JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de texto ligero para almacenar y compartir datos, común en aplicaciones web, APIs y archivos de configuración. Es legible tanto para humanos como fácil de analizar por máquinas.

En Python, el módulo incorporado json permite convertir entre objetos JSON y objetos de Python.

Cómo es un JSON

JSON está compuesto por pares clave-valor (como los diccionarios en Python) y listas de valores.

• Los objetos usan llaves {} con claves entre comillas dobles;
• Los arrays usan corchetes [].

Ejemplo:

{
  "name": "Alice",
  "age": 30,
  "hobbies": ["reading", "cycling"]
}

Trabajo con datos JSON

Suponga que se dispone de un archivo preparado "data.json" con el nombre, la edad y los pasatiempos de un usuario.

Lectura y visualización legible

Abra el archivo en modo lectura y utilice json.load() para convertirlo en un objeto de Python. Se puede imprimir directamente, o usar json.dumps(..., indent=4)¡ para mostrarlo en un formato legible.

Actualización de valores en datos JSON

Después de cargar JSON en un diccionario de Python, se puede actualizar como cualquier otro diccionario. Por ejemplo, modificar el valor de "age" o agregar un nuevo pasatiempo a la lista "hobbies".

Escritura de datos actualizados

Después de realizar cambios, abrir el archivo en modo escritura y utilizar json.dump() para guardar el diccionario actualizado como JSON. Incluir el parámetro indent para mantener el archivo formateado y fácil de leer.

Manejo de estructuras JSON anidadas

JSON puede incluir objetos y arreglos anidados — diccionarios dentro de diccionarios o listas con múltiples niveles.

Para acceder a los valores, combinar claves de diccionario e índices de lista. Por ejemplo: user['address']['city'] recupera la ciudad dentro del objeto address.

Resumen

• JSON es un formato ligero y universal para almacenar y compartir datos;
• El módulo json de Python gestiona la lectura, escritura y conversión de JSON;
• Es posible actualizar JSON, formatearlo para mejorar la legibilidad y trabajar con estructuras anidadas;
• Comprender el acceso a datos anidados es fundamental al trabajar con archivos JSON en escenarios reales.