Войти или Регистрация
питон либ луна питонлиб солнце pythonlib цветок

Изменить тему

Как парсить JSON в Python

онлайн тренажер по питону
Онлайн-тренажер Python 3 для начинающих

Теория без воды. Задачи с автоматической проверкой. Подсказки на русском языке. Работает в любом современном браузере.

начать бесплатно

Как парсить JSON в Python: Полное руководство для начинающих и опытных разработчиков

Работа с форматами данных — важная часть любой современной программы. JSON (JavaScript Object Notation) стал стандартом для обмена данными между приложениями, веб-сервисами и клиентами. Благодаря своей читаемости и простоте, JSON широко используется в API, конфигурационных файлах и базах данных.

Python предлагает мощный встроенный модуль json, который позволяет легко парсить (разбирать) JSON-данные, а также сериализовать объекты Python обратно в JSON.

В этой статье вы узнаете:

  • Что такое JSON и зачем его парсить.

  • Как работать с модулем json в Python.

  • Как загружать и сохранять JSON из файлов.

  • Как обрабатывать ошибки при работе с JSON.

  • Чем отличается модуль ujson и когда его стоит использовать.

Что такое JSON?

JSON — это текстовый формат обмена данными, основанный на синтаксисе объектов JavaScript. Он используется для хранения структурированных данных в виде ключ-значение.

📚 Пример JSON-объекта:

json
{ "name": "Alice", "age": 30, "is_active": true, "hobbies": ["reading", "cycling", "traveling"] }

Импорт модуля для работы с JSON в Python

Встроенный модуль json позволяет преобразовывать JSON-строки в объекты Python и обратно.

python
import json

Как парсить JSON-строку в объект Python

Для этого используется функция json.loads() (от "load string").

python
import json json_data = '{"name": "Bob", "age": 25, "is_active": false}' parsed_data = json.loads(json_data) print(parsed_data) # {'name': 'Bob', 'age': 25, 'is_active': False} print(type(parsed_data)) # <class 'dict'>

Теперь мы можем работать с данными как с обычным словарём:

python
print(parsed_data['name']) # Bob

Как преобразовать объект Python в JSON-строку

Используем функцию json.dumps():

python
data = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_active': True} json_string = json.dumps(data) print(json_string) # {"name": "Alice", "age": 30, "is_active": true}

📌 Параметры функции dumps:

  • indent: Форматирует вывод с отступами (для удобства чтения).

  • sort_keys: Сортирует ключи в алфавитном порядке.

python
json_pretty = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True) print(json_pretty)

Как работать с JSON-файлами

📥 Чтение JSON из файла

python
with open('data.json', 'r') as file: content = json.load(file) print(content)

📤 Запись JSON в файл

python
data = {'city': 'Moscow', 'temperature': -5} with open('weather.json', 'w') as file: json.dump(data, file, indent=4)

Работа с вложенными JSON-объектами

📚 Пример вложенного JSON:

json
{ "user": { "name": "Charlie", "contacts": { "email": "charlie@example.com", "phone": "123456789" } } }

Парсим и получаем доступ к вложенным данным:

python
import json json_data = ''' { "user": { "name": "Charlie", "contacts": { "email": "charlie@example.com", "phone": "123456789" } } } ''' parsed = json.loads(json_data) email = parsed['user']['contacts']['email'] print(email) # charlie@example.com

Как обрабатывать ошибки при работе с JSON

Иногда данные могут быть некорректными. Для обработки ошибок используйте блок try-except.

python
try: invalid_json = '{"name": "Alice", "age": 30,' # Пропущена закрывающая скобка data = json.loads(invalid_json) except json.JSONDecodeError as e: print(f"Ошибка декодирования JSON: {e}")

Что делать, если нужно парсить большие JSON-файлы?

При работе с большими файлами (например, несколько ГБ) не стоит загружать всё содержимое в память. Используйте построчное чтение или специальные библиотеки, такие как ijson.

bash
pip install ijson

Чем отличается ujson от стандартного модуля json?

ujson (Ultra JSON) — это более быстрая реализация парсера JSON на C. Она полезна, если важна производительность.

📚 Пример использования:

python
import ujson data = {'name': 'FastParser', 'version': 1} json_string = ujson.dumps(data) print(json_string)

Сравнение модулей json и ujson

Характеристика json (стандартный) ujson (быстрый)
Скорость Средняя Высокая
Поддержка типов Полная Ограниченная
Встроенный модуль Да Нет (устанавливается отдельно)

Практический пример: Загрузка JSON из API

python
import requests import json response = requests.get('https://api.agify.io/?name=michael') if response.status_code == 200: data = response.json() print(f"Имя: {data['name']}, Предполагаемый возраст: {data['age']}")

Заключение

Парсинг JSON в Python — это базовый навык, который должен освоить каждый разработчик. Стандартная библиотека json предоставляет удобные инструменты для преобразования данных, работы с файлами и API.

Если вы работаете с большими объёмами данных или требуются высокие скорости обработки — рассмотрите использование альтернативных библиотек, таких как ujson или ijson.

Освоив работу с JSON, вы сможете легко интегрировать ваш Python-код с различными веб-сервисами, базами данных и конфигурационными системами.

Блоги

разные библиотеки питона 3

Как создать графический интерфейс на PyQt5?
разные библиотеки питона 3

Какие книги по Python для начинающих самые полезные
разные библиотеки питона 3

Как подключить базу данных к Python?

Рекомендуем книги

Обложка книги "Python. Самое полное руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow"

Python. Самое полное руководство по разработке в примерах от сообщества Stack Overflow
Обложка книги "Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений" Владимира Дронова и Николая Прохоренока

Python 3 и PyQt 5. Разработка приложений
Обложка книги "Изучаем программирование на Python" от Пола Бэрри

Изучаем программирование на Python
Обложка книги Дэна Бейдера "Чистый Python. Тонкости программирования для профи"

Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Новости

изображение новости Настоящее и будущее развития ИИ: классической математики уже недостаточно
изображение новости Эксперты предупредили о рисках фейковой благотворительности с помощью ИИ
изображение новости В России разработали универсального ИИ-агента для роботов и индустриальных процессов