Python에서 JSON 파일로 작업을 수행합니다

Python의 JSON : 포괄적 인 가이드

JSON (JavaScript 객체 표기법)은 클라이언트와 서버간에 데이터를 전송하는 데 널리 사용되는 언어 독립적 인 데이터 교환 형식입니다. Python은 여러 모듈을 통해 JSON을 지원하며 그 중 "JSON"과 "SimpleJSON"이 가장 인기가 있습니다. Python의 내장 "JSON"모듈은 JSON 파일을 읽고 쓰는 메소드를 제공합니다. "json.load ()"메소드는 파일에서 JSON 데이터를 읽는 데 사용되며 "json.dump ()"메소드는 JSON 데이터를 파일에 쓰는 데 사용됩니다. "json.dump ()"또는 "json.dumps ()"메소드를 사용하여 직렬화 프로세스를 통해 Python 객체를 JSON 형식으로 변환 할 수 있습니다. 대신, JSON 데이터는 "json.load ()"또는 "json.loads ()"메소드를 사용하여 사막화 프로세스를 통해 Python 객체로 다시 변환 할 수 있습니다.

Python 및 JSON 데이터 유형은 동등합니다. 예를 들어, Python의 "Dict"는 JSON의 "Object"와 동일하지만 Python의 "List"또는 "Tuple"은 JSON의 "Array"와 같습니다. 이 매핑은 Python과 JSON 간의 전환 프로세스를 용이하게합니다.

이 튜토리얼에서는 관련 예제를 사용하여 Python에서 JSON을 읽고 쓰고 쓰고 구문 분석하는 방법을 배웁니다. 또한 JSON을 처리하기 위해 파이썬의 일반적인 모듈을 탐색 할 것입니다.

JSON은 가벼운 데이터 교환 형식입니다. 클라이언트와 서버간에 데이터를 전송하고 수신하기위한 일반적인 형식입니다. 그러나 적용 및 목적은 데이터 전송에만 국한되지 않습니다. 기계는 JSON 데이터를 쉽게 생성하고 구문 분석 할 수 있습니다. JSON Acronym은 JavaScript 객체 표기법을 나타냅니다. 이름에서 알 수 있듯이 JavaScript 프로그래밍 언어의 하위 집합입니다.

JSON은 표준화 된 데이터 교환 형식이며 언어 독립적입니다. 거의 모든 프로그래밍 언어는 어떤 식 으로든 지원합니다. 다음과 같은 구조가 있습니다.

왼쪽에는 왼쪽 브레이스가 있고 오른쪽에는 오른쪽 버팀대가 있습니다.

이름/값 쌍 세트가 있습니다.

각 이름은 결장에 의해 그 값과 분리되어 있습니다. ":".

각 이름/값 쌍은 쉼표 (,)로 분리됩니다.

다음은 JSON 객체의 조각입니다.

향후 코드 예제의 목적 상 위의 JSON은 Employee.json이라는 파일에 저장된다고 가정합니다.

JSON 데이터 유형 JSON 객체를 사용할 때 Python은 JSON 데이터 유형을 동등한 것으로 변환하고 그 반대도 마찬가지입니다. 다음 표는 Python 데이터 유형과 JSON 등가를 보여줍니다.

Python

의 JSON과 SimpleJSON 모듈의 차이 Python에는 JSON 인코딩 및 디코딩을위한 여러 모듈이 있습니다. 가장 인기있는 두 모듈은 JSON과 SimpleJSON입니다. JSON 모듈은 Python Standard Library의 내장 패키지입니다. 즉, 설치하지 않고 직접 사용할 수 있습니다. SimpleJSON 모듈은 JSON 인코딩 및 디코딩을위한 외부 파이썬 모듈입니다. Python 2.5 및 Python 3.3과 호환되는 오픈 소스 패키지입니다. 또한 빠르고 단순하며 정확하며 확장 가능합니다. SimpleJSON은 JSON보다 최적화 된 최적화로 더 자주 업데이트되어 더 빠릅니다. 레거시 프로젝트에서 2.6 미만의 이전 파이썬을 사용하는 경우 SimpleJson이 최선의 방법입니다.

이 튜토리얼에서는 JSON 모듈을 고수합니다.
python 에서 JSON 파일을 읽고 쓰는 방법 파이썬으로 프로그래밍 할 때는 종종 JSON 데이터 형식이 발생하며 JSON 데이터 및 파일을 읽거나 쓰는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. JSON 파일을 읽고 쓰는 데 도움이되는 파이썬에서 파일 처리를 미리 이해하는 것이 있습니다.

python 에서 JSON 파일을 읽는 방법 Python의 다른 모든 읽기 작업과 마찬가지로 JSON.load () 메소드와 함께 사용하여 JSON 파일을 읽을 수 있습니다.

다음 코드 예를 참조하십시오

다음은 위의 코드의 출력입니다.

위의 코드에서는 Employee.json 파일을 읽기 모드에서 엽니 다. JSON.LOAD () 메소드는 JSON 데이터를 Employee_dict 변수에 저장된 Python 사전으로 디코딩합니다.

python 의 파일에 json을 쓰는 방법 우리는 Python의 파일에 JSON 데이터를 쓸 수도 있습니다. 읽기 작업과 마찬가지로, 우리는 with 문과 json.dump () 메소드를 사용하여 JSON 데이터를 파일에 씁니다.

다음 코드 스 니펫을 고려하십시오 <strong> <create> 여기서, 우리는 가상의 어머니에 대한 데이터가있는 파이썬 사전 어머니를 만듭니다. 우리는 쓰기 모드에서 Mother.json을 열어줍니다. 그러한 파일이 없으므로 파일이 생성됩니다. json.dump () 메소드는 지정된 파일에 기록 된 JSON 등가로 Mother 변수에 할당 된 Python 사전을 인코딩합니다. 위의 코드를 실행 한 후 JSON 데이터의 Mother.json 파일이 포함 된 폴더의 루트 디렉토리에 나타납니다. </create></strong>

파이썬 사전을 JSON으로 변환하는 방법 (직렬화)

직렬화는 Python 객체 (대부분의 경우 사전)를 JSON 형식의 데이터 또는 문자열로 변환하는 과정입니다. 직렬화되면 파이썬 유형은 JSON 등가로 인코딩됩니다. JSON 모듈은 Python 객체를 JSON 형식으로 직렬화하기 위해 두 가지 방법 인 json.dump () 및 json.dumps ()를 제공합니다.

json.dump ()는 파이썬 객체와 동등한 JSON을 파일에 기록하는 데 사용됩니다.

json.dumps () ( "S")는 Python 객체를 JSON 형식의 문자열로 변환하는 데 사용됩니다.

다음 구문에 주목하십시오 :

json.dump () 메소드에는 매개 변수 fp가 있고 json.dumps ()는 그렇지 않습니다.

{
    "name": "Chinedu Obi",
    "age": 24,
    "country": "Nigeria",
    "languages": [
        "Igbo",
        "English",
        "Yoruba"
    ],
    "marital status": "single",
    "employee": true,
    "experience": [
        {
            "title": "Frontend Engineering Intern",
            "company": "Andela"
        },
        {
            "title": "Frontend Engineer",
            "company": "Paystack"
        }
    ]
}

일부 매개 변수 설명 : <🎜 🎜>

obj : JSON 형식으로 직렬화 할 파이썬 객체.
• fp : read () 또는 write ()와 같은 메소드가있는 파일 포인터 (개체).
들여 쓰기 : 아름답게 인쇄 된 JSON 데이터의 들여 쓰기 수준을 나타내는 비 음성 정수 또는 문자열.

예 : JSON.DUMP () <🎜 🎜>를 사용하여 Python 객체를 JSON 형식으로 변환합니다. Python 객체를 동등한 JSON 형식의 데이터로 인코딩하고 파일에 작성하겠습니다.

• 먼저, 우리는 파이썬 사전을 만듭니다 : <🎜 🎜>
사전을 JSON 데이터로 인코딩하고 파일에 씁니다.

위의 예에서, 사전, 파일 포인터 및 들여 쓰기 매개 변수를 json.dump 메소드로 전달합니다. 다음은 코드의 출력입니다. 코드를 실행 한 후 예상 JSON 데이터가 포함 된 주제. json 파일은 프로젝트 루트 폴더에 있습니다 : <🎜 🎜>

우리는 값이 4 인 들여 쓰기 매개 변수를 추가했기 때문에 출력이 좋은 인쇄물을 가지고 있습니다.

예 : JSON.Dumps () <🎜 🎜>를 사용하여 Python 객체를 JSON 형식으로 변환합니다. 이 예에서는 Python 객체를 JSON 문자열로 인코딩합니다. 우리는 전에 주제 사전을 만들었으므로 여기에서 재사용 할 수 있습니다.

예를 들어 json.dumps () 메소드를 가져 가자 : <🎜 🎜>

다음은 위의 코드의 출력입니다.

앞에서 언급 한 바와 같이, json.dumps () 메소드는 Python 객체를 JSON 형식의 문자열로 변환하는 데 사용됩니다. 콘솔에서 JSON 데이터에는 유형이 있음을 알 수 있습니다.

{
    "name": "Chinedu Obi",
    "age": 24,
    "country": "Nigeria",
    "languages": [
        "Igbo",
        "English",
        "Yoruba"
    ],
    "marital status": "single",
    "employee": true,
    "experience": [
        {
            "title": "Frontend Engineering Intern",
            "company": "Andela"
        },
        {
            "title": "Frontend Engineer",
            "company": "Paystack"
        }
    ]
}

<<> JSON을 Python 사전으로 변환하는 방법 (사막화) <🎜 🎜>

JSON의 사막화는 JSON 객체를 동등한 파이썬 객체 또는 파이썬 유형으로 해독하는 것입니다. JSON 모듈 -JSON.LOAD () 및 JSON.LOADDS ()에서 제공 한 두 가지 메소드를 사용하여 JSON 형식의 데이터를 Python 개체로 변환 할 수 있습니다.

import json

with open('employee.json', 'r', encoding='utf-8') as file_object:
    employee_dict = json.load(file_object)
    print(employee_dict)

json.load ()는 파일에서 JSON 형식의 데이터를 읽는 데 사용됩니다.

json.loads () ( "S")는 JSON 문자열을 Python 사전으로 구문 분석하는 데 사용됩니다.

<code>{'name': 'Chinedu Obi', 'age': 24, 'country': 'Nigeria', 'languages': ['Igbo', 'English', 'Yoruba'], 'marital status': 'single', 'employee': True, 'experience': [{'title': 'Frontend Engineering Intern', 'company': 'Andela'}, {'title': 'Frontend Engineer', 'company': 'Paystack'}]}</code>

다음 구문에 주목하십시오 : <🎜 🎜>

json.dump ()는 매개 변수 fp가 있고 json.dumps ()에는 매개 변수 s가 있습니다. 다른 매개 변수는 변경되지 않았습니다.

일부 매개 변수 설명 : <🎜 🎜>

fp : read () 또는 write ()와 같은 메소드가있는 파일 포인터 (개체).

s : JSON 문서가 포함 된 str, 바이트 또는 바이트 인스턴스.

예 : JSON.LOAD () <🎜 🎜>를 사용하여 JSON 객체를 Python 객체로 변환합니다. 다음은 학생이라는 새로운 JSON 파일의 내용입니다.

<,>이 예에서는 whitsing.json 파일에서 Python 객체로 JSON 데이터를 디코딩합니다.

import json

mother = {
    "name": "Asake Babatunde",
    "age": 28,
    "marital status": "Married",
    "children": ["Ayo", "Tolu", "Simi"],
    "staff": False,
    "next of kin": {"name": "Babatune Lanre", "relationship": "husband"},
}

with open("mother.json", "w", encoding="utf-8") as file_handle:
    json.dump(mother, file_handle, indent=4)

다음은 위의 코드의 출력입니다.

위의 코드 스 니펫에서 학생 목록이 포함 된 JSON 파일이 구문 분석됩니다. file_handle 파일의 JSON 데이터는 JSON.LOAD () 메소드로 전달되어 Python Dictionaries 목록으로 디코딩됩니다. 그런 다음 목록 항목을 콘솔에 인쇄하십시오.

예 : JSON.LOADS () <🎜 🎜 🎜 🎜 🎜 🎜 🎜 🎜 🎜 <🎜 🎜 🎜 🎜 <🎜 🎜 🎜 <🎜 🎜 🎜 <🎜 🎜 🎜 🎜 <🎜 🎜 🎜 🎜 <🎜 🎜 <🎜 🎜 <🎜 🎜 <🎜 <🎜 <🎜 <🎜 <🎜 <🎜 <🎜 <🎜 🎜 예제. <,>이 예에서는 JSONPLASEHOLDER의 API 엔드 포인트에서 JSON 데이터를 디코딩하겠습니다. 이 예제를 계속하기 전에 요청 모듈을 설치해야합니다.

다음은 위의 코드의 출력입니다.

위의 파이썬 코드에서는 JSON 형식의 문자열을 반환하는 엔드 포인트에서 응답을 얻습니다. 우리는 응답을 json.loads () 메소드에 매개 변수로 전달하여 파이썬 사전으로 디코딩합니다.

<🎜 🎜> <<> 결론

{
    "name": "Chinedu Obi",
    "age": 24,
    "country": "Nigeria",
    "languages": [
        "Igbo",
        "English",
        "Yoruba"
    ],
    "marital status": "single",
    "employee": true,
    "experience": [
        {
            "title": "Frontend Engineering Intern",
            "company": "Andela"
        },
        {
            "title": "Frontend Engineer",
            "company": "Paystack"
        }
    ]
}

현대 웹 개발에서 JSON은 서버와 웹 애플리케이션간에 데이터를 교환하는 실제 형식입니다. 오늘날 REST API 엔드 포인트 데이터를 JSON 형식으로 반환하므로 JSON을 사용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

Python에는 JSON 및 SimpleJSON과 같은 모듈이 있습니다. JSON 모듈에는 Python Standard Library가 제공되며 SimpleJson은 사용하기 전에 설치 해야하는 외부 패키지입니다.

파이썬에서 편안한 API를 구축하거나 프로젝트에서 외부 API를 사용할 때는 종종 Python 객체를 JSON으로 직렬화하여 Python으로 다시 해제해야합니다. 이 기사에서 보여준 방법은 많은 인기있는 프로젝트에서 사용됩니다. 단계는 일반적으로 동일합니다.

import json

with open('employee.json', 'r', encoding='utf-8') as file_object:
    employee_dict = json.load(file_object)
    print(employee_dict)

<<> (이 튜토리얼의 코드는 Github에서 찾을 수 있습니다.) Python (FAQ)에서 JSON에 대한 FAQS (FAQ) <🎜 🎜>

Python에서 JSON을 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?

JSON 모듈로 인해 Python에서 JSON을 구문 분석하는 것은 간단한 프로세스입니다. json.loads () 함수를 사용하여 JSON 문자열을 구문 분석 할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다. 이 코드에서 json.loads ()는 JSON 문자열을 Python 사전으로 변환 한 다음 다른 사전과 마찬가지로 상호 작용할 수 있습니다. 파이썬 객체를 JSON으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

json 모듈은 Python 객체를 JSON 문자열로 변환하는 json.dumps () 함수를 제공합니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 json.dumps ()는 Python 사전을 JSON 문자열로 변환합니다.

파이썬의 파일에서 JSON을 읽는 방법은 무엇입니까?

json.load () 함수를 사용하여 파일에서 JSON 데이터를 읽을 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 json.load ()는 파일을 읽고 json 데이터를 Python 객체로 변환합니다.

Python의 파일에 JSON을 작성하는 방법은 무엇입니까?

json.dump () 함수를 사용하여 JSON 데이터를 파일에 쓸 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 json.dump ()는 JSON 데이터로 파일에 파이썬 객체를 씁니다. Python에서 JSON을 아름답게 인쇄하는 방법? json.dumps () 함수는 JSON을 아름답게 인쇄하는 옵션을 제공합니다. 예는 다음과 같습니다.

<,>이 코드에서, Indent 매개 변수는 들여 쓰기로 사용할 공간의 수를 지정하여 출력을 쉽게 읽을 수 있도록합니다.

JSON의 복잡한 파이썬 객체를 다루는 방법은 무엇입니까? JSON 모듈은 기본적으로 간단한 파이썬 객체 만 처리 할 수 ​​있습니다. 사용자 정의 클래스와 같은 복잡한 개체의 경우 객체를 직렬화하는 방법을 알려주는 기능을 제공해야합니다. 예는 다음과 같습니다.

{
    "name": "Chinedu Obi",
    "age": 24,
    "country": "Nigeria",
    "languages": [
        "Igbo",
        "English",
        "Yoruba"
    ],
    "marital status": "single",
    "employee": true,
    "experience": [
        {
            "title": "Frontend Engineering Intern",
            "company": "Andela"
        },
        {
            "title": "Frontend Engineer",
            "company": "Paystack"
        }
    ]
}

이 코드에서는 encode_person 함수가 사람 객체를 직렬화 가능한 형식으로 변환하는 데 사용됩니다.

알 수없는 구조로 JSON을 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?

JSON 데이터의 구조를 미리 알지 못하면 여전히 파이썬 객체로 구문 분석하여 탐색 할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 json.loads ()는 json 문자열을 Python 사전으로 변환 한 다음 내용을 탐색하기 위해 반복 할 수 있습니다.

파이썬에서 대형 JSON 파일을 처리하는 방법은 무엇입니까?

대형 JSON 파일의 경우 모든 데이터를 메모리에 한 번에로드하는 대신 JSON 데이터를 스트리밍 할 수있는 IJSON 패키지를 사용할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 ijson.items ()는 JSON 데이터에서 객체 스트림을 생성 한 다음 반복 할 수 있습니다.

import json

with open('employee.json', 'r', encoding='utf-8') as file_object:
    employee_dict = json.load(file_object)
    print(employee_dict)

파이썬에서 JSON 오류를 처리하는 방법은 무엇입니까?

JSON 모듈에 유효하지 않은 JSON이 발생하면 JSONDECODEERROR를 올립니다. 이 오류를 포착하여 올바르게 처리 할 수 ​​있습니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 Try/Arege Block은 JSONDECODEERROR를 잡고 오류 메시지를 인쇄합니다.

파이썬에서 HTTP 요청과 함께 JSON을 사용하는 방법은 무엇입니까?

요청 라이브러리를 사용하면 JSON 데이터를 사용하여 HTTP 요청을 쉽게 보내고 JSON 응답을 처리 할 수 ​​있습니다. 예는 다음과 같습니다.

이 코드에서 requests.post ()는 json data를 사용하여 게시물 요청을 보냅니다.

위 내용은 Python에서 JSON 파일로 작업을 수행합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!