Introduction à l'utilisation de JSON en Python

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Introduction à JSON

JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données léger. Facile à lire et à écrire pour les humains. Il est également facile à analyser et à générer pour les machines. Il est basé sur le langage de programmation JavaScript, un sous-ensemble de la norme ECMA-262 3e édition – décembre 1999. JSON utilise un format de texte totalement indépendant du langage, mais utilise également des conventions similaires à la famille des langages C (notamment C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python, etc.). Ces propriétés font de JSON un langage d'échange de données idéal.

Deux structures de JSON

1. Une collection de paires nom/valeur. Dans différentes langues, il est compris comme un objet, un enregistrement, une structure, un dictionnaire, une table de hachage, une liste à clés ou un tableau associatif).

2. Une liste ordonnée de valeurs. Dans la plupart des langues, il s'agit d'un tableau.

Utilisation de JSON en Python

Lorsque vous utilisez JSON en Python, vous devez introduire la bibliothèque standard json.

import json

Conversion de type

Conversion de type Python en JSON :

json.dump()

# 1. Convertissez le type de dict de Python en JSON
person_dict = {'name' : 'pig', 'age' : 18, 'sex' : 'man', 'hometown' : 'Jiangxi Fuzhou'}

Le paramètre d'indentation est le nombre d'espaces d'indentation

person_dict_json = json.dumps(person_dict, indent=4)print(person_dict_json, 'n')

2. Conversion du type de liste Python en JSON

person_list = ['pig', 18, 'man', 'Jiangxi Fuzhou']person_list_json = json.dumps(person_list)print(person_list_json, ' n')

3. Conversion du type d'objet Python en JSON

person_obj = Person('pig', 18, 'man', 'Jiangxi Fuzhou')

La fonction anonyme au milieu est d'obtenir la forme dictionnaire de tous les attributs de l'objet

person_obj_json = json.dumps(person_obj, default=lambda obj: obj.dict, indent= 4)print(person_obj_json, 'n')

JSON vers Python type :

json.loads()

4. Tapez JSON vers Python

person_json = '{ "name": "pig", "age": 18, "sex": "man", "hometown": "Jiangxi Fuzhou"}'
person_json_dict = json.loads (person_json)print(type(person_json_dict), 'n')

5. Type de liste JSON vers Python

person_json2 = ' ["cochon", 18, "homme", "Fuzhou, Jiangxi"]'
person_json_list = json.loads(person_json2)print(type(person_json_list), 'n')

6. JSON vers Python Type d'objet personnalisé

person_json = '{ "name": "pig", "age": 18, "sex": "man", "hometown": "Jiangxi Fuzhou" }'

Le paramètre object_hook consiste à convertir l'objet dict en un objet personnalisé

person_json_obj = json.loads(person_json, object_hook=lambda d: Person(d[ 'nom'], d['âge'], d['sexe'], d['ville natale']))print(type(person_json_obj), 'n')

Python et JSON table de correspondance des types de données

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number	int，long，float
true，false	True，False
null	None

JSON

Python

objet

dict

tableau

list

chaîne

str

numéro td>

int, long, float

vrai, faux

Vrai, faux

null

Aucun

Points à noter

Les noms de clés et les chaînes JSON doivent être placé entre guillemets doubles, et les guillemets simples en Python peuvent également être exprimés sous forme de chaînes, c'est donc une erreur relativement facile à commettre !

Lors de la conversion de types Python en JSON, devons-nous utiliser Load/Dump ou Loadsdumps ?

La méthode sans ajouter de s ajoute un fp supplémentaire au paramètre d'entrée pour représenter le chemin du fichier, et enfin une opération supplémentaire d'écriture d'un fichier.

Donc, quand on s'en souvient, on peut s'en souvenir comme ceci :

Ajouter s signifie convertir en chaîne (str), ne pas ajouter s signifie convertir en fichier.

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