Как сделать таблицу в json
Обновлено: 07.07.2024
Я пытаюсь отобразить таблицу "leaderboard" на основе данных JSON.
Я много читал о формате JSON и преодолел некоторые первоначальные препятствия, но мои знания Javascript очень ограничены, и мне нужна помощь!
В основном мои данные JSON поступают так:
Мне нужно, чтобы иметь возможность прокручивать этот массив, создавая строку таблицы или элемент списка для каждого объекта. В массиве будет неизвестное количество общих объектов, но каждый будет иметь одинаковый формат: три значения: имя, счет, команда.
До сих пор я использовал следующий код, который подтверждает, что я успешно загружаю объекты в консоли -
но я не уверен, как перебирать их, анализируя их в таблице HTML.
Следующий шаг - сортировка записей по счету в порядке убывания.
Любая помощь будет высоко оценена. Спасибо!
Обновленный код ниже, это работает:
($.parseJSON не был необходим, мы можем использовать "данные", поскольку массив JSON уже проанализирован. Я полагаю)
ОТВЕТЫ
Ответ 1
Прокрутите каждый объект, добавив строку таблицы с соответствующими данными на каждую итерацию.
Ответ 2
Вы можете использовать простой jQuery jPut-плагин
Ответ 3
Прокрутите каждый объект, вставьте массив строк и присоедините их. Добавляйте в целевую таблицу, это лучше.
Ответ 4
Вы можете использовать KnockoutJS с помощью jQuery. У KnockoutJS есть умные функции привязки данных. Используя функцию привязки foreach, вы можете написать свой код, как в этом примере:
HTML:
JavaScript:
Fiddle Demo с вашими фиктивными данными
Ответ 5
Сделайте таблицу HTML из массива объектов JSON объектов, расширив $, как показано ниже
и используйте следующее:
где TableCont - некоторый div
Ответ 6
еще один хороший рекурсивный способ генерации HTML из вложенного объекта JSON (в настоящее время не поддерживающего массивы):
Ответ 7
Вот два способа сделать одно и то же: с jQuery или без него:
Ответ 8
Я потратил много времени на разработку различных отчетов. Итак, теперь у меня есть идея - создать веб-структуру для создания веб-отчетов. Я начал здесь:
Если вы заинтересованы, вы можете присоединиться ко мне в этом проекте и помочь.
Ответ 9
Вот еще один способ разобрать объект json в HTML-таблицу
Ответ 10
Это некрасиво, но я просто хочу добавить сюда другие варианты. У этого нет петель. Я использую это в целях отладки
Ответ 11
Этот код очень поможет
Ответ 12
Этот пост очень полезен для всех вас
Сначала проанализируйте данные json с помощью jquery eval parser, а затем итерайте через jquery, каждая из функций ниже - sniplet кода:
JSON (JavaScript Object Notation) – это текстовый формат представления данных в нотации объекта JavaScript. Предназначен JSON, также как и некоторые другие форматы такие как XML и YAML, для обмена данными.
Несмотря на своё название, JSON можно использовать не только в JavaScript, но и в любом другом языке программирования.
JSON по сравнению с другими форматами также обладает достаточно весомым преимуществом. Он в отличие от них является более компактным, а это очень важно при обмене данными в сети Интернет. Кроме этого, JSON более прост в использовании, его намного проще читать и писать.
При веб-разработке JSON очень часто применяется в качестве формата для передачи информации от веб-сервера клиенту (веб-браузеру) при AJAX запросе.
Как выглядит этот процесс? Его можно представить в виде двух шагов. На первом шаге, сервер, по запросу пришедшему ему от клиента, сначала формирует некоторый набор данных в удобном формате, который затем можно было бы очень просто упаковать в строку JSON. Завершается работа на сервере отправкой JSON данных в качестве результата клиенту. На втором шаге, клиент получает в качестве ответа от сервера строку JSON и распаковывает её, т.е. переводит в JavaScript объект. После этого на клиенте выполняются дальнейшие с ними действия, например, выводятся на страницу.
Это один из примеров использования формата JSON. Но его применение не ограничивается только этим сценарием, их очень много и не только в веб.
В JSON, в отличие от XML и YAML, данные организованы также как в объекте JavaScript. Но JSON – это не объект, а строка. При этом не любой объект JavaScript может быть переведён один к одному в JSON. Например, если у объекта есть методы, то они при преобразовании в строку JSON будут проигнорированы и не включены в неё.
Структура формата JSON
Структура строки JSON практически ничем не отличается от записи JavaScript объекта.
Она состоит из набора пар ключ-значения . В этой паре ключ отделяется от значения с помощью знака двоеточия ( : ), а одна пара от другой - с помощью запятой ( , ). При этом ключ в JSON, в отличие от объекта обязательно должен быть заключен в двойные кавычки . Это первое отличие JSON от JavaScript объекта. В объекте ключ (имя свойства) не обязательно следует заключать в двойные кавычки.
Чтобы не усложнять доступ к данным, при задании ключам имён лучше придерживаться тех же правил, что и при именовании переменных.
Второе отличие заключается в том, что значение ключа в JSON можно задать только в одном из следующих форматов: string (строкой), number (числом), object (объектом), array (массивом), boolean (логическим значением true или false ) или null (специальным значением JavaScript). Например, значение ключа в JSON не может быть функцией или датой (объектом типа Date ).
Пример JSON строки, состоящей из различных типов данных:
При этом стоит обратить внимание на то, что JSON не допускает использование внутри своей структуры комментариев.
Работа с JSON в JavaScript
Как было уже отмечено выше, JSON – это строка.
Работа с JSON в JavaScript обычно осуществляется в двух направлениях:
- перевод строки JSON в объект (данный процесс ещё называют парсингом);
- конвертирование объекта в строку JSON (другими словами действие обратное парсингу).
Парсинг JSON
Парсинг JSON (перевод строки JSON в объект JavaScript) осуществляется с помощью метода eval или parse .
Пример использования eval для парсинга JSON:
Метод eval не рекомендуется использовать так как он не безопасен. Так если кто-то сможет добавить скрипт в строку JSON, то он выполнится.
В JavaScript для парсинга строки в JSON рекомендуется использовать метод JSON.parse . Он такой уязвимости не имеет.
Использование метода JSON.parse :
Конвертирование объекта JavaScript в строку JSON
Перевод объекта JavaScript в строку JSON осуществляется с помощью метода JSON.stringify . Данный метод осуществляет действие обратное методу JSON.parse .
Преимущества формата JSON
Формат представления данных JSON имеет следующие преимущества:
- удобные и быстрые в работе методы, предназначенные для конвертации (парсинга) строки JSON в объект JavaScript и обратно;
- понятная и простая структура данных;
- очень маленький размер по сравнению с другими форматами данных (например XML). Это связано с тем, что формат JSON содержит минимальное возможное форматирование, т.е. при его написании используется всего несколько специальных знаков. Это очень важное преимущество, т.к. данные представленные в формате JSON будут быстрее загружаться, чем, если бы они были бы представлены в других форматах.
Из-за того что данный формат имеет очень много преимуществ он стал применяться не только в JavaScript, но и во многих других языках, таких как C, Ruby, Perl, Python, PHP и т.д.
Сравнение форматов JSON и XML
Формат JSON имеет следующие преимущества перед форматом XML:
- При передаче некоторых данных размер JSON будет значительно меньше, чем размер XML.
- JSON имеет более удобные методы конвертации в структуры данных JavaScript, чем XML.
- JSON более просто создавать, чем XML.
Работа с данными JSON после парсинга
Работа с данными JSON после парсинга осуществляется как с объектом JavaScript.
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.
От автора: создавая различные проекты, достаточно часто возникает задача, сохранения некоторой информации в базу данных. Но согласитесь – это довольно обыденная операция для любого разработчика. Но что если необходимо сохранить в одну из таблиц массив или объект — конечно в явном виде, данные типы данных сохранить не возможно, но если привести их к формату JSON, сохранение реализуется очень просто, так как JSON это обычная строка.
При этом если – это строка, то использовать ее для построения различных SQLзапросов не представляется возможным, особенно если необходимо выбрать значение некоторого свойства.
Но с выходом системы управления базами данных MySQL версии 5.7, все значительно изменилось, так как разработчики добавили новый тип данных для полей создаваемых таблиц, под названием MySQL JSON. Говоря тем самым, что был добавлен функционал благодаря которому можно работать с информацией хранящейся в строке формата JSON и использовать ее для построения SQLзапросов. Поэтому в данном уроке я хотел показать, как работать с JSON данными, используя СУБД MySQL.
Бесплатный курс по PHP программированию
Освойте курс и узнайте, как создать динамичный сайт на PHP и MySQL с полного нуля, используя модель MVC
В курсе 39 уроков | 15 часов видео | исходники для каждого урока
Для начала, хотел бы отметить, что поддержка данных формата JSON введена в систему управлениями базами данных MySQL начиная с версии 5.7, а значит для хорошего понимания данного урока и тестирования результатов работы, Вам необходимо проверить версию используемой СУБД MySQL и при необходимости выполнить обновление. Если Вы используете программное обеспечение OpenServer, в качестве инструмента для веб-разработки, то выше указанная, версия баз данных, входит в комплект версии 5.2.2 пакета OpenServer.
Теперь давайте создадим новую базу данных, под названием test, которую мы будем использовать для тестирования доступных функций. После этого откроем консоль продукта OpenServer и соединимся с сервером базы данных, используя команду:
Читайте также: