Как работать с модулем JSON в Python

Основной принцип работы интернета — обмен данными. Они бывают разных видов, например файл, строка или число. Есть структура данных, с которой можно быстро и просто воссоздавать объекты и обмениваться этими данными по сети, — JSON.

JSON в Python

JSON — это строка со словарем. Это байтовая последовательность. Вы можете отправить строку по сети приложению, а в нём воссоздать полученную структуру в объекты языка.

💡 Пример JSON:

Структура JSON

JSON работает на двух основных структурах:

1. Коллекции пар «ключ — значение» (аналогично словарям в Python):

   1 2 3 4 5

   { "name": "Alice", "age": 30, "is_student": false }

   Ключи должны быть строками — в двойных кавычках «». Значения могут быть строками, числами, булевыми (true/false), null, массивами или другими объектами.

2. Упорядоченные списки значений (аналогично спискам в Python):
   [«apple», «banana», «cherry»].
   В массивах могут быть любые допустимые JSON-значения, в том числе вложенные объекты и массивы.
   Пример сложной структуры:

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

   { "user": { "id": 1, "name": "John Doe", "roles": ["admin", "editor"], "metadata": { "created_at": "2023-01-01", "active": true } } }

В Python JSON выглядит как:

• объекты → dict;
• массивы → list;
• строки → str;
• числа → int или float;
• true/false → True/False;
• null → None.

Нужно понимать структуры JSON, чтобы корректно работать с методами:

• json.loads() — чтение JSON;
• json.dumps() — запись JSON.

Основные операции с JSON в Python

С JSON в Python работают с помощью встроенного модуля json, он дает простые и удобные методы, чтобы преобразовать данные между JSON-форматом и Python-объектами. В этом блоке рассмотрим ключевые операции. С ними можно интегрировать JSON в ваши программы, например в обработку API-ответов, конфигурационных файлов или данных веб-приложений.

Загрузка JSON из строки

Используйте json.loads(), чтобы преобразовать JSON-строку в Python-объект:

Запись JSON в строку

Метод json.dumps() преобразует Python-объект в JSON-строку:

Загрузка JSON из файла

Чтение JSON из файла с помощью json.load():

Запись JSON в файл

Сохранить Python-объект в файл в формате JSON — json.dump() — можно так:

Сериализация и десериализация

В Python много библиотек, чтобы работать с JSON, но мы рассмотрим встроенную библиотеку JSON Python. С ней можно приводить любые структуры данных к JSON-объекту — вплоть до пользовательских классов. А из него получать совместимую для работы в Python сущность — объект языка.

Разобраться в Python вы сможете на курсе «Python-разработчик». Преподаватели объяснят все нюансы доступным языком, а вы выполните практические задания. Например, разработаете виджет банковских операций. После учебы у вас будет готовое портфолио и диплом о профессиональной переподготовке.

Упаковка объектов в байтовую последовательность называется сериализацией, а распаковка байтов в объекты языка программирования, приведение последовательности назад к типам и структурам — десериализацией.

Нужно переводить данные в байты, чтобы отправлять их по сети или локально другому приложению: другой формат передать невозможно. Вот так преобразовывают данные из объектов Python в JSON и обратно:

Функции

С Dumps можно создать JSON-строку из переданного в нее объекта. С Loads — преобразовать строку назад в объекты языка.

Dump и load используют, чтобы сохранить результат в файл или воссоздать объект. Работают они похожим образом, но нужно передавать специальный объект для работы с файлом — filehandler.

Примеры

Вот несколько примеров сериализации и десериализации:

1. Сериализация (Python → JSON).
   Преобразование объектов Python в JSON-формат:
   

   import json
   # Python-словарь
   data = {
   "name": "Anna",
   "age": 28,
   "courses": ["Math", "Physics"],
   "is_student": True,
   "graduated": None
   }
   # Сериализация в JSON-строку
   json_str = json.dumps(data, indent=4) # indent для красивого форматирования
   print(json_str)

   Вывод:

   {
   "name": "Anna",
   "age": 28,
   "courses": ["Math", "Physics"],
   "is_student": true,
   "graduated": null
   }

2. Десериализация (JSON → Python).
   
   Преобразование JSON-строки обратно в объект Python:

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

   json_data = ''' { "name": "Alex", "age": 35, "married": false, "children": ["Mia", "Tom"] } ''' # Десериализация в Python-словарь python_dict = json.loads(json_data) print(python_dict)

   Вывод:

   1 2 3 4 5 6

   { 'name': 'Alex', 'age': 35, 'married': False, 'children': ['Mia', 'Tom'] }

3. Работа с файлами.

   1 2 3 4 5 6 7

   # Запись JSON в файл (сериализация) with open("user.json", "w") as file: json.dump(data, file, indent=2) # Чтение JSON из файла (десериализация) with open("user.json", "r") as file: loaded_data = json.load(file) print(loaded_data)

Как работать с пользовательскими объектами

Пользовательские классы не относятся к JSON-сериализуемым. Это значит, что просто применить к ним функции dumps, loads или dump и load не получится:

🚀 Написать функцию

Чтобы сериализовать пользовательский объект в JSON-структуру данных, нужен аргумент default. Указывайте вызываемый объект, то есть функцию или статический метод.

Чтобы получить аргументы класса с их значениями, нужна встроенная функция __dict__, потому что любой класс — это словарь со ссылками на значения по ключу.

Чтобы сериализовать аргументы класса и их значения в JSON, напишите функцию:

Но можно создать отдельную функцию и указать ее как аргумент:

❗ Мы добавили название класса в получаемую структуру. Так можно безошибочно понять, сущность какого класса десериализовать в объект.

Более подробно писать функции вы научитесь на курсе «Python-разработчик». А еще сами сделаете сервис проверки файлов с возможностью регистрации, отправки уведомлений и формирования отчета о задачах.

🚀 Создать расширение классов

Такого же результата добьетесь, если примените расширения специальных классов библиотеки:

Такой подход можно использовать и тогда, когда класс состоит из нескольких других.

🚀 Применить паттерн «Адаптер»

Идея в том, чтобы написать класс, который приводит к JSON пользовательские объекты и восстанавливает их. Определите класс фигуры, формы и цвета:

Напишите класс, который будет приводить объекты фигуры к JSON, а из JSON воссоздавать полученный объект:

Протестируйте решение:

Вывод терминала:

Отображение объектов:

Отображение JSON:

Отображение восстановленных объектов:

Изучайте Python на онлайн-курсе от Skypro «Python-разработчик». Программа рассчитана на новичков без опыта программирования и технического образования. Курс проходит в формате записанных коротких видеолекций. Будет много проверочных заданий и мастер-классов. В конце каждой недели — живая встреча с экспертами разработки для ответов на вопросы и разбора домашек.

Главное о работе с JSON в Python

• JSON — это стандарт обмена данными. С ним легко сериализовать и десериализовать объекты.
• Стандарт часто применяют, когда разрабатывают API и веб-приложения.
• Для сериализации и десериализации объектов в строку или из строки используйте функции json.dumps и json.loads. Из файлов — json.dump и json.load.
• Сериализовать можно любую пользовательскую структуру. Для этого создайте функцию, напишите расширение классов JSONEncoder/JSONDecoder или свою реализацию «Адаптера».