Python JSON:codificar (volcados), decodificar (cargas) y leer archivos JSON

¿Qué es JSON en Python?

JSON en Python es un formato estándar inspirado en JavaScript para el intercambio y la transferencia de datos como formato de texto a través de una red. Generalmente, JSON está en formato de cadena o texto. Puede ser utilizado por API y bases de datos, y representa objetos como pares de nombre/valor. JSON significa Notación de objetos de JavaScript.

Sintaxis JSON de Python:

JSON se escribe como clave y par de valores.

{
        "Key":  "Value",
        "Key":  "Value",
}

JSON es muy similar a Diccionario de Python. Python es compatible con JSON y tiene una biblioteca incorporada como JSON.

Biblioteca JSON en Python

'mariscal ' y 'pepinillo' módulos externos de Python mantienen una versión de JSON Biblioteca de Python. Al trabajar con JSON en Python para realizar operaciones relacionadas con JSON, como codificación y decodificación, primero debe importar biblioteca JSON y para eso en su .py archivo,

import json

Los siguientes métodos están disponibles en el módulo JSON Python

Método	Descripción
volcados()	codificación a objetos JSON
volcado()	escritura de cadena codificada en archivo
cargas()	Decodificar la cadena JSON
cargar()	Decodificar mientras se lee el archivo JSON

Lo que aprenderá

¿Qué es JSON en Python?
Biblioteca JSON en Python
Python a JSON (codificación)
JSON a Python (descodificación)
Codificación de objetos complejos de Python
Decodificación de objetos JSON complejos en Python
Descripción general de la clase de serialización JSON JSONEncoder
Descripción general de la clase de deserialización JSON JSONDecoder
Excepciones relacionadas con la biblioteca JSON en Python:
Números infinitos y NaN en Python
Clave repetida en cadena JSON
CLI (interfaz de línea de comandos) con JSON en Python
Ventajas de JSON en Python
Limitaciones de implementación de JSON en Python
Hoja de referencia de Python JSON

Python a JSON (codificación)

JSON Library of Python realiza la siguiente traducción de objetos de Python a objetos JSON de forma predeterminada

Pitón	JSON
dictar	Objeto
lista	matriz
unicode	Cadena
número – int, largo	número – entero
flotar	número – real
Verdadero	Verdadero
Falso	Falso
Ninguno	Nulo

La conversión de datos de Python a JSON se denomina operación de codificación. La codificación se realiza con la ayuda del método de biblioteca JSON:dumps()

Volcados JSON() en Python

json.volcados() en Python es un método que convierte objetos de diccionario de Python en formato de datos de cadena JSON. Es útil cuando se requiere que los objetos estén en formato de cadena para operaciones como análisis, impresión, etc.

Ahora realicemos nuestro primer ejemplo de codificación json.dumps con Python:

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice","Bob"),
  "pets": ['Dog'],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  ]
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Salida:

{"person": {"name": "Kenn", "sex": "male", "age": 28}})

Veamos un ejemplo de Python write JSON to file para crear un archivo JSON del diccionario usando la misma función dump()

# here we create new data_file.json file with write mode using file i/o operation 
with open('json_file.json', "w") as file_write:
# write json data into file
json.dump(person_data, file_write)

Salida:

Nada que mostrar... En su sistema se crea json_file.json. Puede verificar ese archivo como se muestra a continuación, escriba JSON en el ejemplo de Python.

JSON a Python (descodificación)

La decodificación de cadenas JSON se realiza con la ayuda del método incorporado json.loads() &json.load() de la biblioteca JSON en Python. Aquí, la tabla de traducción muestra un ejemplo de objetos JSON a objetos de Python que son útiles para realizar la decodificación en Python de cadenas JSON.

JSON	Pitón
Objeto	dict
Matriz	lista
Cadena	unicode
número – int	número – int, largo
número – real	flotar
Verdadero	Verdadero
Falso	Falso
Nulo	Ninguno

Veamos un ejemplo básico de análisis JSON Python de decodificación con la ayuda de json.loads función,

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'))

Salida:

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

Descodificación de archivos JSON o análisis de archivos JSON en Python

Ahora, aprenderemos cómo leer un archivo JSON en Python con el ejemplo de JSON de análisis de Python:

NOTA: La decodificación del archivo JSON es una operación relacionada con la entrada/salida (E/S) del archivo. El archivo JSON debe existir en su sistema en la ubicación especificada que menciona en su programa.

Python lee el archivo JSON Ejemplo:

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)

Aquí los datos es un objeto de diccionario de Python como se muestra en el ejemplo de Python de archivo JSON de lectura anterior.

Salida:

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

Codificación compacta en Python

Cuando necesite reducir el tamaño de su archivo JSON, puede usar la codificación compacta en Python.

Ejemplo,

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = ['a', 'b', 'c',{'4': 5, '6': 7}]
# 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)

Salida:

'["a", "b", "c", {"4": 5, "6": 7}]'

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

Formato de código JSON (letra bonita)

El objetivo es escribir código bien formateado para la comprensión humana. Con la ayuda de una bonita impresión, cualquiera puede entender fácilmente el código.

Ejemplo:

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)

Salida:

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

Para comprender mejor esto, cambie la sangría a 40 y observe la salida:

Solicitud del código JSON:

clasificar_claves El atributo en el argumento de la función de volcados de Python ordenará la clave en JSON en orden ascendente. El argumento sort_keys es un atributo booleano. Cuando es cierto, la clasificación está permitida; de lo contrario, no. Entendamos con el ejemplo de clasificación de cadenas de Python a JSON.

Ejemplo,

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": [ 'Dog' ],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  	],
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

Salida:

{
    "age": 45,
    "cars": [ {
        "model": "Audi A1", 
        "mpg": 15.1
    },
    {
        "model": "Zeep Compass", 
        "mpg": 18.1
    }
    ],
    "children": [ "Alice",
		  "Bob"
	],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ 
		"Dog"
	]
}

Como puede observar, las claves de edad, automóviles, niños, etc. están dispuestas en orden ascendente.

Codificación de objetos complejos de Python

Un objeto complejo tiene dos partes diferentes que es

Parte real
Parte imaginaria

Ejemplo:3 +2i

Antes de realizar la codificación de un objeto complejo, debe verificar si una variable es compleja o no. Debe crear una función que verifique el valor almacenado en una variable utilizando un método de instancia.

Vamos a crear la función específica para que el objeto de verificación sea complejo o elegible para la codificación.

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
    # check using isinstance method
    if isinstance(object, complex):
        return [object.real, object.imag]
    # raised error using exception handling if object is not complex
    raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")


# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

Salida:

'[4.0, 5.0]'

Decodificación de objetos JSON complejos en Python

Para decodificar un objeto complejo en JSON, use un parámetro object_hook que verifique que la cadena JSON contenga el objeto complejo o no. Entendamos con una cadena a JSON Python Example,

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct['real'], objct['img'])
    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)

Salida:

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

Descripción general de la clase de serialización JSON JSONEncoder

La clase JSONEncoder se utiliza para la serialización de cualquier objeto de Python mientras se realiza la codificación. Contiene tres métodos diferentes de codificación que son

predeterminado(o) – Implementado en la subclase y devolver el objeto de serialización para o objeto.
codificar(o) – Igual que los volcados de JSON El método de Python devuelve una cadena JSON de la estructura de datos de Python.
iterencode(o) – Representar cadenas una por una y codificar el objeto o.

Con la ayuda del método encode() de la clase JSONEncoder, también podemos codificar cualquier objeto Python como se muestra en el siguiente ejemplo de codificador Python JSON.

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)

Salida:

'{"colour": ["red", "yellow", "green"]}'

Descripción general de la clase de deserialización JSON JSONDecoder

La clase JSONDecoder se usa para la deserialización de cualquier objeto de Python mientras se realiza la decodificación. Contiene tres métodos diferentes de decodificación que son

predeterminado(o) – Implementado en la subclase y devolución de objeto deserializado o objeto.
decodificar(o) – Igual que el método json.loads() devuelve la estructura de datos de Python de cadenas o datos JSON.
decodificación sin procesar(o) – Representar el diccionario de Python uno por uno y decodificar el objeto o.

Con la ayuda del método decode() de la clase JSONDecoder, también podemos decodificar cadenas JSON como se muestra a continuación en el ejemplo del decodificador Python JSON.

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = '{ "colour": ["red", "yellow"]}'
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

Salida:

{'colour': ['red', 'yellow']}

Descodificación de datos JSON de URL:ejemplo de la vida real

Obtendremos datos de CityBike NYC (Sistema de bicicletas compartidas) de la URL especificada (https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json) y los convertiremos a formato de diccionario.

Python carga JSON desde un archivo Ejemplo:

NOTA:- Asegúrese de que la biblioteca de solicitudes ya esté instalada en su Python. De lo contrario, abra Terminal o CMD y escriba

(Para Python 3 o superior) solicitudes de instalación de pip3

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict['stationBeanList'][0])

Salida:

<class 'str'>
<class 'dict'>
{
	'id': 487,
 	'stationName': 'E 20 St & FDR Drive',
	'availableDocks': 24,
	'totalDocks': 34,
	'latitude': 40.73314259,
	'longitude': -73.97573881,
	'statusValue': 'In Service',
	'statusKey': 1,
	'availableBikes': 9,
	'stAddress1': 'E 20 St & FDR Drive',
	'stAddress2': '',
	'city': '',
	'postalCode': '',
	'location': '', 
	'altitude': '', 
	'testStation': False, 
	'lastCommunicationTime': '2018-12-11 10:59:09 PM', 'landMark': ''
}

Excepciones relacionadas con la biblioteca JSON en Python:

Clase json.JSONDecoderError maneja la excepción relacionada con la operación de decodificación. y es una subclase de ValueError.
Excepción:json.JSONDecoderError(mensaje, documento)
Los parámetros de excepción son,
- msg:mensaje de error sin formato
- doc:documentos JSON analizados
- pos:inicia el índice del documento cuando falla
- lineno:la línea que no se muestra corresponde a pos
- dos puntos:la columna no corresponde a pos

Python carga JSON desde un archivo Ejemplo:

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
        with open('json_file_name.json') as file_object:
                data = json.load(file_object)
except ValueError:
     print("Bad JSON file format,  Change JSON File")

Números infinitos y NaN en Python

El formato de intercambio de datos JSON (RFC:solicitud de comentarios) no permite valores infinitos o Nan, pero no hay restricciones en la biblioteca Python-JSON para realizar operaciones relacionadas con valores infinitos y Nan. Si JSON obtiene el tipo de datos INFINITE y Nan, entonces se convierte en literal.

Ejemplo,

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

Salida:

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'>

Clave repetida en cadena JSON

RFC especifica que el nombre de la clave debe ser único en un objeto JSON, pero no es obligatorio. La biblioteca Python JSON no genera una excepción de objetos repetidos en JSON. Ignora todos los pares clave-valor repetidos y considera solo el último par clave-valor entre ellos.

Ejemplo,

import json
repeat_pair = '{"a":  1, "a":  2, "a":  3}'
json.loads(repeat_pair)

Salida:

{'a': 3}

CLI (interfaz de línea de comandos) con JSON en Python

herramienta json. proporciona la interfaz de línea de comandos para validar la sintaxis de impresión bonita de JSON. Veamos un ejemplo de CLI

$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool

Salida:

{
    "name": " Kings Authur "
}

Ventajas de JSON en Python

Fácil de volver entre el contenedor y el valor (JSON a Python y Python a JSON)
Objeto JSON legible por humanos (Pretty-print)
Ampliamente utilizado en el manejo de datos.
No tiene la misma estructura de datos en el archivo único.

Limitaciones de implementación de JSON en Python

En deserializador de rango JSON y predicción de un número
La longitud máxima de la cadena JSON y las matrices de JSON y los niveles de anidamiento del objeto.

Hoja de referencia de Python JSON

Función Python JSON	Descripción
json.dumps(persona_datos)	Crear objeto JSON
json.dump(datos_persona, escritura_archivo)	Crear un archivo JSON mediante la E/S de archivo de Python
obj_compacto =json.dumps(datos, separadores=(‘,’,’:’))	Objeto JSON compacto eliminando el carácter de espacio del objeto JSON usando un separador
formatted_obj =json.dumps(dic, sangría=4, separadores=(‘,’, ‘:‘))	Dar formato al código JSON usando sangría
cadena_ordenada =json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)	Ordenar la clave de objeto JSON por orden alfabético
complex_obj =json.dumps(4 + 5j, predeterminado=complex_encode)	Codificación de objetos complejos de Python en JSON
JSONEncoder().encode(color_dict)	Uso de la clase JSONEncoder para serialización
json.loads(cadena_datos)	Decodificación de cadenas JSON en el diccionario de Python usando la función json.loads()
json.loads(‘{“__complex__”:verdadero, “real”:4, “img”:5}’, object_hook =is_complex)	Decodificación de objeto JSON complejo a Python
JSONDecoder().decode(color_cadena)	Uso de decodificación de JSON a Python con deserialización

Cómo leer un archivo CSV en Python | Lectura y escritura de archivos CSV Python con conectividad MySQL:Conector, Crear base de datos, Tabla, Insertar [Ejemplos]

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