У меня есть этот JSON в файле:
{
"maps": [
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
},
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
}
],
"masks": [
"id": "valore"
],
"om_points": "value",
"parameters": [
"id": "valore"
]
}
Я написал этот скрипт для печати всех данных JSON:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
pprint(data)
Однако эта программа вызывает исключение:
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 5, in <module>
data = json.load(f)
File "/usr/lib/python3.5/json/__init__.py", line 319, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode
obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
obj, end = self.scan_once(s, idx)
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 13 column 13 (char 213)
Как разобрать JSON и извлечь из него значения?
Ваши данные не соответствуют формату JSON. У вас есть []
, когда должно быть {}
:
[]
- для массивов JSON, которые в Python называются list
.{}
- для объектов JSON, которые в Python называются dict
.Вот как должен выглядеть ваш JSON-файл:
{
"maps": [
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
},
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
}
],
"masks": {
"id": "valore"
},
"om_points": "value",
"parameters": {
"id": "valore"
}
}
Затем вы можете использовать свой код:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
pprint(data)
Теперь с помощью данных можно находить и значения, например, так:
data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]
Попробуйте их и посмотрите, есть ли в этом смысл.
Ваш data.json
должен выглядеть следующим образом:
{
"maps":[
{"id":"blabla","iscategorical":"0"},
{"id":"blabla","iscategorical":"0"}
],
"masks":
{"id":"valore"},
"om_points":"value",
"parameters":
{"id":"valore"}
}
Ваш код должен быть таким:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
data = json.load(data_file)
pprint(data)
Обратите внимание, что это работает только в Python 2.6 и выше, так как зависит от [with
-statement(http://docs.python.org/2/reference/compound_stmts.html#the-with-statement). В Python 2.5 используйте
from future import with_statement`, в Python <= 2.4 смотрите Justin Peel's answer, на котором основан этот ответ.
Теперь вы также можете получить доступ к одиночным значениям следующим образом:
data["maps"][0]["id"] # will return 'blabla'
data["masks"]["id"] # will return 'valore'
data["om_points"] # will return 'value'
Джастин цедра'ы ответ очень полезно, но если вы используете Python 3 чтение JSON должен быть сделано так:
with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
data = json.loads(data_file.read())
Примечание: использовать формат JSON.нагрузкивместо
формат JSON.нагрузки. В Python 3,
в формате JSON.нагрузки принимает строковый параметр. в JSON.нагрузку принимает файл как параметр объекта
. имя_файла_данных.прочитать()` возвращает объект String.
Если честно, я не'т думаю, что это's не проблема, чтобы загрузить все данные JSON в большинстве случаев память.
data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
for line in f:
data.append(json.loads(line))
и"Ультра в формате JSON" или просто "по ujson" могут держать []
в JSON входного файла. Если вы'вновь значение в JSON-формате входного файла в вашу программу как список в JSON элементов, таких как, [{[{}]}, {}, [], и т. д.]
ujson может обрабатывать любой произвольный порядок списков словарей, словарей списков.
Вы можете найти ujson в индекс пакет python и API-интерфейс практически идентичен в Python'ы встроенный в JSON-библиотекой`.
ujson также намного быстрее, если вы'вновь загрузка больших файлов в формате JSON. Вы можете увидеть детали производительность в сравнении с другими Python-JSON с библиотеками в той же ссылке.
Если вы're через Питон3, вы можете попробовать изменить подключение (.файл JSON
) JSON для:
{
"connection1": {
"DSN": "con1",
"UID": "abc",
"PWD": "1234",
"connection_string_python":"test1"
}
,
"connection2": {
"DSN": "con2",
"UID": "def",
"PWD": "1234"
}
}
Затем, используя следующий код:
connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1
Вот вы идете с данные изменены.файл JSON
:
{
"maps": [
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
},
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
}
],
"masks": [{
"id": "valore"
}],
"om_points": "value",
"parameters": [{
"id": "valore"
}]
}
Вы можете позвонить или данные печати на консоль с помощью следующих строках:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)
Ожидается вывод на печать(data_item['параметры'][0]['ид'])`:
{'maps': [{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'},
{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'}],
'masks': [{'id': 'valore'}],
'om_points': 'value',
'parameters': [{'id': 'valore'}]}
Ожидается вывод на печать(data_item['параметры'][0]['ид'])`:
valore
Существует два вида этого анализа.
Из файла, можно использовать следующий
import json
json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
value = json['key']
print json['value']
Эта статья объясняет полного анализа и получение значений с использованием двух сценариев.[Разбор JSON с помощью Python][1]
[1]: https://scriptcrunch.com/parse-json-file-using-python/ на "Разбор JSON с использованием Python и"
Как пользователь питон3,
Разница между "загрузить" и методов нагрузки-это особенно важно, когда вы читаете данные JSON из файла.
Как указано в документации:
в JSON.нагрузки:
десериализовать ФП (а .прочитать()-вспомогательная текстовый файл или двоичный файл, содержащий документ JSON) на объект Python с использованием этого таблица преобразования.
в JSON.нагрузки:
в JSON.нагрузки: десериализовать с (ул. Клочковская, байт или ByteArray экземпляр содержащий в JSON документа) на объект Python с помощью этого преобразования таблица.
в JSON.способ нагрузки может напрямую читать открыт документ JSON, так как он умеет читать двоичный файл.
with open('./recipes.json') as data:
all_recipes = json.load(data)
В результате, ваш JSON-данные доступны как в формате, определенном в соответствии с этой таблицей преобразования:
https://docs.python.org/3.7/library/json.html#json-to-py-table