Как сделать из пнг json
Добавил пользователь Евгений Кузнецов Обновлено: 04.10.2024
JSON (JavaScript Object Notation) - это текстовый формат для хранения и обмена данными.
JSON по синтаксису очень похож на Python и достаточно удобен для восприятия.
Как и в случае с CSV, в Python есть модуль, который позволяет легко записывать и читать данные в формате JSON.
Чтение¶
Для чтения в модуле json есть два метода:
- json.load - метод считывает файл в формате JSON и возвращает объекты Python
- json.loads - метод считывает строку в формате JSON и возвращает объекты Python
json.load ¶
Чтение файла в формате JSON в объект Python (файл json_read_load.py):
Вывод будет таким:
json.loads ¶
Считывание строки в формате JSON в объект Python (файл json_read_loads.py):
Результат будет аналогичен предыдущему выводу.
Запись¶
Запись файла в формате JSON также осуществляется достаточно легко.
Для записи информации в формате JSON в модуле json также два метода:
- json.dump - метод записывает объект Python в файл в формате JSON
- json.dumps - метод возвращает строку в формате JSON
json.dumps ¶
Преобразование объекта в строку в формате JSON (json_write_dumps.py):
Метод json.dumps подходит для ситуаций, когда надо вернуть строку в формате JSON. Например, чтобы передать ее API.
json.dump ¶
Запись объекта Python в файл в формате JSON (файл json_write_dump.py):
Когда нужно записать информацию в формате JSON в файл, лучше использовать метод dump.
Дополнительные параметры методов записи¶
Методам dump и dumps можно передавать дополнительные параметры для управления форматом вывода.
По умолчанию эти методы записывают информацию в компактном представлении. Как правило, когда данные используются другими программами, визуальное представление данных не важно. Если же данные в файле нужно будет считать человеку, такой формат не очень удобно воспринимать.
К счастью, модуль json позволяет управлять подобными вещами.
Передав дополнительные параметры методу dump (или методу dumps), можно получить более удобный для чтения вывод (файл json_write_indent.py):
Теперь содержимое файла sw_templates.json выглядит так:
Изменение типа данных¶
Еще один важный аспект преобразования данных в формат JSON: данные не всегда будут того же типа, что исходные данные в Python.
Например, кортежи при записи в JSON превращаются в списки:
Так происходит из-за того, что в JSON используются другие типы данных и не для всех типов данных Python есть соответствия.
Таблица конвертации данных Python в JSON:
| Python | JSON |
|---|---|
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
Таблица конвертации JSON в данные Python:
| JSON | Python |
|---|---|
| object | dict |
| array | list |
| string | str |
| number (int) | int |
| number (real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
Ограничение по типам данных¶
В формат JSON нельзя записать словарь, у которого ключи - кортежи:
С помощью дополнительного параметра можно игнорировать подобные ключи:
Кроме того, в JSON ключами словаря могут быть только строки. Но, если в словаре Python использовались числа, ошибки не будет. Вместо этого выполнится конвертация чисел в строки:
Считаете ли вы этот инструмент полезным? То поделитесь этим с друзьями или коллегами. Это поможет нам сделать наши бесплатные веб-инструменты лучше.
Эта форма позволяет вам сделать красивый JSON формат:
Об инструменте JSON Форматировании
Что такое JSON?
JSON расшифровывается как "JavaScript Object Notation", это текстовый формат обмена данными, основанный на JavaScript. Это должно быть удобочитаемое и компактное решение, представляющее сложную структуру данных и облегчающее обмен данными между системами. Данные JSON могут быть сгенерированы и проанализированы с использованием самых разных языков программирования.
Об инструменте JSON Форматировании
Форматирование JSON онлайн была создана, чтобы помочь с отладкой. Поскольку данные JSON часто выводятся без разрывов строк для экономии места, на самом деле их чрезвычайно сложно читать. Этот инструмент позволяет решить проблему путем форматирования JSON данных, чтобы их было легко читать и отлаживать.
Как это работает?
Просто вставьте JSON в текстовую область выше и нажмите кнопку "Форматировать", и вы получите красивый JSON в той же текстовой области.
У тех, кто начинает изучать работу с JSON могут возникать некоторые трудности на самом первом шаге. Как создать файл с расширением *.json?
Подробнее о том, что такое json, можно посмотреть здесь.
Из своей практики, я могу предложить два варианта, как это можно сделать.
1 вариант. Создание файла JSON из простого текстового файла.
Создать простой текстовый документ, вставить туда нужный код JSON данных и поменять расширение файла на *.json.
И сохраняем текстовый файл с расширением *.txt.
Теперь нужно поменять расширение этого файла с *.txt на *.json.
Если у Вас не отображается расширение файлов, вот заметка:
После такой операции, вы получаете json-файл, в котором можно хранить данные.
2 вариант. Сервис jsoneditoronline.
Это вариант, по моему мнению, намного удобнее. Вот ссылка на Интернет-сервис, с помощью которого можно легко создавать json файлы.
После того, как вы сформируете там свои данные, достаточно нажать на кнопку Save и готовый json файл сохраниться на диск.
Преимущество в использовании этого варианта в том, что сервис указывает на все синтаксические ошибки, которые вы можете допустить.
Частная коллекция качественных материалов для тех, кто делает сайты
В этой рубрике Вы найдете уроки, которые относятся к теме создания сайта, но не попали ни в один раздел.
Как выбрать хороший хостинг для своего сайта?
Выбрать хороший хостинг для своего сайта достаточно сложная задача. Особенно сейчас, когда на рынке услуг хостинга действует несколько сотен игроков с очень привлекательными предложениями. Хорошим вариантом является лидер рейтинга Хостинг Ниндзя — Макхост.
Как разместить свой сайт на хостинге? Правильно выбранный хороший хостинг - это будущее Ваших сайтов
Разработка веб-сайтов с помощью онлайн платформы Wrike
Создание вебсайта - процесс трудоёмкий, требующий слаженного взаимодействия между заказчиком и исполнителем, а также между всеми членами коллектива, вовлечёнными в проект. И в этом очень хорошее подспорье окажет онлайн платформа Wrike.
20 ресурсов для прототипирования
Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.
Топ 10 бесплатных хостингов
Небольшая подборка провайдеров бесплатного хостинга с подробным описанием.
Быстрая заметка: массовый UPDATE в MySQL
Ни для кого не секрет как в MySQL реализовать массовый INSERT, а вот с UPDATE-ом могут возникнуть сложности. Чтобы не прибегать к манипуляциям события ON_DUPLICATE можно воспользоваться специальной конструкцией CASE … WHEN … THEN.
Распознавание текста из изображений через командную строку
Для человека не составляет особого труда посмотреть на изображение и прочитать представленный текст. Для машины данный процесс не так прост. Однако с помощью imgclip вы сможете быстро выполнить данную операцию.
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.
Читайте также: