JSON-Bearbetning
JSON (JavaScript Object Notation) är ett lättviktigt textformat för lagring och delning av data, vanligt i webbapplikationer, API:er och konfigurationsfiler. Det är både lättläst för människor och enkelt för maskiner att tolka.
I Python möjliggör den inbyggda modulen json konvertering mellan JSON och Python-objekt.
Hur JSON ser ut
JSON består av nyckel-värde-par (likt Python-dictionaries) och listor av värden.
- Objekt använder klamrar
{}med nycklar inom dubbla citattecken; - Arrayer använder hakparenteser
[].
Exempel:
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"hobbies": ["reading", "cycling"]
}
Arbeta med JSON-data
Anta att det finns en förberedd fil "data.json" med en användares namn, ålder och fritidsintressen.
Läsa och snyggt utskriven visning
Öppna filen i läsläge och använd json.load() för att konvertera den till ett Python-objekt.
Det går att skriva ut direkt, eller använda json.dumps(..., indent=4)¡ för att visa det i ett läsbart format.
Uppdatering av värden i JSON-data
Efter att ha laddat JSON till en Python-dictionary kan den uppdateras som vilken annan dictionary som helst.
Till exempel, ändra värdet för "age" eller lägg till en ny hobby i listan "hobbies".
Skriv tillbaka uppdaterad data
Efter ändringar, öppna filen i skrivläge och använd json.dump() för att spara den uppdaterade dictionaryn som JSON.
Inkludera parametern indent för att hålla filen formaterad och lättläst.
Hantering av nästlade JSON-strukturer
JSON kan innehålla nästlade objekt och arrayer — dictionaries inuti dictionaries eller listor med flera nivåer.
För att komma åt värden, kombinera dictionary-nycklar och listindex.
Till exempel: user['address']['city'] hämtar staden inuti adressobjektet.
Sammanfattning
- JSON är ett lättviktigt och universellt format för lagring och delning av data;
- Pythons
json-modul hanterar läsning, skrivning och konvertering av JSON; - Det är möjligt att uppdatera JSON, formatera det för läsbarhet och arbeta med nästlade strukturer;
- Förståelse för åtkomst till nästlad data är avgörande vid arbete med verkliga JSON-filer.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Can you explain how to use json.dumps for pretty printing?
What happens if the JSON file contains invalid data?
How do I handle errors when reading a JSON file?
Awesome!
Completion rate improved to 5
JSON-Bearbetning
Svep för att visa menyn
JSON (JavaScript Object Notation) är ett lättviktigt textformat för lagring och delning av data, vanligt i webbapplikationer, API:er och konfigurationsfiler. Det är både lättläst för människor och enkelt för maskiner att tolka.
I Python möjliggör den inbyggda modulen json konvertering mellan JSON och Python-objekt.
Hur JSON ser ut
JSON består av nyckel-värde-par (likt Python-dictionaries) och listor av värden.
- Objekt använder klamrar
{}med nycklar inom dubbla citattecken; - Arrayer använder hakparenteser
[].
Exempel:
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"hobbies": ["reading", "cycling"]
}
Arbeta med JSON-data
Anta att det finns en förberedd fil "data.json" med en användares namn, ålder och fritidsintressen.
Läsa och snyggt utskriven visning
Öppna filen i läsläge och använd json.load() för att konvertera den till ett Python-objekt.
Det går att skriva ut direkt, eller använda json.dumps(..., indent=4)¡ för att visa det i ett läsbart format.
Uppdatering av värden i JSON-data
Efter att ha laddat JSON till en Python-dictionary kan den uppdateras som vilken annan dictionary som helst.
Till exempel, ändra värdet för "age" eller lägg till en ny hobby i listan "hobbies".
Skriv tillbaka uppdaterad data
Efter ändringar, öppna filen i skrivläge och använd json.dump() för att spara den uppdaterade dictionaryn som JSON.
Inkludera parametern indent för att hålla filen formaterad och lättläst.
Hantering av nästlade JSON-strukturer
JSON kan innehålla nästlade objekt och arrayer — dictionaries inuti dictionaries eller listor med flera nivåer.
För att komma åt värden, kombinera dictionary-nycklar och listindex.
Till exempel: user['address']['city'] hämtar staden inuti adressobjektet.
Sammanfattning
- JSON är ett lättviktigt och universellt format för lagring och delning av data;
- Pythons
json-modul hanterar läsning, skrivning och konvertering av JSON; - Det är möjligt att uppdatera JSON, formatera det för läsbarhet och arbeta med nästlade strukturer;
- Förståelse för åtkomst till nästlad data är avgörande vid arbete med verkliga JSON-filer.
Tack för dina kommentarer!