Explication détaillée de la bibliothèque d'analyse JSON en Python

Avec le développement de l'ère Internet, les données sont devenues la base de toutes les formes d'informations auxquelles nous sommes exposés, et parmi elles, le format de données JSON est souvent utilisé dans l'échange de données en réseau. Afin de faciliter l'analyse et l'utilisation de ce format de données, le langage Python fournit une bibliothèque d'analyse JSON, qui sera expliquée en détail dans cet article.

1. Introduction à JSON

JSON (JavaScript Object Notation) est un format d'échange de données léger. Comparé à XML, JSON est plus concis et plus facile à lire et à écrire, ainsi qu'à analyser et à générer. Les types de données de base de JSON incluent les chaînes, les nombres, les booléens, les valeurs nulles et deux types composites : les tableaux et les objets. Divers langages de programmation peuvent facilement générer et analyser des données JSON.

2. Module JSON en Python

Il existe un module JSON intégré à Python, qui peut facilement générer et analyser des données JSON. Ce module comprend quatre fonctions : dumps, dump,loads et load, qui sont utilisées pour convertir des objets Python en chaînes au format JSON, convertir des objets Python au format JSON et les stocker dans un fichier, et convertir des chaînes JSON en objets et lectures Python. convertit les fichiers au format JSON en objets Python.

1. dumps et fonction dump

La fonction dumps convertit les objets Python en chaînes au format JSON La méthode d'utilisation est la suivante :

.

import json
data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)

Les résultats d'exécution sont les suivants :

{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}

dump La fonction convertit les objets Python au format JSON et les stocke dans un fichier. La méthode d'utilisation est la suivante :

import json
data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

#🎜. 🎜#

charge et fonctions de chargement

La fonction de chargement convertit les chaînes JSON en objets Python La méthode d'utilisation est la suivante :

import json
json_str = '{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}'
data = json.loads(json_str)
print(data)

L'exécution. les résultats sont les suivants :

{'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}

# 🎜🎜#La fonction de chargement lit et convertit les fichiers au format JSON en objets Python La méthode d'utilisation est la suivante :

import json
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
print(data)

Veuillez vous assurer que les données. Le fichier json se trouve dans le répertoire actuel.

3. Exemple d'utilisation

Maintenant, nous donnons un exemple pour illustrer de manière plus intuitive comment utiliser la bibliothèque d'analyse JSON en Python.

Supposons que nous ayons maintenant besoin d'obtenir des données au format JSON à partir du réseau, sa structure est la suivante :

{
    "name": "Jack",
    "age": 18,
    "gender": "male",
    "scores": [
        {
            "subject": "Math",
            "score": 90
        },
        {
            "subject": "English",
            "score": 85
        }
    ]
}

Nous utilisons d'abord la bibliothèque de requêtes pour obtenir les données et les analyser dans un objet Python :

import requests
import json

url = 'https://example.com/data.json'
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)

Ensuite, on peut utiliser le code suivant pour obtenir chaque champ :

name = data['name']
age = data['age']
gender = data['gender']
scores = data['scores']

for score in scores:
    subject = score['subject']
    score = score['score']

Enfin, on peut stocker les données obtenues dans un fichier local : # 🎜🎜 #

import json

with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('name: ' + name + '
')
    f.write('age: ' + str(age) + '
')
    f.write('gender: ' + gender + '
')
    f.write('scores:
')
    for score in scores:
        f.write('    subject: ' + score['subject'] + '
')
        f.write('    score: ' + str(score['score']) + '
')

A travers cet exemple, nous pouvons voir que l'utilisation de la bibliothèque d'analyse JSON en Python peut facilement obtenir et traiter des données au format JSON.

4. Résumé

JSON est un format de données très pratique et est largement utilisé dans les applications réseau. La bibliothèque d'analyse JSON en Python fournit des fonctions pratiques pour générer et analyser le format de données JSON, facile à utiliser et à comprendre. La propre bibliothèque json de Python peut être utilisée directement, ou des bibliothèques tierces simplejson, ujson, demjson, etc. peuvent être utilisées. Comparé au format XML, JSON est plus léger, plus facile à lire, plus facile à écrire, plus facile à analyser et peut rendre l'échange et le traitement des données plus pratiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!