Python mit JSON -Dateien
Was ist JSON?
Zu den Tools, Sprachen und Techniken, die üblicherweise mit Python, JSON oder JavaScript -Objektnotation verbunden sind, gehört ein Dateiformat, das Python lesen, schreiben und analysieren kann. JSON wird üblicherweise für den Datenaustausch im Web verwendet. Insbesondere ist JSON das bevorzugte Textformat beim Senden von Informationen von einem Webserver an einen Browser oder umgekehrt. Dies ist einfach aufgrund seiner Effizienz vorteilhaft. JSON kann direkt in JavaScript -Objekte umgewandelt und so interpretiert werden, und JavaScript -Objekte können direkt in JSON -Text konvertiert werden. Es sind keine zusätzliche hektische und unorganisierte Parsen erforderlich. Wenn es um den Datenaustausch im Web geht, ist JSON das Anlaufpunkt, das man verwenden sollte.
Python - Lesen, schreiben und analysieren JSON
Da JSON Sprachunabhängige ist, können Python -Objekte auch in JSON konvertiert werden. Wenn Python Daten im JSON -Format empfängt, kann es sie nahtlos in Python -Objekte umwandeln. JSON ist leicht. Sie brauchen nur JSON in Python importieren, um Pythons Lesen von JSON zu verwenden, JSON zu schreiben und JSON -Funktionalität zu analysieren. JSON ist ein integriertes Modul in Python und Sie benötigen nur Typen JSON importieren An der Spitze Ihres Python mit JSON -Code, um loszulegen.
Warum sollte man JSON mit Python verwenden?? Nun, wenn Sie an einem webbasierten Projekt arbeiten, das mit Lesen von Daten zu tun hat, müssen Sie wahrscheinlich auf einen Python-Weg aus der Situation stolpern. Python ist eine Sprache, die für so viele verschiedene Zwecke verwendet werden kann, und ihre wachsende Funktionalität bedeutet, dass es unvermeidlich ist, dass Sie sie auf Ihrer Programmierreise begegnen werden. Die Unterstützung, die Python für eine unterschiedliche Dynamik der Programmierung gibt, bedeutet ein Kinderspiel, mit JSON in dieser Sprache zu arbeiten.
Basic JSON -Modulfunktionen in Python
Das Format:
Wenn Sie Python in der Vergangenheit in beträchtlicher Menge verwendet haben, müssen Sie mit einer Datenstruktur vertraut sein, die als Wörterbuch bezeichnet wird. Tatsächlich ist es sehr wahrscheinlich, dass Wörterbücher Ihre besten Freunde waren, wenn sie in Python arbeiten. Ihr einfach zu interpretierendes Format macht sie zur vernünftigsten Datenstruktur, um mit benutzerdefinierten Objekten zu arbeiten, die Attribute verschiedener Typen erfordern. Und glauben Sie uns, wenn wir dies sagen, dass Wörterbücher in Python wahnsinnig häufig verwendet werden!
Wenn Sie beispielsweise ein Element -Objekt verwenden möchten, können Sie ein Wörterbuch erstellen wie:
Jetzt, wo Sie gesehen haben, wie ein Wörterbuch im Python -Code aussieht Und Wenn es ausgedruckt ist, bin ich sicher, dass sein Format jetzt viel sinnvoller ist, als wenn Sie zum ersten Mal über diese Informationen stolpern würden, die in lockigen Klammern eingeschlossen sind.
Hier werden die Dinge etwas relevanter. Anschnallen! Weil wir die größte Kreuzung zwischen Python und JSON enthüllen werden. Denken Sie an das Format eines Wörterbuchs in Python? Dieser kleine Code -Ausschnitt mit den oben gezeigten Zahnspangen? Beobachten Sie nun das Bild unten:
Bemerken etwas? Wie kannst du nicht? Es ist genau das gleiche! Python -Wörterbücher und JSON -Text sind im Wesentlichen im gleichen Format. Sie können wahrscheinlich aus diesem, was wir im Verlauf des Artikels etablieren werden -, dass es episch einfach ist, Python -Wörterbücher in JSON -Dateien zu „abgeben“. Wörterbücher sind nicht die einzigen Python -Objekte, die in JSON -Text umgewandelt werden können. Listen, Tupel, Boolesche, Saiten, INTs und die Liste sind mit JSON austauschbar. Eine Sache, die Sie jedoch in den beiden obigen Bildern möglicherweise nicht bemerkt haben, sind die Anführungszeichen. JSON verwendet doppelte Anführungszeichen nur, Im Gegensatz zu Python. Vielleicht möchten Sie sich an dieses Detail erinnern, um sich vor einer Episode von "Wo ist der verdammte Fehler diesmal??!”.
Das Verfahren:
Das erste, was Sie tun müssen, ist das integrierte Modul von Python für JSON zu importieren.
Lassen Sie uns zunächst anfangen, JSON aus einem Python -Wörterbuch zu erstellen. Das Schreiben von JSON verwendet die Methode JSON.Dumps (). Diese Methode gibt einen JSON -String zurück. Der folgende Code -Screenshot zeigt ein Wörterbuch, das in JSON konvertiert ist und seine Ausgabe in Jupyter Notebook angezeigt wird.
Lassen Sie uns nun dieses Python -Wörterbuch schreiben, das zu JSON in eine JSON -Datei konvertiert ist. Der folgende Code -Snippet zeigt, dass dies mit JSON verwendet wird.entsorgen(). Dadurch wird eine Textdatei (TXT -Erweiterungsdatei) mit der darauf geschriebenen JSON -Zeichenfolge erstellt.
So sieht die resultierende Datei aus:
Die Konvertierung von Wörterbüchern in JSON erstellt JSON -Objekte. Aber was ist mit anderen Datentypen in Python?? Was passiert mit ihnen, wenn Sie sie in JSON -Text konvertieren?? Diese Frage hat keine einzige Antwort. Beispielsweise werden Listen und Tupel in das äquivalente JavaScript -Array umgewandelt. INTs und Floats werden in Nummer konvertiert. STR wird in String umgewandelt. Oh, und wir haben fast vergessen zu erwähnen! Alle diese Datentypen können mit den beiden Methoden JSON in JSON konvertiert werden.Dump () und JSON.Dumps ().
Nachdem Sie mit der grundlegenden Funktionalität der Dumps -Methode vertraut sind, können Sie sicher nachlesen, wie die Parameter besser verwendet werden können. Es hat einen Parameter für die Datenreihenfolge mit dem Namen Sort_keys. Sie können den Trenngeber festlegen, anstatt den Standard -Parameter mit dem Separatoren -Parameter zu verwenden. Einzug kann auch angegeben werden.
Also hier hast du es! Es ist so einfach, mit JSON -Dateien in Python zu arbeiten! Verwenden Sie diese Leitfaden und die Dokumentation von Python, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.