JSON em Python

O objetivo deste post é apresentar o Python Json com exemplos para atingir os objetivos de aprendizado.

Um arquivo JSON pode ser usado para armazenar e trocar dados.

A notação de objeto JavaScript é usada para escrever texto JSON .

Índice-

JSON em Python:

Python JSON

O pacote Python JSON vem com um pacote integrado conhecido como JSON , que pode ser usado para trabalhar com dados JSON.

Você precisará importar o módulo Python JSON da seguinte maneira:

import json

Converter JSON para Python – JSON Parse

Ao executar json.loads() , você pode analisar uma string JSON .

Você receberá um dicionário Python como resultado.

Conversão Python de JSON:

Example:

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import json
# some JSON:
mrx = '{"name":"Harry", "age":19, "city":"San Francisco", "profession":"Football","postal code":"94016"}'
# parse mrx:
ample = json.loads(mrx)
# You will get a Python dictionary as a result:
print(ample["name"])
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Converter Python para JSON

Se você usar o método json.dumps() , poderá converter um objeto Python em uma string JSON enquanto discutimos Python JSON .

Conversão JSON do Python:

Example:

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import json
# Python object (dict):
mrx = {'name': 'Harry', 'age': 19, 'city': 'San Francisco', 'profession': 'Football', 'postal code': '94016'}
print("Dictionary Format:", mrx)
print(type(mrx))
# Transform into JSON:
ample = json.dumps(mrx)
# You will get a JSON format as a result:
print("JSON Format:", ample)
print(type(ample))
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Em Python , você pode converter os seguintes tipos de objetos em strings JSON:

Verdadeiro
Falso
ditado
tupla
corda
int
flutuador
lista
Nenhum

Agora crie strings JSON a partir de objetos Python e imprima seus valores:

Example:

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import json
print(json.dumps({'name': 'Harry', 'age': 19, 'country':'United States of America'}))
print(json.dumps(['Football', 'Cricket', 'Hockey', 'Basketball']))
print(json.dumps(('Football', 'Cricket', 'Hockey', 'Basketball')))
print(json.dumps('Heyy Harry!'))
print(json.dumps(19))
print(json.dumps(78.54))
print(json.dumps(True))
print(json.dumps(False))
print(json.dumps(None))
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Os objetos Python são convertidos em equivalentes JSON ( JavaScript ) quando você converte de Python para JSON:

Pitão	JSON
Verdadeiro	verdadeiro
Falso	falso
ditado	Objeto
tupla	Variedade
str	corda
int	Número
flutuador	Número
lista	Variedade
Nenhum	nulo

Transforme um objeto Python incluindo todos os tipos de dados legais:

Example:

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import json
mrx = {
 "name": "Harry",
 "age": 19,
 "employed": False,
 "student": True,
 "siblings": ("Jane","Anthony"),
 "pets": None,
 "billionaires": [
 {1: 'Bernard Arnault', 'net worth': '$164 billion'},
 {2: 'Elon Musk', 'net worth': '$128 billion'},
 {3: 'Gautam Adani', 'net worth': '$119 billion'},
 {4: 'Bill Gates', 'net worth': '$109 billion'},
 {5: 'Jeff Bezos', 'net worth': '$109 billion'}
 ]
}
#  Transform into JSON:
ample = json.dumps(mrx)
# In JSON format, the result is:
print(ample)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Resultado do pedido

O método json.dumps() possui parâmetros para ordenar as chaves – Para ordenar o resultado, utilize o parâmetro sort_keys :

Example:

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import json
mrx = {
 "name": "Harry",
 "age": 19,
 "employed": False,
 "student": True,
 "siblings": ("Jane","Anthony"),
 "pets": None,
 "billionaires": [
 {'1': 'Bernard Arnault', 'net worth': '$164 billion'},
 {'2': 'Elon Musk', 'net worth': '$128 billion'},
 {'3': 'Gautam Adani', 'net worth': '$119 billion'},
 {'4': 'Bill Gates', 'net worth': '$109 billion'},
 {'5': 'Jeff Bezos', 'net worth': '$109 billion'}
 ]
}
# In alphabetical order, sort the result by key:
ample = json.dumps(mrx, indent = 6, separators=(". "," == "), sort_keys=True)
# In JSON format, the result is:
print(ample)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Formato do resultado

Sem quebras de linha e recuos, o exemplo acima imprime uma string JSON que não é muito fácil de ler.

É possível simplificar a leitura dos resultados usando os parâmetros do método json.dumps() .

Para definir o número de recuos, use o parâmetro indent:

Example:

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import json
mrx = {
 "name": "Harry",
 "age": 19,
 "employed": False,
 "student": True,
 "siblings": ("Jane","Anthony"),
 "pets": None,
 "billionaires": [
 {1: 'Bernard Arnault', 'net worth': '$164 billion'},
 {2: 'Elon Musk', 'net worth': '$128 billion'},
 {3: 'Gautam Adani', 'net worth': '$119 billion'},
 {4: 'Bill Gates', 'net worth': '$109 billion'},
 {5: 'Jeff Bezos', 'net worth': '$109 billion'}
 ]
}
#  To make the results easier to read, use six indents:
ample = json.dumps(mrx, indent = 6)
# In JSON format, the result is:
print(ample)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Separadores também podem ser definidos; o padrão é (“ , “ , “ : “), o que significa usar uma vírgula e um espaço para separar objetos e dois pontos e um espaço para separar chaves e valores.

Para definir o número de recuos , use o parâmetro indent:

Example:

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import json
mrx = {
 "name": "Harry",
 "age": 19,
 "employed": False,
 "student": True,
 "siblings": ("Jane","Anthony"),
 "pets": None,
 "billionaires": [
 {1: 'Bernard Arnault', 'net worth': '$164 billion'},
 {2: 'Elon Musk', 'net worth': '$128 billion'},
 {3: 'Gautam Adani', 'net worth': '$119 billion'},
 {4: 'Bill Gates', 'net worth': '$109 billion'},
 {5: 'Jeff Bezos', 'net worth': '$109 billion'}
 ]
}
#  Separate objects with . and a space, and separate keys from their values with a space, a ==, and a space:
ample = json.dumps(mrx, indent = 6, separators=(". "," == "))
# In JSON format, the result is:
print(ample)
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Importância do Python JSON

Aqui estão as principais razões pelas quais JSON é importante em Python:

JSON serve como um formato comum de intercâmbio de dados. Ele permite a comunicação perfeita entre diferentes sistemas e linguagens de programação, fornecendo uma maneira padronizada de representar e trocar dados.
JSON é um formato leve que usa uma sintaxe legível por humanos. Ele consiste em pares chave-valor e oferece suporte a matrizes e estruturas aninhadas. Essa simplicidade torna mais fácil para os humanos entender e trabalhar com dados JSON.
O Python possui suporte integrado para JSON com o jsonmódulo, permitindo fácil conversão entre estruturas de dados JSON e Python. Essa compatibilidade simplifica o processo de serialização de objetos Python em JSON e desserialização de JSON de volta em objetos Python.
Muitas APIs da Web (Application Programming Interfaces) usam JSON como o formato de dados preferido para enviar e receber dados. Os desenvolvedores Python podem utilizar o jsonmódulo para interagir com essas APIs, tornando conveniente consumir e processar dados JSON de serviços da web.
JSON é comumente usado para armazenar configurações e parâmetros em aplicativos. Ele fornece um formato estruturado e legível para definir e armazenar as configurações do aplicativo, facilitando o gerenciamento e a modificação das configurações.
JSON é frequentemente usado para armazenar e persistir dados. Ele permite que os desenvolvedores salvem estruturas de dados complexas, como dicionários e listas, em um formato textual que pode ser facilmente salvo em arquivos ou bancos de dados. A simplicidade e o amplo suporte do formato JSON o tornam uma escolha popular para armazenamento e recuperação de dados.
A ampla adoção e suporte de JSON em diferentes linguagens de programação e plataformas permitem uma interoperabilidade perfeita. Aplicações Python podem trocar dados JSON com sistemas implementados em outras linguagens, permitindo integração e cooperação entre diversas tecnologias.

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Converter JSON para Python – JSON Parse

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