Làm thế nào để bạn xử lý một json trong python?
JSON (JavaScript Object Notation) là một định dạng dữ liệu phổ biến được sử dụng để biểu diễn dữ liệu có cấu trúc. Nó được sử dụng rộng rãi trong các API và ứng dụng web. Trong Python, bạn có thể sử dụng mô-đun 8 tích hợp sẵn cung cấp tất cả các phương thức cần thiết để làm việc với dữ liệu JSON. Bài viết này sẽ đề cập đến JSON là gì và cách phân tích cú pháp, tuần tự hóa, giải tuần tự hóa, mã hóa, giải mã và in đẹp dữ liệu của nó bằng Python Show
Mục lụcJSON là gì?JSON là định dạng trao đổi dữ liệu nhẹ phổ biến lấy cảm hứng từ định dạng cú pháp đối tượng JavaScript được chỉ định bởi RFC 7159 và ECMA-404. Mục đích chính của định dạng JSON là lưu trữ và truyền dữ liệu giữa trình duyệt và máy chủ, nhưng định dạng này được sử dụng rộng rãi bởi các API vi dịch vụ để trao đổi dữ liệucú pháp JSONLàm việc với AWS Lambda bằng Python bằng Boto3Làm việc với AWS Lambda bằng Python u Vui lòng bật JavaScript Làm việc với AWS Lambda bằng Python bằng Boto3Cú pháp của JSON rất đơn giản. Nó được xây dựng trên hai cấu trúc đơn giản
Dưới đây là ví dụ về các cấu trúc dữ liệu phổ quát đơn giản này Bộ sưu tập các cặp tên/giá trịCác cặp tên/giá trị đang tạo thành một đối tượng JSON được mô tả bằng dấu ngoặc nhọn 9. Bạn có thể định nghĩa một đối tượng JSON ở dạng được định dạng
Hoặc dưới dạng một chuỗi (cả hai đối tượng đều giống nhau)
Một danh sách có thứ tự các giá trịDanh sách các mục được sắp xếp theo thứ tự được xác định bằng cách sử dụng dấu ngoặc vuông 0 và giữ bất kỳ giá trị nào được phân tách bằng dấu phẩy ( 1)
Danh sách các mục được sắp xếp giống nhau có thể được định nghĩa là một chuỗi đơn
ràng buộc JSONĐịnh dạng JSON có một số ràng buộc
Dữ liệu JSON trông như thế nào?Đây là một ví dụ về cấu trúc dữ liệu JSON 4Làm việc với JSON trong PythonJSON là một định dạng chuẩn để trao đổi dữ liệu được sử dụng bởi nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm cả Python. JSON (Ký hiệu đối tượng JavaScript) là một cách biểu diễn dữ liệu ở định dạng văn bản mà con người có thể đọc được và máy tính dễ dàng xử lý. Python cung cấp một mô-đun tích hợp có tên là 8 để hoạt động với dữ liệu JSON. Mô-đun 8 cho phép bạn chuyển đổi các đối tượng Python thành các chuỗi JSON và ngược lại. Nó cũng cung cấp các phương thức để tải và lưu các tệp JSON. Ngoài ra, module 8 còn có thể dùng để chuyển đổi từ điển Python thành các đối tượng JSON, nó chứa các phương thức xử lý dữ liệu JSON, bao gồm các thao tác sau. phân tích cú pháp, tuần tự hóa, giải tuần tự hóa, mã hóa, giải mã và in đẹp. Nhìn chung, mô-đun 8 giúp dễ dàng làm việc với dữ liệu JSON bằng ngôn ngữ lập trình PythonTuần tự hóa các đối tượng Python thành định dạng JSONTuần tự hóa là quá trình dịch cấu trúc dữ liệu thành định dạng có thể được lưu trữ hoặc truyền đi và được xây dựng lại sau đó. Áp dụng cho Python, tuần tự hóa có nghĩa là chúng tôi sẽ dịch các loại dữ liệu cơ bản của Python sang định dạng JSON. Mô-đun 8 có thể chuyển đổi từ điển Python hoặc liệt kê các đối tượng thành định dạng JSON (chuỗi)Đây là cách mô-đun Python 8 xử lý quá trình tuần tự hóaPython classJSON typeint, long, floatnumberstrstringTruetrueFalsefalselist, tuplearraydictobjectNonenullPython sang đối tượng JSON và dịch kiểu dữ liệuCó hai phương thức có sẵn trong mô-đun Python 8 để xử lý quy trình tuần tự hóa
Tuần tự hóa dữ liệu Python bằng cách sử dụng kết xuất ()Đây là một ví dụ về tuần tự hóa cấu trúc dữ liệu Python thành luồng JSON bằng phương thức 5 3Đây là một kết quả thực thi Tuần tự hóa dữ liệu Python bằng cách sử dụng kết xuất ()Đây là một ví dụ về tuần tự hóa cấu trúc dữ liệu Python thành chuỗi Python được định dạng JSON bằng phương thức 6 5Đây là kết quả thực thi. Giải tuần tự hóa dữ liệu JSON thành đối tượng PythonQuá trình deserialization ngược lại với serialization. Nó chuyển đổi dữ liệu JSON thành danh sách Python hoặc đối tượng từ điển Đây là cách mô-đun Python 8 xử lý quy trình khử lưu huỳnhJSON typePython classnullNonetrueTruefalseFalsenumber (int)intnumber (real)floatarrayliststringstrobjectdictJSON sang dịch kiểu dữ liệu đối tượng PythonCó hai phương thức có sẵn trong mô-đun Python 8 để xử lý quá trình khử lưu huỳnh
Deserializing luồng sử dụng load()Để deserialize theJSON formated stream thành một đối tượng Python, bạn cần sử dụng phương thức 9. 9Đây là một kết quả thực thi Deserializing chuỗi sử dụng tải()Đến giải tuần tự hóa chuỗi định dạng JSON thành đối tượng Python, bạn cần sử dụng phương thức 40. ______31Đây là một kết quả thực thi Đọc dữ liệu JSON trong PythonTùy thuộc vào loại nguồn dữ liệu JSON (chuỗi được định dạng JSON hoặc luồng có định dạng JSON), có hai phương thức có sẵn trong mô-đun Python 8 để xử lý thao tác đọc
Đọc dữ liệu từ tệp bằng load()Bạn cần sử dụng phương pháp 9 để đọcLuồng định dạng JSON và chuyển đổi nó thành đối tượng Python. Luồng có định dạng JSON được trả về bằng phương thức 43 tích hợp sẵn của Python. Để biết thêm thông tin về các hoạt động của tệp, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo bài viết Làm việc với tệp trong Python. ______35Đây là một kết quả thực thi Đọc dữ liệu từ tệp bằng tải ()Bạn cần sử dụng phương thức 40 để đọc chuỗi định dạng JSON và chuyển đổi nó thành một đối tượng Python. Chuỗi định dạng JSON có thể được lấy từ tệp bằng phương thức 43 tích hợp sẵn của Python. Để biết thêm thông tin về các hoạt động của tệp, chúng tôi khuyên bạn nên xem bài viết Làm việc với tệp trong Python. 5Đây là một kết quả thực thi Viết dữ liệu JSON vào tệp bằng PythonTùy thuộc vào loại dữ liệu JSON (chuỗi được định dạng JSON hoặc luồng được định dạng JSON), có hai phương thức có sẵn trong mô-đun Python 8 để xử lý thao tác ghi
Ghi dữ liệu vào tệp bằng dump()Để ghi luồng có định dạng JSON vào tệp, bạn cần sử dụng phương thức 47 kết hợp với phương thức 43 tích hợp sẵn của Python. Để biết thêm thông tin về các hoạt động của tệp, chúng tôi khuyên bạn nên xem bài viết Làm việc với tệp trong Python. 1Đây là một ví dụ đầu ra Ghi dữ liệu vào tệp bằng cách sử dụng kết xuất ()Để ghi chuỗi có định dạng JSON vào tệp, bạn cần sử dụng phương thức 49 kết hợp với phương thức 43 có sẵn trong Python. Để biết thêm thông tin về các hoạt động của tệp, chúng tôi khuyên bạn nên xem bài viết Làm việc với tệp trong Python 2Đây là một ví dụ đầu ra Mã hóa và giải mã các đối tượng JSON tùy chỉnh trong PythonMặc dù mô-đun 8 có thể xử lý hầu hết các loại Python tích hợp. Nó không hiểu cách mã hóa các loại dữ liệu tùy chỉnh theo mặc định. Nếu bạn cần tự mã hóa một đối tượng tùy chỉnh, bạn có thể mở rộng một lớp và ghi đè phương thức 32 của lớp đó. Phương thức này được sử dụng cho các đối tượng tùy chỉnh JSONinfyVí dụ về mã hóa đối tượng tùy chỉnh trong PythonHãy xem ví dụ. Giả sử bạn có một vài lớp do người dùng định nghĩa. một 33 và một 34Và bạn muốn tuần tự hóa chúng thành một tài liệu JSONĐó là cách bạn có thể làm điều đó 3Đây là một ví dụ đầu ra Ví dụ về giải mã đối tượng tùy chỉnh trong PythonNếu bạn cần chuyển đổi tài liệu JSON thành một số đối tượng Python khác (tôi. e. , không phải là từ điển mặc định), cách đơn giản nhất để làm điều đó là sử dụng lớp và đối số của phương thức 9 hoặc 40Các 4Đây là một ví dụ đầu ra Làm cách nào để in dữ liệu JSON đẹp bằng Python?Có hai phương pháp để bạn in một thông báo JSON đẹp mắt
In JSON đẹp bằng cách sử dụng kết xuất ()In JSON đẹp bằng phương pháp 6 rất đơn giản. 5Đối số 37 xác định thụt đầu dòng (số hoặc khoảng trắng) cho các đối tượng JSON trong quá trình inĐây là một kết quả thực thi In JSON đẹp bằng cách sử dụng json. mô-đun công cụĐể định dạng tài liệu JSON tại trình bao của bạn mà không cần sử dụng công cụ của bên thứ ba, bạn có thể sử dụng mô-đun Python 51 6Đây là một ví dụ Làm cách nào để sắp xếp các khóa JSON trong Python?Khi cần sắp xếp các khóa JSON (sắp xếp các đối tượng JSON theo tên), bạn có thể đặt đối số 52 thành 53 trong phương thức 6 7Đây là một kết quả thực thi Tóm lượcBài viết này trình bày các kiến thức cơ bản và kỹ thuật xử lý JSON nâng cao trong Python, bao gồm phân tích cú pháp, tuần tự hóa, giải tuần tự hóa, mã hóa, giải mã và in dữ liệu JSON đẹp bằng Python. Khả năng xử lý JSON bằng Python là kỹ năng thực hành bắt buộc đối với mọi kỹ sư tự động hóa AWS, chẳng hạn như khi bạn cần xử lý quá trình xử lý luồng DynamoDB trong hàm AWS Lambda của mìnhNhững bài viết liên quan
Kamil Abdurahim Tôi là một lập trình viên Python và là một người đam mê bảo mật máy tính. Tôi đã là lập trình viên ít nhất 7 năm và là lập trình viên Python ít nhất 4 năm. Tôi cũng đã tham gia nhiều CTF khác nhau và nhóm của tôi đã đứng thứ 3 trong cuộc thi an ninh mạng quốc gia Ethiopian Cybertalents. Tôi cũng có kinh nghiệm trong các hệ thống Linux khác nhau. Tôi đã làm việc trên cả hệ thống dựa trên Debian và Arch Làm cách nào để phân tích cú pháp qua JSON bằng Python?Nếu bạn có một chuỗi JSON, bạn có thể phân tích cú pháp chuỗi đó bằng cách sử dụng json. phương thức load() . Kết quả sẽ là một từ điển Python.
JSON được xử lý như thế nào?API Java để xử lý JSON (JSR 353) cung cấp API di động để phân tích cú pháp, tạo, chuyển đổi và truy vấn JSON bằng cách sử dụng mô hình đối tượng và API phát trực tuyến . API mô hình đối tượng tạo cấu trúc dạng cây, truy cập ngẫu nhiên, đại diện cho dữ liệu JSON trong bộ nhớ. Cây sau đó có thể được điều hướng và truy vấn.
Cách tốt nhất để làm việc với JSON trong Python là gì?Bắt đầu bằng cách nhập thư viện json. Chúng ta sử dụng hàm open để đọc tệp JSON và sau đó là phương thức json. load() để phân tích cú pháp chuỗi JSON thành một từ điển Python có tên superHeroSquad . Đó là nó. |