Как сделать файл json читабельным
Обновлено: 05.07.2024
Формат JSON (от англ. JavaScript Object Notation) — это текстовый формат для передачи данных. Т.е. JSON произошел из JavaScript, но он также часто используется для передачи данных в языках Python, Ruby, PHP и Java, т.к. многие среды программирования имеют возможность читать (анализировать) и генерировать JSON.
Формат JSON подразумевает, что вы можете хранить данные в нем в файлах с расширением .json . Кроме того, он может существовать в других форматах файлов, например, в .html или .js , но в них вы должны использовать JSON в виде строки, т.е. текста в кавычках. Также JSON может быть объектом, присвоенным в переменную. Такой формат легко передавать между сервером и клиентской частью, т.е. с помощью браузера.
В последнее время JSON постепенно вытесняет формат XML за счет того, что он легко читаем, компактен и требует куда меньше усилий для форматирования контента. Здесь мы рассмотрим, как можно использовать JSON, узнаем о его синтаксисе и методах для работы с этим форматом.
Синтаксис и структура
Объект JSON предполагает, что данные передаются в виде пар ключ-значение, заключенных в фигурные скобки. Например:
Возможно вы знаете что данные в формате JSON (JavaScript Object Notation) могут храниться в виде файлов. Обычно они выглядят как - data.json . Фактически это текстовый файл содержащий данные и отформатированный в соответствии с правилами стандарта JSON в виде пары ключ-значение.
Пример JSON
Чтение файла средствами PHP
Для того чтобы прочитать данные в файле JSON существует функция file_get_content . В самом простом варианте достаточно передать в нее расположение файла JSON и сохранить данные в нужную нам переменную.
Давайте сделаем это и посмотрим что у нас получилось через var_dump :
В результате работы вышеописанного кода PHP прочитает данные из файла в переменную $ourData и затем выведет ее содержание:
Как видим, данные из файла JSON сохранились в переменную и по сути представляют из себя строку - string
Работать с чистой строкой не особо удобно, поэтому к нам на помощь приходит функция json_decode применить которую можно в нескольких вариантах.
Преобразуем JSON в объект PHP
Вызов функции json_decode в простейшем варианте преобразит строку из файла JSON в PHP объект (Object)
В результате мы получим объект PHP:
И теперь мы можем обратиться к отдельным элементам объекта:
Преобразуем JSON в массив PHP
Для преобразования в ассоциативный массив воспользуемся функцией json_decode с булевым параметром:
PHP выведет на странице ассоциативный массив:
Это позволяет нам теперь обращаться к отдельным данным массива:
Дополнительные материалы:
В этом уроке мы использовали некоторые базовые функции PHP. Ниже ссылки на их документацию на официальном сайте PHP:
Перевод статьи Working With JSON Data in Python.
Начиная с момента своего создания JSON быстро стал стандартом де-факто для обмена данными между приложениями, а также их частями. И скорее всего вы читаете эту статью потому, что вам необходимо куда либо передать/принять данные или возможно вы через API своего приложения обрабатываете информацию в формате JSON, а затем сохраняете её. Так или иначе, но вы наконец добрались до этого непонятного JSON и теперь вам необходимо обработать данные в этом формате с помощью Python. К счастью это достаточно простая задача, и как в большинстве подобных случаев Python делает ее выполнение легким.
Итак, мы собираемся использовать JSON для хранения и обмена данными. JSON — это не что иное, как стандартизованный формат, который сообщество разработчиков уже достаточно давно использует для передачи и хранения данных. Имейте в виду, что JSON — не единственное решение, использующееся для подобного рода задач, но вероятно только XML и YAML являются единственными альтернативами о которых стоит упомянуть в первую очередь.
(Очень) Краткое введение в JSON
JavaScript Object Notation (JSON) создавался под влиянием парадигм языка JavaScript и связан с ним схожим синтаксисом описания объектного литерала. Существует отличный сайт, который введет вас в курс дела. Тем не менее JSON уже давно отделился от языка Javascript и существует как собственный стандарт, поэтому в этой статье мы можем с удовольствием избежать обсуждения особенностей программирования на JavaScript. В конечном итоге сообщество разработчиков в целом приняло JSON, так как его легко создавать, а также понимать как людям так и машинам.
Внимание, это JSON!
Файлы в формате JSON доступны для чтения и записи средствами всех языков программирования Cи-стиля, а Python как раз является таковым! Ниже приводится фрагмент кода, содержащий личные данные пользователя в виде литерала объекта и закодированного в формате JSON.
Как не трудно заметить, JSON поддерживает примитивные типы данных, такие как строки и числа, а также сложные: списки и объекты с произвольной вложенностью. Синтаксис представленного выше кода схож с синтаксисом словаря Python, то есть является универсальной нотацией для описания объектов.
Python изначально поддерживает JSON!
Изначально Python поставляется со стандартным (встроенным) модулем json для кодирования и декодирования данных в формате JSON. Для этого просто вставьте в начале вашего файла с кодом программы следующие инструкции:
Основные термины
Соответственно, десериализация (deserialization) является обратным процессом, а технически декодированием данных из формата JSON в структуру данных в памяти.
На самом деле проще думать об этих двух взаимообратимых процессах как об обыкновенном чтении и записи данных: кодирование предназначено для записи данных на диск (или передачи по сети), а декодирование — для чтения данных в память и последующей обработки.
Сериализация JSON
Модуль json предоставляет удобный метод dump() для записи данных в файл. Существует также метод dumps() для записи данных в обычную строку. Типы данных Python кодируются в формат JSON в соответствии с интуитивно понятными правилами преобразования, представленными в виде таблице ниже.
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list,tuple | array |
| str | string |
| int, long, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
Пример простой процедуры сериализации данных
Теперь представим, что мы работаем в памяти с объектом следующего вида:
Нам необходимо сохранить эту информацию на диске, то есть записать ее в файл. Используя диспетчер контекстов Python сначала создадим файл, например, с именем data_file.json , а затем откроем его в режиме записи:
Обратите внимание, на то что метод dump() принимает два аргумента: объект данных, подлежащий сериализации и файлоподобный объект, в который они затем будут записаны после кодирования.
Если вы захотите далее использовать сериализованные данные в своем приложении, вы можете записать их в обычную строку типа str . Для этого используйте следующий код:
Обратите внимание, второй аргумент который содержит ссылку на файлоподобный объект для записи в коде выше отсутствует, так данные не записываются на диск, а сохраняются в переменной json_string . Кроме этой особенности, во всем остальном метод dumps() аналогичен dump() .
Некоторые полезные именованные аргументы
Напомним JSON должен быть легко читаем для людей. Но что если наши данные будут упакованы в одну строку без отступов и разделения по отдельным строкам. Кроме всего этого, у вас вероятно имеется свой стиль форматирования (styleguide) или же вам проще читать код отформатированный по вашим правилам.
ПРИМЕЧАНИЕ. Оба метода dump() и dumps() используют одни и те же именованные аргументы.
Первая опция, которую большинство людей хочет изменить — это количество пробельных символов в отступе. Вы можете использовать именованный аргумент indent , для того чтобы указать размер отступа во вложенных структурах. Используя данные, которые мы передали переменной data , выполните следующие команды в консоли, а затем сравните результат выполнения обеих инструкций:
Десериализация JSON
В модуле json определены методы load() и loads() , предназначенные для преобразования кодированных в формате JSON данных в объекты Python. Подобно операции сериализации, также существует таблица преобразования типов, определяющая правила для обратного декодирования данных. Хотя вероятно вы уже наверное догадались, как она будет выглядеть:
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (int) | int |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
Технически это преобразование не является в точности обратным к таблице для сериализации данных, рассмотренной нами выше. Это означает, что если вы кодируете объект в формат JSON, а затем декодируете его обратно, то вы можете получить уже не тот объект, каким он был изначально. Простым иллюстрирующим этот факт примером будет кодирование данных с типа кортеж tuple и получение после декодирования данных с типа список list :
Простой пример десериализации данных
Представим теперь, что у вас есть данные, хранящиеся на диске в виде файла, которые вы хотели бы обрабатывать в памяти. Как в задаче выше вы также можете использовать диспетчер контекста, но на этот раз для того, чтобы открыть существующий файл data_file.json в режиме чтения:
Здесь все довольно просто, но имейте в виду, что результат выполнения этого кода будет возвращать результат декодирования, в соответствии с нашей таблицей преобразования типов данных. Об этом важно помнить если вы загружаете из файла данные, состав которых вам заранее неизвестен.
В большинстве случаев корневой объект будет представлять собой объект типа словарь dict или список list . Допустим, что вы получаете данные в формате JSON из другой программы или ваш код Python должен обработать строку данных типа str в формате JSON. В этом случае вы можете легко десериализовать их с помощью метода loads() . В приведенном ниже коде, данные просто загружаются из строки и затем декодируются:
Пример (как бы) из реальной жизни
Запросим у JSONPlaceholder список задач TODO, обращаясь через интерфейс его API, относительно входной точки /todos . Если вы не знакомы с модулем requests, вы можете использовать другой удобный метод json() , который выполнит эту же задачу. В нашем же примере мы будем использовать модуль json для десериализации атрибута text объекта ответа response , полученного с помощью модуля requests. Код нашего примера будет выглядеть следующим образом:
Запустите файл в интерактивном режиме с помощью командной строки. Сделав это, проверьте тип объекта todos , а также содержимое элементов списка значений.
Вы также можете просмотреть содержимое входных данных с помощью браузера, перейдя во входную точку сервиса по следующей ссылке — TODO:
JSONPlaceholder генерирует набор данных содержащий: список пользователей, каждый из которых имеет уникальный идентификатор userId , а также поле completed (статус задачи) с типом Boolean . Как определить какие пользователи выполнили наибольшее количество задач? Представленный ниже код поможет определить это:
Теперь мы можем манипулировать данными прочитанными из файла в формате JSON и декодированными как с обыкновенным объектом Python. Если мы запустим следующие инструкции в консоли, то получим:
Далее создадим файл JSON, который будет содержать заполненные списки задач TODO для каждого из пользователей, которые завершили максимальное количество задач из списка. Все, что теперь нужно сделать отфильтровать задачи todos и записать полученный список в файл. Назовём файл с результатами обработки данных filter_data_file.json . Существует несколько способов, которыми можно это сделать. Ниже приведен код одного из них:
Отлично, мы сохранили нужные нам данные в файл, отфильтровав все лишнее. Запустите сценарий еще раз и проверьте файл filter_data_file.json , чтобы убедиться, что все работает так как нужно. Он будет создан в том же каталоге, что и файл scratch.py .
Кодирование и декодирование пользовательских объектов Python
Рассмотрим следующий пример и затем ответим на вопрос. Что произойдёт если мы попытаемся сериализовать класс Elf из приложения Dungeons & Dragons, фрагмент кода которого представлен ниже?
Не удивительно, но Python пожалуется, что Elf не может быть сериализован (not serializable):
И хотя модуль json может обрабатывать большинство встроенных типов данных Python, но по умолчанию он не понимает, как кодировать сложные пользовательские типы данных. Со стороны наш код похож на попытку поместить квадратный штифт в круглое отверстие. Как решать подобные задачи рассмотрим ниже.
Упрощение структур данных
Как работать со сложными структурами данных? Вы можете попытаться кодировать и декодировать JSON вручную контролируя весь процесс, но есть более изящное решение, которое сэкономит ваше время. Вместо того, чтобы попытаться напрямую перейти от пользовательского типа данных к формату JSON с неизвестным результатом, вы можете сделать это через следующий промежуточный шаг.
Все, что вам нужно сделать, это представить ваши данные с точки зрения встроенных в Python (нативных) типов данных, которые модуль json отлично понимает. По сути, вы должны перевести сложный объект в более простое представление, которое затем модуль json трансформирует в JSON. Это похоже на транзитивное свойство отношений элементов в математике: если A = B и B = C, то A = C.
Чтобы опробовать этот прием, нам понадобится любой сложный объект для кодирования. Для примера вы можете использовать любой пользовательский класс, который вам нравится. Но мы используем для этого встроенный в Python тип complex, который применяется для представления комплексных чисел. И по умолчанию он в принципе не сериализуем.
Теперь необходимо задать себе очень важный вопрос. Каков минимальный объем информации, нам необходим для воссоздания объекта? В случае комплексных чисел вам нужно знать значения реальных и мнимых частей числа, которые вы можете получить как атрибуты объекта типа complex:
После передачи полученных значений в конструктор complex() оператор сравнения __eq__ вернёт нам значение True :
Разбиение пользовательских типов данных до отдельных составляющих, состоящих из значений простых базовых типов, имеет решающее значение для успешного результата работы процессов сериализации и десериализации.
Кодирование пользовательских типов данных
Для преобразования данных пользовательского типа в формат JSON нам необходимо предусмотреть отдельную функцию для их кодирования. Далее ее имя передается через именованный параметр default в метод dump() . Модуль json будет вызывать эту функцию для любых объектов, которые не могут быть сериализованы способом по умолчанию. Вот, например, простая функция кодирования, которую вы можете использовать на практике:
Обратите внимание, на то что вы должны генерировать исключение TypeError, если вдруг не получите объект ожидаемого типа. Посмотрим, что получится при использовании нашей функции кодирования encode_complex() .
Почему же мы кодировали комплексное число как кортеж (tuple)? Хороший вопрос. Это, безусловно, не единственный и не лучший выбор. На самом деле, это не очень хорошее представление данных, в особенности если захотите позже декодировать полученный результат. И вы вскоре убедитесь в этом. Другой общий подход заключается в применении подкласса стандартного класса JSONEncoder и переопределении его метода default() :
Вместо того, чтобы генерировать исключения типа TypeError, вы можете позволить базовому классу обработать его. Используйте этот прием либо непосредственно при вызове метода dumps() через именованный параметр cls , либо путем создания экземпляра encoder (кодера) и вызова его метода encode() :
Декодирование пользовательских типов данных
Хотя знать значения реальных и мнимых частей комплексного числа необходимо для воссоздания объекта типа complex , но на практике этого может оказаться недостаточно. Например, попытаемся кодировать в формате JSON комплексное число с помощью класса ComplexEncoder , а затем декодировать результат в виде объекта Python:
Из этого кода видно, что если вы захотите получить объект с типом complex , то полученный список значений list необходимо затем передать в соответствующий конструктор complex() . Таким образом для достоверного декодирования JSON нам необходимо заранее знать структуру типа данных пользовательского объекта.
Что же нам неизвестно ещё? В рассмотренном нами случае отсутствуют метаданные или информация о типе декодируемых данных. Теперь еще раз зададим себе вопрос: Каков минимальный объем информации, который необходим и достаточен для восстановления этого объекта?
Модуль json ожидает, что все пользовательские типы данных будут отображаться как обычные объекты. Создадим файл JSON complex_data.json и добавим туда объект, представляющий собой комплексное число:
Ключ __complex__ — это метаданные, о которых мы говорили выше. На самом деле не важно с каким значением он ассоциирован. Чтобы этот маленький хак работал, все, что вам нужно это проверить существует ли этот ключ:
Если ключа __complex__ нет в словаре, вы можете просто вернуть объект или осуществить преобразование декодером по умолчанию. Каждый раз когда метод loads() пытается проанализировать объект object , вам предоставляется возможность изменить его поведение перед тем как декодер по умолчанию начнет работать с данными. Вы можете сделать это, передав вашу собственную функцию декодирования через именованный параметр object_hook . Запустим на выполнение следующий код:
И хотя параметр object_hook по результатам работы может показаться аналогичным параметру default метода dump() , однако это не так. Этот код работает не только с одним объектом. Попробуйте поместить список (list) объектов комплексных чисел в complex_data.json и снова запустить скрипт:
Если ваш код не содержит ошибок, то вы получите список объектов типа complex :
Вы также можете использовать подкласс класса JSONDecoder и переопределить его метод object_hook , но лучше всего придерживаться самого простого решения.
Все готово
Поздравляю теперь вы можете использовать всю мощь формата JSON для реализации ваших приложений на языке Python.
Хотя примеры которыми мы рассмотрели, безусловно, чрезмерно упрощены, но иллюстрируют основы процесса работы с форматом данных JSON. Информация изложенная в этой статье поможет вам решить следующие задачи:
- Импорт модуля json.
- Чтение данных с использованием методов load() или loads() .
- Обработка данных.
- Запись измененных данных с помощью методов dump() или dumps() .
Рассмотрение особенностей использования стандартного модуля json упростит вам изучение других модулей Python, использующихся для сериализации данных: pickle и marshal.
JSON – это легкий и независимый от языка формат хранения данных, который легко интегрируется с большинством языков программирования, а также понятен людям, конечно, при правильном форматировании.
Слово JSON означает JavaScript Object Notation, хотя оно начинается с JavaScript и в основном используется для обмена данными между сервером и браузером, но в настоящее время используется во многих областях, включая встроенные системы.
Здесь мы собираемся проанализировать и вывести JSON с помощью инструментов командной строки в Linux.
Это чрезвычайно полезно для обработки больших данных JSON в скриптах оболочки или для управления данными JSON в скриптах оболочки.
Что такое красивый вывод json?
Данные JSON структурированы так, чтобы быть более удобочитаемыми для человека.
Однако в большинстве случаев данные JSON хранятся в одной строке, даже без символа окончания строки.
Очевидно, что это не очень удобно для чтения и редактирования вручную.
Вот тогда красивый вывод полезен.
Название самоочевидно, переформатировать текст JSON, чтобы он было более читабельным для людей.
Данные JSON можно анализировать с помощью текстовых процессоров командной строки, таких как awk, sed и gerp.
На самом деле JSON.awk – это скрипт awk для этих целей.
Однако для этой цели есть несколько специализированных инструментов.
- jq или jshon, JSON-парсер для оболочки, оба они весьма полезны.
- Скрипты оболочки, такие как JSON.sh или jsonv.sh, для анализа JSON в оболочке bash, zsh или dash.
- JSON.awk, JSON-анализатор, awk-скрипт.
- Модули Python, такие как json.tool.
- underscore-cli, Node.js и на основе JavaScript.
В этом уроке я сосредоточусь только на jq, довольно мощном парсере JSON для оболочек с расширенными возможностями фильтрации и скриптов.
JSON понятный вывод
Данные JSON могут быть едины и почти неразборчивы для людей, поэтому, чтобы сделать их несколько читабельными, есть удобный вывод JSON.
Фактические данные выглядят так:
Теперь выведем его с помощью JQ:
Вывод должен выглядеть как показано ниже после фильтрации результата с помощью jq.
То же самое можно сделать с модулем Python json.tool. Вот пример:
Это решение на основе Python должно подойти большинству пользователей, но оно не очень полезно, если Python не установлен или не может быть установлен, как во встроенных системах.
Однако модуль Python json.tool имеет явное преимущество – это кроссплатформенность.
Таким образом, вы можете использовать его без проблем в Windows, Linux или Mac OS.
Как парсить JSON с jq
Во-первых, вам нужно установить jq, он уже подхвачен большинством дистрибутивов GNU / Linux, и вы можете установить его с помощью соответствующих команд установщика пакетов.
На Debian, Ubuntu, Linux Mint:
Для других ОС или платформ смотрите официальные инструкции по установке.
Основные фильтры и идентификаторы jq
jq может читать данные JSON либо из стандартного ввода, либо из файла.
Вы должны использовать оба в зависимости от ситуации.
Единый символ это самый простой фильтр.
Эти фильтры также называются object identifier-index.
Одинарные кавычки – вам не обязательно использовать одинарные кавычки всегда. Но если вы объединяете несколько фильтров в одну строку, то вы должны их использовать.
Вывод необработанных данных – по любой причине, если вам нужны только окончательные проанализированные данные, не заключенные в двойные кавычки, используйте флаг -r с командой jq, например так. – jq -r .foo.bar.
Чтобы отфильтровать определенную часть JSON, вы должны изучить иерархию данных файла JSON.
Пример данных JSON из Википедии:
Я собираюсь использовать эти данные JSON в качестве примера в этом учебном пособии, сохранив их как sample.json.
Допустим, я хочу отфильтровать адрес из файла sample.json. Таким образом, команда должна быть такой:
Снова допустим, что я хочу почтовый индекс, затем я добавлю еще один object identifier-index, то есть еще один фильтр.
Добавить комментарий Отменить ответ
Ищете во что поиграть в январе 2022 года? Устали лепить снежки на улице или заворачивать рождественские подарки для своих близких? В данной статье Вы найдете игры на любой вкус! Ах, белая зима началась внезапно! В такой мороз совсем не хочется выходить из дома и на этот случай разработчики мобильных игр выпустили много интересных релизов! В.
Вопрос: Как отладить/найти изменения или неудачные команды во время процесса загрузки? 1. В процессе загрузки, при появлении загрузочного меню grub нажмите “e” для редактирования grub, затем прокрутите вниз, пока не увидите запись boot: echo "Loading Linux. linux16 /vmlinuz-XXX root=XXXro crashkernel=auto rd.lvm.lv=rhel/root rd.lvm.lv=rhel/swap rhgb quiet LANG=en_US.UTF-8 2. В строке с “linux” удалите следующие записи, если они.
Надежная связь необходима не только в населенных пунктах, а также вне их, иногда и очень далеко, где нет стационарных линий электропередач, а мобильный телефон просто бесполезен – сигнал мобильных операторов отсутствует. Для таких случаев давно придумали полевой кабель, проще – полевка. Особенности и назначение Полевой кабель дает возможность легко организовать постоянную или временную телефонную связь в.
Когда вы посещаете официальный сайт LXLE, его мантра – “Оживите старый ПК” – смело бросается в глаза. И это именно то, что LXLE стремится сделать. Основанный на релизе Ubuntu/Lubuntu LTS, LXLE – это легкий дистрибутив Linux, дружественный к ресурсам и идеально подходящий для старых ПК или систем с низкими системными характеристиками. Фактически, LXLE занимает видное.
Читайте также: