什么是JSON？

??JSON是一種數據交換的標準格式，它受到JavaScript的啟發。通常，JSON采用字符串或文本格式。json代表javascript對象表示法。

??json:json的語法是作為鍵和值對編寫的

{
        "Key":  "Value",
        "Key":  "Value",
} 

??JSON與Python字典非常相似。python支持JSON，它有一個內置的庫作為JSON

SON庫的Python

??是元帥和泡菜是在外部maintain modules of version of JSON的Python庫。相關業務的性能和解碼JSON編碼的Python類You need to json圖書館和第一進出口文件在你的.py for that，

import json

??Following methods are available in the JSON module

Python到JSON（編碼）

??默認情況下，JSON Library of Python執行以下Python對象轉換為JSON對象

??將Python數據轉換為JSON稱為編碼操作。編碼是在JSON庫方法的幫助下完成的 - dumps（）
??dumps（）方法將python的字典對象轉換為JSON字符串數據格式。

現在讓我們用Python執行我們的第一個編碼示例。

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice","Bob"),
  "pets": ['Dog'],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
  ]
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

輸出：

{“person”：{“name”：“Kenn”，“sex”：“male”，“age”：28}}）

??讓我們使用相同的函數dump（）創建字典的JSON文件

# here we create new data_file.json file with write mode using file i/o operation 
with open('json_file.json', "w") as file_write:
# write json data into file
json.dump(person_data, file_write)

輸出：

??無需顯示...在您的系統中創建了json_file.json，您可以檢查該文件。

JSON到Python（解碼）

??JSON字符串解碼是在Python的JSON庫的內置方法load（）和load（）的幫助下完成的。這里的轉換表顯示了Python對象的JSON對象示例，這些對象有助于在Python中執行JSON字符串解碼。

??讓我們看看在json.loads（）函數的幫助下在Python中解碼的基本示例

import json  # json library imported
# json data string
person_data = '{  "person":  { "name":  "Kenn",  "sex":  "male",  "age":  28}}'
# Decoding or converting JSON format in dictionary using loads()
dict_obj = json.loads(person_data)
print(dict_obj)
# check type of dict_obj
print("Type of dict_obj", type(dict_obj))
# get human object details
print("Person......",  dict_obj.get('person'))

輸出：

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
Type of dict_obj <class 'dict'>
Person...... {'name': 'John', 'sex': 'male'}

解碼JSON文件或解析Python中的JSON文件

??注意：解碼JSON文件是文件輸入/輸出（I / O）相關的操作。JSON文件必須存在于您指定的程序中指定位置的系統上。

例：

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
with open('X:/json_file.json') as file_object:
        # store file data in object
        data = json.load(file_object)
print(data)

??這里的數據是Python的字典對象。

輸出：

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}

Python中的緊湊編碼

??當您需要減小JSON文件的大小時，可以在Python中使用緊湊編碼。

例:

import json
# Create a List that contains dictionary
lst = ['a', 'b', 'c',{'4': 5, '6': 7}]
# separator used for compact representation of JSON.
# Use of ',' to identify list items
# Use of ':' to identify key and value in dictionary
compact_obj = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact_obj)

輸出：

'["a", "b", "c", {"4": 5, "6": 7}]'

Here output of JSON is represented in a single line which is the most compact representation by
 removing the space character from compact_obj

格式化JSON代碼（漂亮打印）

??目的是為人類理解編寫格式良好的代碼。借助漂亮的打印功能，任何人都可以輕松理解代碼。
例:

import json
dic = { 'a': 4, 'b': 5 }
''' To format the code use of indent and 4 shows number of space and use of separator is not 
necessary but standard way to write code of particular function. '''
formatted_obj = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(formatted_obj)

輸出：

{
   "a" : 4,
   "b" : 5
}

為了更好地理解這一點，將縮進更改為40并觀察輸出 -

訂購JSON代碼：

??dumps中的sort_keys屬性函數的參數將按升序對JSON中的鍵進行排序。sort_keys參數是一個布爾屬性。當它是真正的排序時，否則不允許

例:

import json

x = {
  "name": "Ken",
  "age": 45,
  "married": True,
  "children": ("Alice", "Bob"),
  "pets": [ 'Dog' ],
  "cars": [
    {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
    {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
    ],
}
# sorting result in asscending order by keys:
sorted_string = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(sorted_string)

輸出：

{
    "age": 45,
    "cars": [ {
        "model": "Audi A1", 
        "mpg": 15.1
    },
    {
        "model": "Zeep Compass", 
        "mpg": 18.1
    }
    ],
    "children": [ "Alice",
          "Bob"
    ],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ 
        "Dog"
    ]
}

您可能會看到鑰匙的年齡，汽車，兒童等按升序排列。

Python的復雜對象編碼

Complex對象有兩個不同的部分

1. 真實的部分
2. 想象中的一部分

??在執行復雜對象的編碼之前，需要檢查變量是否復雜。您需要創建一個函數，該函數使用實例方法檢查存儲在變量中的值。

??讓我們為check對象創建特定的函數是復雜的還是有資格進行編碼。

import json

# create function to check instance is complex or not
def complex_encode(object):
    # check using isinstance method
    if isinstance(object, complex):
        return [object.real, object.imag]
    # raised error using exception handling if object is not complex
    raise TypeError(repr(object) + " is not JSON serialized")


# perform json encoding by passing parameter
complex_obj = json.dumps(4 + 5j, default=complex_encode)
print(complex_obj)

輸出：

'[4.0, 5.0]'

Python中的復雜JSON對象解碼

??要在JSON中解碼復雜對象，請使用object_hook參數，該參數檢查JSON字符串是否包含復雜對象。

例:

import json
  # function check JSON string contains complex object
  def is_complex(objct):
    if '__complex__' in objct:
      return complex(objct['real'], objct['img'])
    return objct
  
  # use of json loads method with object_hook for check object complex or not
  complex_object =json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook = is_complex)
  #here we not passed complex object so it's convert into dictionary
  simple_object =json.loads('{"real": 6, "img": 7}', object_hook = is_complex)
  print("Complex_object......",complex_object)
  print("Without_complex_object......",simple_object)

輸出：

Complex_object...... (4+5j)
Without_complex_object...... {'real': 6, 'img': 7}

JSON序列化類JSONEncoder概述

??JSONEncoder類用于在執行編碼時對任何Python對象進行序列化。它包含三種不同的編碼方法

• default（o） - 在子類中實現并返回o對象的serialize 對象。
• encode（o） - 與json.dumps（）方法相同，返回Python數據結構的JSON字符串。
• iterencode（o） - 逐個表示字符串并編碼對象o。

??借助JSONEncoder類的encode（）方法，我們還可以對任何Python對象進行編碼。

# import JSONEncoder class from json
from json.encoder import JSONEncoder
colour_dict = { "colour": ["red", "yellow", "green" ]}
# directly called encode method of JSON
JSONEncoder().encode(colour_dict)
Output:

輸出：

'{"colour": ["red", "yellow", "green"]}'

JSON反序列化類JSONDecoder概述

??JSONDecoder類用于在執行解碼時對任何Python對象進行反序列化。它包含三種不同的解碼方法

• default（o） - 在子類中實現并返回反序列化的對象o對象。
• decode（o） - 與json.loads（）方法相同，返回JSON字符串或數據的Python數據結構。
• raw_decode（o） - 逐個表示Python字典并解碼對象o。

??借助JSONDecoder類的decode（）方法，我們還可以解碼JSON字符串。

import json
# import JSONDecoder class from json
from json.decoder import JSONDecoder
colour_string = '{ "colour": ["red", "yellow"]}'
# directly called decode method of JSON
JSONDecoder().decode(colour_string)

輸出：

{'colour': ['red', 'yellow']}

從URL解碼JSON數據：Real Life Example

我們將從指定的URL（https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json）獲取CityBike NYC（自行車共享系統）的數據并轉換為字典格式。

例：

注意： - 確保已在Python中安裝了請求庫，如果沒有，則打開終端或CMD并鍵入

• （對于Python 3或更高版本）pip3安裝請求

import json
import requests

# get JSON string data from CityBike NYC using web requests library
json_response= requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
# check type of json_response object
print(type(json_response.text))
# load data in loads() function of json library
bike_dict = json.loads(json_response.text)
#check type of news_dict
print(type(bike_dict))
# now get stationBeanList key data from dict
print(bike_dict['stationBeanList'][0]) 

輸出：

<class 'str'>
<class 'dict'>
{
    'id': 487,
    'stationName': 'E 20 St & FDR Drive',
    'availableDocks': 24,
    'totalDocks': 34,
    'latitude': 40.73314259,
    'longitude': -73.97573881,
    'statusValue': 'In Service',
    'statusKey': 1,
    'availableBikes': 9,
    'stAddress1': 'E 20 St & FDR Drive',
    'stAddress2': '',
    'city': '',
    'postalCode': '',
    'location': '', 
    'altitude': '', 
    'testStation': False, 
    'lastCommunicationTime': '2018-12-11 10:59:09 PM', 'landMark': ''
}

與Python中的JSON庫相關的異常：

• 類json.JSONDecoderError處理與解碼操作相關的異常。它是ValueError的子類。
• 異常 - json.JSONDecoderError（msg，doc）
• 異常參數是，
• • msg - 未格式化的錯誤消息
• • doc - 解析JSON文檔
• • pos - 失敗時的doc開始索引
• • lineno - line no shows對應pos
• • 冒號 - 列對應于pos

例：

import json
#File I/O Open function for read data from JSON File
data = {} #Define Empty Dictionary Object
try:
        with open('json_file_name.json') as file_object:
                data = json.load(file_object)
except ValueError:
     print("Bad JSON file format,  Change JSON File")

Python中的無限和NaN數字

??JSON數據交換格式（RFC - Request For Comments）不允許無限值或Nan值，但Python-JSON庫中沒有限制執行無限和Nan值相關操作。如果JSON獲得INFINITE和Nan數據類型，則將其轉換為文字。

例：

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

輸出：

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'> 

JSON字符串中的重復鍵

??RFC指定密鑰名稱在JSON對象中應該是唯一的，但它不是必需的。Python JSON庫不會引發JSON中重復對象的異常。它忽略所有重復的鍵值對，并僅考慮它們中的最后一個鍵值對。

例：

import json
repeat_pair = '{"a":  1, "a":  2, "a":  3}'
json.loads(repeat_pair)

輸出：

{'a': 3}

在Python中使用JSON的CLI（命令行界面）

??json.tool提供命令行界面來驗證JSON漂亮的打印語法。我們來看一個CLI的例子

$ echo '{"name" : "Kings Authur" }' | python3 -m json.tool

輸出：

{
    "name": " Kings Authur "
}

Python中JSON的優點

• 容易在容器和值之間移回（JSON到Python和Python到JSON）
• 人類可讀（漂亮打印）JSON對象
• 廣泛用于數據處理。
• 單個文件中沒有相同的數據結構。

Python中JSON的實現限制

• 在JSON范圍的解串器和預測數字
• JSON字符串的最大長度和JSON數組以及對象的嵌套級別。

Cheat Code

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