JSON

JSON (JavaScript Object Notation) - yra atviro standarto duomenų perdavimo ir saugojimo formatas. Su JSON nuolat susidursime traukdami duomenis iš įvairių API, jis taip pat naudojamas įvairiems programų nustatymams saugoti, ar tiesiog kažkokiems duomenims. Panagrinėkime pavyzdį iš wikipedia'os:

{
  "firstName": "John",
  "lastName": "Smith",
  "isAlive": true,
  "age": 25,
  "address": {
    "streetAddress": "21 2nd Street",
    "city": "New York",
    "state": "NY",
    "postalCode": "10021-3100"
  },
  "phoneNumbers": [
    {
      "type": "home",
      "number": "212 555-1234"
    },
    {
      "type": "office",
      "number": "646 555-4567"
    }
  ],
  "children": [],
  "spouse": null
}

Kaip matome, formatas labai primena Python žodynus. Jį sudaro objektai su atributo - reikšmės poromis (key - value pairs) ir masyvai. JSON, kaip standartas, paplito dėl lengvo skaitomumo. Lentelėje matyti, kaip vadinasi Python objektų ekvivalentai JSON formate.

Python	JSON
dict	Object
list	Array
tuple	Array
str	String
int	Number
float	Number
True	true
False	false
None	null

Python'e galima atlikti įvairias manipuliacijas su JSON objektais. Norint pradėti, reikia importuoti biblioteką:

import json

.loads()

pirmas dalykas, ką galime padaryti tai susikurti string tipo kintamąjį ir perkelti į jį JSON duomenis.

data = '''{
  "student": [ 

     { 
        "id":"01", 
        "name": "Tom", 
        "lastname": "Price" 
     }, 

     { 
        "id":"02", 
        "name": "Nick", 
        "lastname": "Thameson" 
     } 
  ]   
}'''

data_dict = json.loads(data)
print(data_dict)
print(type(data_dict))

JSON šiuo atveju buvo iš 'str' paverstas "gimtuoju" Python'o žodynu, pasitelkiant .loads metodą. dabar galime atlikti įvairias manipuliacijas. pvz.:

data_dict['student'][1]['name'] = 'Kyle'
for student in data_dict['student']:
    student.update({'gender':'male'})
print(data_dict)

# {'student': [{'id': '01', 'name': 'Tom', 'lastname': 'Price', 'gender': 'male'}, 
# {'id': '02', 'name': 'Kyle', 'lastname': 'Thameson', 'gender': 'male'}]}

ir pan.

.dumps()

Dabar galime mūsų žodyną vėl perkelti į JSON formatą:

new_json = json.dumps(data_dict, indent=2)
print(new_json)

# {
#   "student": [
#     {
#       "id": "01",
#       "name": "Tom",
#       "lastname": "Price",
#       "gender": "male"
#     },
#     {
#       "id": "02",
#       "name": "Kyle",
#       "lastname": "Thameson",
#       "gender": "male"
#     }
#   ]
# }

indent=2 reiškia, kad norėsime rezultato gražiai atspausdinto, su dviejų tarpų indentacija.

.dump()

.dump() leidžia įrašyti python žodyną į failą:

with open('example.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=2, sort_keys=True)

sort_keys išrūšiuoja atributus (keys) pagal abėcelę

.load()

norėdami užkrauti JSON objektą iš failo, darome taip:

with open('example.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)

print(data)

# [{'id': '0001', 'type': 'donut', 'name': 'Cake', 'ppu': 0.55, 'batters': {'batter': [{'id': '1001', 'type': 'Regular'}, {'id': '1002', 'type': 'Chocolate'}, {'id': '1003', 'type': 'Blueberry'}, {'id': '1004', 'type': "Devil's Food"}]}, 'topping': [{'id': '5001', 'type': 'None'}, {'id': '5002', 'type': 'Glazed'}, {'id': '5005', 'type': 'Sugar'}, {'id': '5007', 'type': 'Powdered Sugar'}, {'id': '5006', 'type': 'Chocolate with Sprinkles'}, {'id': '5003', 'type': 'Chocolate'}, {'id': '5004', 'type': 'Maple'}]}, {'id': '0002', 'type': 'donut', 'name': 'Raised', 'ppu': 0.55, 'batters': {'batter': [{'id': '1001', 'type': 'Regular'}]}, 'topping': [{'id': '5001', 'type': 'None'}, {'id': '5002', 'type': 'Glazed'}, {'id': '5005', 'type': 'Sugar'}, {'id': '5003', 'type': 'Chocolate'}, {'id': '5004', 'type': 'Maple'}]}, {'id': '0003', 'type': 'donut', 'name': 'Old Fashioned', 'ppu': 0.55, 'batters': {'batter': [{'id': '1001', 'type': 'Regular'}, {'id': '1002', 'type': 'Chocolate'}]}, 'topping': [{'id': '5001', 'type': 'None'}, {'id': '5002', 'type': 'Glazed'}, {'id': '5003', 'type': 'Chocolate'}, {'id': '5004', 'type': 'Maple'}]}]