Как объединить json файлы python

Обновлено: 04.07.2024

JSON (JavaScript Object Notation) это легковесный формат обмена данными. Людям его легко читать и вести в нем записи, а компьютеры запросто справляются с его синтаксическим анализом и генерацией.

JSON основан на языке программирования JavaScript. Но этот текстовый формат не зависит от языка и среди прочих может использоваться в Python и Perl. В основном его применяют для передачи данных между сервером и веб-приложением.

JSON построен на двух структурах:

Набор пар «имя-значение». Они могут быть реализованы как объект, запись, словарь, хеш-таблица, список «ключей-значений» или ассоциативный массив.
Упорядоченный список значений. Его реализуют в виде массива, вектора, списка или последовательности.

JSON в Python

В Python есть ряд пакетов, поддерживающих JSON, в частности metamagic.json, jyson, simplejson, Yajl-Py, ultrajson, и json. В этом руководстве мы будем использовать json, имеющий «родную» поддержку в Python. Для проверки данных JSON мы можем воспользоваться этим сайтом, предоставляющим JSON-линтер.

Ниже приведен пример записи JSON. Как видим, представление данных очень похоже на словари Python.

Конвертируем JSON в объекты Python

Вышеуказанную JSON-строку мы можем спарсить при помощи метода json.loads() из модуля json . В итоге получим словарь Python.

Конвертируем объекты Python в JSON

Используя json.dumps() , мы можем сконвертировать объекты Python в формат JSON.

Теперь давайте сравним типы данных в Python и JSON.

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

Ниже мы покажем, как сконвертировать некоторые объекты Python в типы данных JSON.

Кортеж Python — в массив JSON

Список Python — в массив JSON

Строка Python — в строку JSON

Булевы значения Python — в булевы значения JSON

Запись в файл JSON

Модуль json позволяет также записывать данные JSON в файл. Такие файлы сохраняют с расширением .json .

Давайте посмотрим, как это сделать. Для этого воспользуемся функцией open() с параметром w , сигнализирующим о том, что мы хотим записать в файл.

Чтение файлов JSON

Теперь продемонстрируем, как прочитать только что созданный нами файл JSON. Для его загрузки вызовем json.load() .

json.load vs json.loads

json.load используют для загрузки файла, а json.loads – для загрузки строки (loads расшифровывается как «load string»).

json.dump vs json.dumps

Аналогично, json.dump применяется, если нужно сохранить JSON в файл, а json.dumps (dump string) – если данные JSON нам нужны в виде строки для парсинга или вывода.

Работа с данными JSON в Data Science

Иногда при работе над проектами, связанными с data science, требуется загрузить данные в формате JSON. Библиотека для анализа данных Pandas предоставляет для этого функцию .read_json . Как только данные загружены, мы конвертируем их в объект dataframe при помощи атрибута pandas.DataFrame .

Ограничения имплементации

Процесс кодирования в JSON называется сериализацией, а декодирования – десериализацией. Некоторые реализации десериализаторов имеют ограничения на:

размер принимаемых текстов JSON
максимальный уровень вложенности объектов и массивов JSON
диапазон точности чисел JSON
содержание и максимальную длину строк JSON.

Впрочем, подобные ограничения связаны только с типами данных Python и работой самого интерпретатора Python.

Формат JSON в разработке API

Одно из важнейших применений JSON – для разработки API в веб-приложениях. Этот формат очень полезен, ведь позволяет коллегам-разработчикам строить систему на основе наших API, используя любой язык, поддерживающий JSON. А такой поддержкой обладают практически все современные языки. На простом примере покажем, как вернуть JSON при разработке приложения на Python с фреймворком Flask. Flask предоставляет для этого модуль jsonify .

Я хочу объединить два json в один, я хочу попасть в формат ниже.

Вот то, что я пробовал до сих пор, но это не сработало для меня.

3 ответа

Как вы вычисляете объединение двух объектов dict в Python, где пара (key, value) присутствует в результате, если key является in либо диктом (если нет дубликатов)? Например, объединение и равно . Предпочтительно вы можете сделать это, не.

У меня есть два объекта JSON. Один из них-массив python, который преобразуется с помощью json,dumps(), а другой содержит записи из базы данных и сериализуется с помощью сериализатора json. Я хочу объединить их в один объект JSON. Например: obj1 = [a1, a2, a3] obj2 = [< pk: e1, model: AB.abc.

Решение в Java с использованием простого JSON:

Требуется добавить JSON вывод:

столбцы указали, что я пытаюсь создать объединение значений, которые у меня есть в двух диапазонах из двух таблиц pivot: Таким образом, в основном то, что я хочу получить, - это иметь в ячейке J5 список всех уникальных рабочих типов из обеих таблиц pivot (объединение двух наборов). Теперь я создал.

Соедините две строки.

Работа с Python JSON

Python поддерживает стандартную библиотеку marshal и pickle module, а JSON API ведет себя аналогично этой библиотеке. Python изначально поддерживает функции JSON.

Давайте посмотрим на эти функции:

В этом разделе мы изучим следующие методы:

Сериализация JSON

Объекты Python преобразуются в следующие объекты JSON. Список приведен ниже:

Объекты Python	JSON
1.	Dict	Object
2.	list, tuple	Array
3.	Str	String
4.	int, float	Number
5.	True	true
6.	False	false
7.	None	null

Функция dump()

Рассмотрим простой пример сериализации:

В приведенной выше программе мы открыли файл с именем data.json в режиме записи. Мы использовали режим записи потому что если файл не существует, он будет создан. Метод json.dump() преобразует словарь в строку JSON.

Функция dumps()

Функция dumps() используется для хранения сериализованных данных в файле Python. Она принимает только один аргумент, который представляет собой данные Python для сериализации. Файловый аргумент не используется, потому что мы не записываем данные на диск. Рассмотрим следующий пример:

JSON поддерживает примитивные типы данных, такие как строки и числа, а также вложенные списки, кортежи и объекты.

Десериализация JSON

JSON	Python
1.	Object	Dict
2.	Array	list
3.	String	str
4.	Number (int)	int
5.	true	True
6.	false	False
7.	null	None

В приведенной выше таблице показано обратное преобразование сериализованной таблицы, но технически это не идеальное преобразование данных JSON. Это означает, что если мы кодируем объект и снова декодируем его через некоторое время; мы не можем вернуть тот же объект.

Давайте возьмем реальный пример: один человек переводит что-то на китайский язык, а другой переводит обратно на английский, и это может быть неточно переведено. Рассмотрим простой пример:

Функция load()

Функция load() используется для десериализации данных JSON в объект Python из файла. Рассмотрим следующий пример:

В приведенной выше программе мы закодировали объект Python в файле с помощью функции dump(). После этого мы читаем файл JSON с помощью функции load(), где в качестве аргумента мы передали read_file.

Модуль json также предоставляет функцию loads(), которая используется для преобразования данных JSON в объект Python. Она очень похожа на функцию load(). Рассмотрим следующий пример:

Сравнение json.load() и json.loads()

Функция json.load() используется для загрузки файла JSON, тогда как функция json.loads() используется для загрузки строки.

Сравнение json.dump() и json.dumps()

Функция json.dump() используется, когда мы хотим сериализовать объекты Python в файл JSON, а функция json.dumps() используется для преобразования данных JSON в виде строки для анализа и печати.

Python Pretty Print JSON

Иногда нам нужно проанализировать и отладить большой объем данных JSON. Это можно сделать, передав дополнительные аргументы indent и sort_keys в методы json.dumps() и json.dump().

Примечание: обе функции dump() и dumps() принимают аргументы indent и short_keys.

Рассмотрим следующий пример:

Кодирование и декодирование

Сразу после появления, JSON быстро стал де факто стандартом обмена информации. Вероятно вы здесь из-за того, что вы хотите переместить данные из одного места в другое. Возможно вы получаете данные через API, или храните их в документной базе данных. Так или иначе, вы заинтересовались JSON, и вам нужно пользоваться им через Python.

Содержание

К счастью, это достаточно тривиальная задача, и как и с большинством тривиальных задач, Python делает все до омерзения простым.

Итак, используем ли мы JSON для хранения и обмена данными? Именно так. Это не более, чем стандартизированный формат, который используется сообществом для передачи данных. Помните, что JSON не является единственным доступным форматом для такой работы, XML и YAML наверное, единственные альтернативные способы, которые стоит упомянуть.

Подробнее про JSON

Не удивительно, что JavaScript Object Notation был вдохновен подмножеством языка программирования JavaScript, связанным с синтаксисом объектного литерала. У них есть отличный сайт, в котором все прекрасно объясняется. Не переживайте: JSON уже давно стал агностиком языка и существует как отдельный стандарт, по этому мы можем убрать JavaScript из этой дискуссии.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

В конечном счете, большая часть сообщества приняла JSON благодаря его простоте как для людей, так и для машин.
Смотрите, это JSON!

Структура JSON

Готовьтесь. Я собираюсь показать реальный пример JSON— такой же, какой вы встретите в реальной жизни. Это нормально, подразумевается что JSON является читаемым для любого, кто пользовался С-языками, а Python – это С-язык, так что мы говорим о вас!

Как видите, JSON поддерживает примитивные типы, такие как строки python и числа, а также вложенные списки и объекты.

Погодите, это выглядит как словарь Python, верно? На данный момент это достаточно универсальная нотация объектов, и не думаю что UON может так же легко отскакивать от зубов. Кстати, предлагайте альтернативы в комментариях!

НУ что же, вы пережили первый контакт с диким JSON. Теперь вам нужно научиться приручать его!

Python поддерживает JSON

Python содержит встроенный модуль под названием json для кодирования и декодирования данных JSON.

Просто импортируйте модуль в начале вашего файла:

Небольшой словарь

Как правило, процесс кодирования JSON называется сериализация. Этот термин обозначает трансформацию данных в серию байтов (следовательно, серийных) для хранения или передачи по сети. Также вы, возможно, уже слышали о термине «маршалинг», но это уже совсем другая область.

Естественно, десериализация — является противоположным процессом декодирования данных, которые хранятся или направлены в стандарт JSON.

Звучит как много технических терминов. Определенно. Но в реальности, все, о чем мы сейчас говорим — это чтение и написание. Представьте это следующим образом: кодирование это запись данных на диск, в то время как декодирование — это чтение данных в памяти.

Сериализация JSON

Что происходит после того, как компьютер обрабатывает большие объемы информации? Ему нужно принять дамп данных. Соответственно, модуль json предоставляет метод dump() для записи данных в файлы. Также есть метод dumps() для записей в строку Python.

Простые объекты Python переводятся в JSON согласно с весьма интуитивной конверсией.

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, long, float	number
True	true
False	false
None	null

Пример сериализации JSON Python

Представьте, что вы работаете с объектом Python в памяти, который выглядит следующим образом:

Сохранить эту информацию на диск — критично, так что ваша задача — записать на файл.

Используя контекстный менеджер Python, вы можете создать файл под названием data_file.json и открыть его в режиме write (файлы JSON имеют расширение .json).

Обратите внимание на то, что dump() принимает два позиционных аргумента: (1) объект данных, который сериализуется и (2), файловый объект, в который будут вписаны байты.

Или, если вы склонны продолжать использовать эти сериалзированные данные JSON в вашей программе, вы можете работать как со строкой.

Обратите внимание, что файловый объект является пустым, так как вы на самом деле не выполняете запись на диск. Кроме того, dumps() аналогичен dump().

Ура! У вас получился малыш JSON и вы можете выпустить его в реальный мир, чтобы он вырос большим и сильным.

Несколько полезных аргументов

Помните, что JSON создан таким образом, чтобы быть читаемым для людей. Но читаемого синтаксиса недостаточно, если все слеплено вместе. Кроме этого, ваш стиль программирования скорее всего отличается от моего, и вам будет проще читать код, если он отформатирован по вашему вкусу.

Обратите внимание: Методы dump() и dumps() пользуются одними и теми же аргументами ключевых слов.

Первая опция, которую большинство людей хотят поменять, это пробел. Вы можете использовать аргумент indent для определения размера отступа вложенных структур. Ощутите разницу лично, используя данные, упомянутые выше и выполните следующие команды в консоли:

Есть и другие аргументы, такие как sort_keys, но я не имею понятия, что он делает. Вы можете найти полный список в документации, если вам интересно.

Десериализация JSON

Отлично, похоже вам удалось поймать экземпляр дикого JSON! Теперь нам нужно предать ему форму. В модуле json вы найдете load() и loads() для превращения кодированных данных JSON в объекты Python.

Как и сериализация, есть простая таблица конверсии для десериализации, так что вы можете иметь представление о том, как все выглядит.

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

Технически, эта конверсия не является идеальной инверсией таблицы сериализации. По сути, это значит что если вы кодируете объект сейчас, а затем декодируете его в будущем, вы можете не получить тот же объект назад. Я представляю это как своего рода телепортацию: мои молекулы распадаются в точке А и собираются в точке Б. Буду ли я тем же самым человеком?

В реальности, это как попросить одного друга перевести что-нибудь на японский, а потом попросить другого друга перевести это обратно на русский. В любом случае, самым простым примером будет кодировать кортеж и получить назад список после декодирования, вот так:

JSON (JavaScript Object Notation) - это текстовый формат для хранения и обмена данными.

JSON по синтаксису очень похож на Python и достаточно удобен для восприятия.

Как и в случае с CSV, в Python есть модуль, который позволяет легко записывать и читать данные в формате JSON.

Чтение¶

Для чтения в модуле json есть два метода:

json.load - метод считывает файл в формате JSON и возвращает объекты Python
json.loads - метод считывает строку в формате JSON и возвращает объекты Python

json.load ¶

Чтение файла в формате JSON в объект Python (файл json_read_load.py):

Вывод будет таким:

json.loads ¶

Считывание строки в формате JSON в объект Python (файл json_read_loads.py):

Результат будет аналогичен предыдущему выводу.

Запись¶

Запись файла в формате JSON также осуществляется достаточно легко.

Для записи информации в формате JSON в модуле json также два метода:

json.dump - метод записывает объект Python в файл в формате JSON
json.dumps - метод возвращает строку в формате JSON

json.dumps ¶

Преобразование объекта в строку в формате JSON (json_write_dumps.py):

Метод json.dumps подходит для ситуаций, когда надо вернуть строку в формате JSON. Например, чтобы передать ее API.

json.dump ¶

Запись объекта Python в файл в формате JSON (файл json_write_dump.py):

Когда нужно записать информацию в формате JSON в файл, лучше использовать метод dump.

Дополнительные параметры методов записи¶

Методам dump и dumps можно передавать дополнительные параметры для управления форматом вывода.

По умолчанию эти методы записывают информацию в компактном представлении. Как правило, когда данные используются другими программами, визуальное представление данных не важно. Если же данные в файле нужно будет считать человеку, такой формат не очень удобно воспринимать.

К счастью, модуль json позволяет управлять подобными вещами.

Передав дополнительные параметры методу dump (или методу dumps), можно получить более удобный для чтения вывод (файл json_write_indent.py):

Теперь содержимое файла sw_templates.json выглядит так:

Изменение типа данных¶

Еще один важный аспект преобразования данных в формат JSON: данные не всегда будут того же типа, что исходные данные в Python.

Например, кортежи при записи в JSON превращаются в списки:

Так происходит из-за того, что в JSON используются другие типы данных и не для всех типов данных Python есть соответствия.

Таблица конвертации данных Python в JSON:

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float	number
True	true
False	false
None	null

Таблица конвертации JSON в данные Python:

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

Ограничение по типам данных¶

В формат JSON нельзя записать словарь, у которого ключи - кортежи:

С помощью дополнительного параметра можно игнорировать подобные ключи:

Кроме того, в JSON ключами словаря могут быть только строки. Но, если в словаре Python использовались числа, ошибки не будет. Вместо этого выполнится конвертация чисел в строки:

Читайте также:

Как объединить json файлы python

JSON в Python

Конвертируем JSON в объекты Python

Конвертируем объекты Python в JSON

Кортеж Python — в массив JSON

Список Python — в массив JSON

Строка Python — в строку JSON

Булевы значения Python — в булевы значения JSON

Запись в файл JSON

Чтение файлов JSON

json.load vs json.loads

json.dump vs json.dumps

Работа с данными JSON в Data Science

Ограничения имплементации

Формат JSON в разработке API

3 ответа

Похожие вопросы:

Работа с Python JSON

Сериализация JSON

Функция dump()

Функция dumps()

Десериализация JSON

Функция load()

Сравнение json.load() и json.loads()

Сравнение json.dump() и json.dumps()

Python Pretty Print JSON

Кодирование и декодирование

Содержание

Подробнее про JSON

Структура JSON

Python поддерживает JSON

Небольшой словарь

Сериализация JSON

Пример сериализации JSON Python

Несколько полезных аргументов

Десериализация JSON

Чтение¶

json.load ¶

json.loads ¶

Запись¶

json.dumps ¶

json.dump ¶

Дополнительные параметры методов записи¶

Изменение типа данных¶

Ограничение по типам данных¶