(zhuǎn)換為Python

2. 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 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)

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 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))  #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(guò)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 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)

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(guò)程來(lái)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(guò)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 pd
import 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(shuō)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 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)

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(shuō)，這意味著您正在解碼JSON。它將通過(guò)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(shuō)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(guò)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(guò)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。

看完上述內(nèi)容，你們掌握什么是Python JSON的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！