JSON in Python parsen - 3 einfache Schritte

Das Parsen von JSON-Daten mit Python erleichtert die Datenumwandlung durch ihre leichte Qualität. Die International Data Corporation sagt voraus, dass die Big-Data- und Business-Industrie bis 2022 gegenüber 2018 um 62 % zunehmen wird. Da die gemeinsame Nutzung von Daten in der digitalen Welt gang und gäbe ist, beabsichtigen die Menschen, große Mengen an Daten von ihren Hauptservern an

Das Parsen von JSON-Daten mit Python erleichtert die Datentransformation durch ihre leichte Qualität. Die International Data Corporation sagt voraus, dass die Big-Data- und Business-Industrie bis 2022 gegenüber 2018 um 62 % zunehmen wird. Da die gemeinsame Nutzung von Daten in der digitalen Welt gang und gäbe ist, beabsichtigen die Menschen, große Datenmengen von ihren Hauptservern an Client-Anwendungen oder von einem Server an andere Datenbanken zu senden. Die Menschen verlassen sich stark auf Datenaustausch-Dateiformate wie JSON, um die Daten an das Gerät am anderen Ende zu übertragen, das die Daten in ein für den Benutzer lesbares Format umwandelt. In diesem Artikel wollen wir untersuchen, was JSON ist, wie man JSON in Python parst und warum?

Inhaltsübersicht

• Warum JSON in Python parsen?
• Was ist JSON?
• Wie man JSON in Python parst
• Parsen von JSON-Daten in Python-Objekte
• Schritte zum Parsen verschiedener JSON-Daten in Python
• Konvertierung von Zeichenketten in Wörterbücher
• Parsen von JSON in Python - Umwandlung eines Arrays in eine Liste
• JSON in Python analysieren - Dateien in Objekte umwandeln
• Python in JSON schreiben
• Wie können Proxies helfen?
• Liest auch
• FAQs
• Zusammenfassung

Warum JSON in Python parsen?

Da es sich bei JSON um ein leichtgewichtiges Format handelt, erleichtert dies die Umwandlung in Bezug auf Zeit und Geschwindigkeit. Aus diesem Grund bevorzugen Datenexperten das Senden und Empfangen von Nachrichten in JSON-Formaten. Wenn die umgewandelten Daten jedoch weitere Operationen erfordern, müssen die Benutzer sie in eine maschinenverständliche Sprache umwandeln. Aus diesem Grund wird JSON in Python geparst. Hier arbeiten wir mit der Sprache Python. Wir müssen also JSON lesen und parsen, indem wir Python-Bibliotheken und -Funktionen für den Zugriff auf die Daten verwenden.

Wenn Sie wissen möchten, wie wichtig das Parsen von Daten ist, lesen Sie bitte diesen Artikel Data Parsing and Benefits.

Was ist JSON?

Javascript Object Notation (JSON) ist ein leichtgewichtiges Datenformat, das Informationen von einem Server zu einer Webanwendung in einem für den Benutzer lesbaren Format überträgt. Obwohl das JSON-Format ein JavaScript-Derivat ist, verwendet es ein Textformat zur Darstellung der Objekte. Maschinen können JSON in Python parsen, um JSON-Daten in ein maschinenlesbares Format zu konvertieren.

Beispiel JSON-Daten

{
   "person": [
 
      {
         "name": "John",
         "age": "26",
         "languages": ["C", “Python”]
      },
 
      {
         “name": “Nitin",
         "age": "24",
         "languages": ["Java", “Python”]
      }
   ]
}

Hier ist die Beispiel-JSON-Zeichenfolge. Der Inhalt innerhalb der geschweiften Klammern ist ein Objekt und die Daten innerhalb der eckigen Klammer sind ein Array. 

Wie man JSON in Python parst

The JSON string {“name”: “John”, “age”: “26”, “languages”: [“C”, “Python”]} is similar to the dictionaries in Python. Just like dictionaries, JSON also has keys and values. Here the keys and value pairs are separated with a colon. The ‘name,’ ‘age,’ and ‘languages’ are the keys, and the data after the colon are the values of the respective keys. JSON can be accessed in Python using the JSON library that holds all the functions to convert the JSON strings into Python dictionaries and vice versa. 

Python kann auf JSON-Daten zugreifen, indem es die JSON-Bibliothek in den Python-Code importiert. Das JSON-Modul in Python ermöglicht es dem Benutzer, JSON-Daten zu lesen, zu schreiben, zu parsen und andere Operationen mit ihnen durchzuführen.

 json importieren

Parsen von JSON-Daten in Python-Objekte

JSON-Daten sind von vielen Typen wie Strings, Arrays, Objekte, Zahlen, Dateien und viele mehr. 

Python Parse JSON - Äquivalent Python Objekt

Nach dem Empfang der JSON-Daten besteht die Hauptaufgabe darin, die JSON-Daten in Python-Datentypen zu konvertieren. Diese Tabelle zeigt die Liste der JSON-Datentypen und ihre entsprechenden Python-Formate.

Steps to Parse different JSON Data into Python

Hier werden wir lernen, wie man bestimmte JSON-Daten in ihr entsprechendes Python-Format parsen kann. 

JSON Strings in Python DictionariesJSON Array in Python ListsJSON File in Python Objects. 

Parsen von JSON in Python - Konvertieren von Strings in Dictionaries

Betrachten Sie eine Beispiel-JSON-Zeichenkette.

{
  "name": "John", 
  "age": "26"
 }

Die Zuweisung der Zeichenkette an eine Variable kann die Parsing-Operationen erleichtern, indem die Variable an die Funktionen übergeben wird. Beispiel: print(person)

person ='{"name": "John", "age": "26"}'

Die Anweisung print(person) gibt die Zeichenkette aus. 

person ='{"name": "John", "age": "26"}'
print(person)

Ausgabe 

{“name”: “John”, “age”: “26”}

Durch die Übergabe der Variablen an die Funktion type() wird sichergestellt, dass die Daten als String vorliegen.

person ='{"name": "John", "age": "26"}'
 print(person)
 print(type(person))

Ausgabe 

{“name”: “John”, “age”: “26”}

<class ‘str’>

Konvertierung von Zeichenketten in Wörterbücher

Der erste Schritt besteht darin, die JSON-Daten, die in Form von Strings vorliegen, in eine Python-fähige Form zu parsen. Wie bereits erwähnt, sind JSON-Strings und Python-Wörterbücher recht ähnlich, da beide eine Schlüssel-Wert-Paar-Struktur aufweisen. Um die JSON-Daten in Python zu lesen und zu analysieren, importieren wir zunächst die JSON-Bibliothek. Die Funktion loads() wird zum Parsen von JSON-Strings in ein Python-Wörterbuch verwendet. Das "s" in der Funktion loads() bezeichnet die Zeichenkette.

jsonimportieren 
 json.loads(STRNAME)

Betrachten wir die Beispiel-JSON-Zeichenfolge, die wir im obigen Beispiel ausgedruckt haben. 

person ='{"name": "John", "age": "26"}'
 print(person)

Verwendung der Funktion json.loads() zur Umwandlung der Zeichenkette in das Python-Wörterbuch. Das "json" in json.loads() bezeichnet den Namen der Bibliothek. 

json.loads(Person)

Es ist auch notwendig, die load()-Anweisung einer neuen Variablen zuzuweisen. Hier haben wir die Variable "person_dxnry" verwendet. 

person_dxnry = json.loads(person)pyt

Nachdem wir die Zeichenkette in ein Wörterbuch umgewandelt und einer neuen Variablen zugewiesen haben, können wir die Funktion type() verwenden, um den Typ der Daten vor und nach der Umwandlung zu sehen.

print(type(person))
print(type(person_dxnry))

import json
 person ='{"name": "John", "age": "26"}'
 print(person)
 print(type(person))
 person_dxnry = json.loads(person)
 print(person_dxnry)
 print(type(person_dxnry))

Ausgabe:

{“name”: “John”, “age”: “26”}

<class ‘str’>

{‘name’: ‘John’, ‘age’: ’26’}

<class ‘dict’>

Hier zeigen die type()-Funktionen, dass der Typ im ersten Fall eine Zeichenkette ist und nach der Konvertierung in ein Wörterbuch umgewandelt wird. 

Parsen von JSON in Python - Umwandlung eines Arrays in eine Liste

Lassen Sie uns versuchen, einen anderen JSON-Datentyp in eine Python-Struktur zu konvertieren, indem wir diesen JSON-Beispielcode mit einem Array verwenden.

{
         "name": "John",
         "age": "26",
         "languages": ["C", “Python”]
      }

Wir können das Array einer Variablen 'languages' zuweisen, um es an die Funktion loads() zu übergeben. Dann können wir eine neue Variable 'language_list' erstellen, um das Ergebnis der Funktion loads() zuzuweisen.

Sprachen = '["C", "Python"]'
 languages_list = json.loads(languages)

import jsonpyt
 Sprachen = '["C", "Python"]'
 languages_list = json.loads(languages)
 print(sprachen_liste)
 print(type(sprachen_liste))

Die Verwendung von type()-Funktionen für beide Variablen kann uns helfen, die Datentypen zu überprüfen.

Ausgabe

['C', 'Python']

<class ‘list’>

Diese Ausgabe besagt, dass das JSON-Array in 'languages' durch die Funktion loads() in eine Liste umgewandelt wird.

JSON in Python analysieren - Dateien in Objekte umwandeln

Das gängigste JSON-Format ist eine Zeichenkette. Es besteht auch eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Daten im JSON-Format als Datei empfangen werden. Unabhängig vom Datentyp besteht das Ziel darin, sie in ein mit Python lesbares Format zu parsen. Es gibt zwei Funktionen, wie load() und loads(), die Sie zum Parsen verwenden können. Diese JSON-Parsing-Funktionen unterscheiden sich durch den JSON-Datentyp. Wir werden diese Funktionen in den nächsten Abschnitten kurz besprechen.

Die in Python integrierte JSON-Bibliothek bietet eine weitere Konvertierungsfunktion 'load()' zum Lesen und Parsen der JSON-Datei in Python. 

Wie lese und analysiere ich eine JSON-Datei?

Python Parse JSON - Drei Methoden.

Der erste Schritt besteht darin, diesen Beispielcode unter dem Namen "person.json" zu speichern

{
         "name": "John",
         "age": "26",
      }

Es gibt zwei Funktionen zum Parsen einer JSON-Datei. Die eine ist die Funktion open(). Die open()-Methode hilft beim Öffnen der JSON-Datei und weist den Compiler an, den Konvertierungsprozess mit der load()-Operation durchzuführen. 

with open('person.json') as file:pyt

Nach dem Öffnen der JSON-Datei müssen wir eine Variable "data" erstellen, um die Ladevorgänge zuzuweisen.

Daten = json.load(Datei)

Schließlich können wir die Funktion type() verwenden, um den Typ des Inhalts zu überprüfen.

print(type(data))

Wir können auf die Elemente im konvertierten Wörterbuch zugreifen, indem wir die Variable "data" verwenden und die Schlüssel des Wörterbuchs wie "name" und "age" übergeben.

print(daten['alter'])
 print(daten['name'])

json importieren 
with open('person.json') as file:
data = json.load(file)
print(type(daten))
print(daten['alter'])
print(daten['name'])

Ausgabe:

<class ‘dict’>

26

John

Die Ausgabe besagt, dass der Typ "Wörterbuch" ist. Diese Ausgabe bedeutet, dass wir die JSON-Datei erfolgreich in eine Liste konvertiert haben.

Python in JSON schreiben

Mit den Funktionen dumps() und dump() können wir auch Python-Datenformate in JSON umwandeln. Dies sind die umgekehrten Prozesse der load()- und loads()-Funktionen. Nehmen wir ein Python-Wörterbuch und konvertieren es mit der Funktion dump() in einen JSON-String. 

 Wir haben ein Python-Wörterbuch als "person_dictionary" definiert. 

person_dictionary = {'name': 'John', 'age': 26 }

Verwenden Sie die Funktion dumps(), um die Konvertierung vorzunehmen und sie einer neuen Variablen "person_json" zuzuweisen.

person_json = json.dumps(person_dictionary)
 print(person_json)

import json
person_dictionary = {'name': 'John',
 'age': 26
 }
 person_json = json.dumps(person_dictionary)
 print(person_dictionary)
 print(type(person_dictionary))
 print(person_json)
 print(type(person_json))

Ausgabe:

{‘name’: ‘John’, ‘age’: 26}

<class ‘dict’>

{“name”: “John”, “age”: 26}

<class ‘str’>

Die Verwendung der Funktion type() für die beiden Variablen "person_dictioanry" und "person_json" stellt sicher, dass das Python-Format in einen JSON-String konvertiert wird.

Wie können Proxies helfen?

JSON-Parsing wird bei Datentransformationsanwendungen wie Scraping, Analysen, Datenmigrationen und Datenintegrationsprozessen weithin bevorzugt. Diese Lösungen mit Proxies helfen Ihnen, eine bessere Erfahrung mit unbegrenztem Scraping und der Umwandlung von Daten mit Python zu machen. Lesen Sie diesen Blog, um zu erfahren, wie Sie Proxys mit Python-Anfragen hinzufügen können. Proxyscrape bietet Proxys verschiedener Typen, die bei diesem Parsing-Prozess helfen.

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Proxy-Verkettung

FAQs:

Zusammenfassung

JSON ist bei der Arbeit an Websites zu einem unverzichtbaren Element geworden. Wann immer Daten übertragen oder gemeinsam genutzt werden müssen, wird häufig das JSON-Format verwendet, da es leichtgewichtig und einfach austauschbar ist. Das JSON-Format ist eher eine Textform, so dass die Benutzer den Inhalt leicht verstehen können. Auch die Maschine kann den Inhalt lesen und in ein maschinenfreundliches Format parsen. Hier haben wir einige Konvertierungsfunktionen in Python besprochen, wie open(), load(), loads(), dump() und dumps(). Diese eingebauten Funktionen des JSON-Moduls können Daten aus dem JSON-Format in Python-Datentypen lesen und parsen und umgekehrt.