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Python中优雅处理JSON文件的方法实例

2021-12-21 11:26:32 作者：赵卓不凡

JSON是一种轻量级的数据交换格式,JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯,这篇文章主要给大家介绍了关于Python中优雅处理JSON文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

1. 引言

在本文中，我们将学习如何使用Python读取、解析和编写JSON文件。
我们将讨论如何最好地处理简单的JSON文件以及嵌套的JSON文件,当然我们也将讨论如何访问Json文件数据中的特定值。

2. 什么是JSON文件?

JSON（Java Script Object Notation）是一种流行的文件格式，主要用于在web应用程序中存储和传输数据。如果我们经常和数据打交道，那么一定或多或少遇到过JSON格式的文件，因此我们有必要来学习如何读取和写入JSON。

下图为常见的JSON文件结构的示例.

JSON结构看起来和Python中的字典非常类似。需要注意的是，JSON格式通常是由key: 结对组成,其中key是字符串形式,value是字符串、数字、布尔值、数组、对象或null。

为了更直观的进行说明,在下图中我们以蓝色突出显示了所有的key,同时以橙色突出显示了所有的value。请注意,以下每组key/value间均使用逗号进行区分。

3. 使用Python处理JSON文件

在Python中内置了用于读取JSON文件的函数。以下给出几个如何将JSON文件解析为Python对象的示例。

3.1. 将JSON文件读取为字典类型

首先我们需要导入 json库, 接着我们使用open函数来读取JSON文件,最后利用json.load()函数将JSON字符串转化为Python字典形式.

就这么简单,代码如下:

import json with open('superheroes.json') as f: superHeroSquad = json.load(f) print(type(superHeroSquad)) # Output: dict print(superHeroSquad.keys()) # Output: dict_keys(['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active', 'members'])

上述代码很简单很直观啦,唯一需要注意的是json库中有load()和loads()两个函数.

函数load()作用为读取JSON文件生成Python对象函数loads()作用为读取JSON 字符串流生成Python对象

我们可以将loads()函数中的字符s的含义理解成 load for strings.

3.2. 将JSON文件读取为Pandas类型

当然我们也可以使用Pandas库中的 read_json函数来读取对应的JSON文件,

代码如下:

import pandas as pd df = pd.read_json('superheroes.json')

运行结果如下:

需要注意的是使用Pandas库不仅仅可以读取电脑本地磁盘上的JSON文件,也可以通过URL读取网络上存放的文件.

代码如下:

df1 = pd.read_json('https://mdn.github.io/learning-area/javascript/oojs/json/superheroes.json')

3.3. 使用Pandas读取嵌套JSON类型

我们有时候遇到的JSON文件是嵌套的,这经常会让读取工作变得有些困难. 其实嵌套JSON和Python中的嵌套字典思想类似,即字典中嵌套字典.

我们观察上述例子中的member字段,其值也为字典类型,下图中我们使用缩进来展示嵌套结构。

设想一下，当我们将JSON文件加载到Pandas数据框架中时，members列如下所示。每行包含一个字典。

接下来我们讨论两种实现方法，这两种方法中，我们可以解析数据，以便将每个键分解为单独的一列。

我们可以在members这一列上使用apply方法，代码如下：

df['members'].apply(pd.Series)

上述代码执行后，members列会被拆分为4个新列，如下所示：

当然如果你想将上述拆分后的结果和之前的结果进行合并，可以使用pd.concat函数，

代码如下：

df = pd.concat([df['members'].apply(pd.Series), df.drop('members', axis = 1)], axis = 1)

在Pandas库中还有一个函数 json_normalize() ，它允许我们把嵌套的JSON展开。这是最简单的方法来解析嵌套的JSON了。

代码如下：

def test2(): with open('superheroes.json') as f: superHeroSquad = json.load(f) out = pd.json_normalize(superHeroSquad, record_path=['members'], meta=['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active']) print(out)

上述代码中：

record_path为我们希望拆分的列的名字

meta为列名的list，为我们输出的次序

运行结果如下：

最后我们需要注意的是，我们可以在上述函数json_normalize中添加参数 meta_prefix，这样可以让我们对meta中的名字添加统一的前缀。

代码如下：

pd.json_normalize(superHeroSquad, record_path = ['members'], meta = ['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active'], meta_prefix = 'members_')

运行结果如下：

3.4. 访问特定位置的数据

在Python中我们可以通过Key的名字或者下标来访问JSON文件中任意位置的数据。

比如，假设我们想知道我们的第二个超级英雄的秘密身份。即在下图中，需要访问特定位置的数据在下图中以紫色突出显示。

为了得到这个值，我们可以直接使用以下语句：

superHeroSquad['members'][1]['secretIdentity']

从层次结构的顶部开始，由上往下，我们需要的第一个key是'members'，因为它是我们需要访问的值所在的父节点。

在‘members'对应的键值中，我们看中括号，然后下标1表示list中的第二个成员。接着我们来看字段'secretIdentity',如下所示：

将上述过程合并在一起，我们就可以得到我们特定位置出的值为'Jane Wilson'。

细心的同学可能已经注意到，我在上面的JSON片段中突出显示了两个蓝色的值。希望感兴趣的同学们可以作为练习来尝试访问这些值。欢迎在文章后面的评论区中分享你的代码。

3.5. 导出JSON

让我们编辑一下我们最后一位超级英雄，将其secretIdentity从‘Unknow'更改为‘Will Smith'，接着将这个字典导出为JSON文件。这里我们将使用json.dump()函数将字典写入文件。

代码如下：

#update secret identity of Eternal Flame superHeroSquad['members'][2]['secretIdentity'] = 'Will Smith' with open('superheroes.json', 'w') as file: json.dump(superHeroSquad, file)

上述代码运行后，我们打开文件superheroes.json，可以发现最后一名超级英雄的secretIdentity已经由Unknow变为了Will Smith.

当然，作为选择，我们也可以使用Pandas中的to_json（）函数，完成上述功能。

df.to_json('superheroes.json')