一、引言：什么是 JSON

JSON (Java Script Object Notation) 是一种很常用的数据格式，它常常用在 web 应用程序中。它可以表示结构化的数据。

下面是常见的 JSON 文件结构

{
    "name": "Kamishiro Rize",
    "age": "22",
    "occupation": "firefighter",
    "traits": [
        "Eagle Eyed",
        "Fast Healer",
        "High Thirst",
        "Hearty Appetite"
    ]
}

它看起来与 Python 的 字典非常类似，也是由 key - value 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。key/value间均使用逗号进行区分。

在 Python 中，JSON 作为字符串存在

json_get="_blank">str = '{"name": "Kamishiro Rize", "age": "22", "profession": "firefighter", "traits": ["Eagle Eyed", "Fast Healer", "High Thirst", "Hearty Appetite"]}'

JSON 与 Python 的数据结构和对应关系如下：

JSON PYTHON
object dict
array list, tuple
string str, unicode
number int, long, float
true / false True / False
null None

要使用 JSON ，字符串或者包含 JSON 对象的文件，都可以使用 Python 的内置包 json 模块。

import json

二、示例：在 Python 中解析 JSON

JSON 模组的常用方法

load / loads: 把 JSON 转换为 Python

  • loads()
# some json
somebody_info = '{"name": "Wenjie Ye", "age": 75, "nationality": "China"}'
# parse to dict
j = json.loads(somebody_info)
# show result
print(j["name"])
print(j["age"])
print(type(j))

结果

Wenjie Ye
75
<class 'dict'>

将 JSON 转换为 Python 后，其结果的类型为字典

  • load()
# some json
somebody_info = '{"name": "Wenjie Ye", "age": 75, "nationality": "China"}'
# use json.load
# j = json.load(somebody_info)  # AttributeError: 'str' object has no attribute 'read'
from io import StringIO
io = StringIO(somebody_info)
j = json.load(io)
print(type(j))
print(j)

load() 是从json格式的文件中读取数据并转换为python的类型。适用于文件读取，所以我们按 loads() 的例子来操作是会出错的，可以使用 StringIO 转换一下。load() 的结果也是返回字典

<class 'dict'>
{'name': 'Wenjie Ye', 'age': 75, 'nationality': 'China'}

dump / dumps: 把 Python 转换为 JSON

  • dumps()
python_dict = {
    'name': 'Wenjie Ye',
    'age': 75,
    'nationality': 'China',
}
# convert to JSON
j = json.dumps(python_dict)
# result
print(j)
print(type(j))

转换后的结果返回字符串

{"name": "Wenjie Ye", "age": 75, "nationality": "China"}
<class 'str'>
  • dump()

有了 load() 的经验，你应该知道，不带 s 的 dump 方法是用来将python数据类型转换并保存到json格式的文件内的。

from io import StringIO
io = StringIO()
json.dump('{"name": "Wenjie Ye", "age": 75, "nationality": "China"}', io)
content = io.getvalue()
print(content)

结果

"{\"name\": \"Wenjie Ye\", \"age\": 75, \"nationality\": \"China\"}"

总结

  • dumps / dump: 将 Python 转换 JSON，返回的 type 为 str
  • loads / load: 将 JSON 转换为 Python，返回的 type 为 Dict
  • 如果要根据字符串转化方法中使用带有 s 的，要从文件进行转化就不加 s

优雅的使用 json 模块

格式化 JSON 结果

不难发现，dumps 获得的 str 结果并不是很好看，如果数据量大，或者数据结构复杂，没有缩进和换行将使得 JSON 数据变得不容易阅读。

所以 dumps() 方法提供了一些令结果更易读的参数，这些参数在实际工作中也常常用到。

  • indent 参数：定义缩进数
python_dict = {
    'name': 'Wenjie Ye',
    'age': 75,
    'nationality': 'China',
    'occupations': ['Astrophysicist', 'University Professor'],
}
res = json.dumps(python_dict, indent=4)
print(res)

转换的结果将按照 indent 缩进 4 格

{
    "name": "Wenjie Ye",
    "age": 75,
    "nationality": "China",
    "occupations": [
        "Astrophysicist",
        "University Professor"
    ]
}
  • separators 参数：更改默认分隔符

我们先来看看官方对其的定义：

If specified, separators should be an (item_separator, key_separator) tuple. The default is (', ', ': ') if indent is None and (',', ': ') otherwise. To get the most compact JSON representation, you should specify (',', ':') to eliminate whitespace.

  1. 类型应该传入元组
  2. 其默认值是 (',', ': ')

元组的第一个分隔符为 key-value 之间的分隔，默认是逗号；第二个分隔符为 key 与 value 之间的分隔，默认是冒号。

我们可以更改分隔符的样式：

res = json.dumps(python_dict, indent=4, separators=(". ", " = "))
print(res)

结果

{
    "name" = "Wenjie Ye". 
    "age" = 75. 
    "nationality" = "China". 
    "occupations" = [
        "Astrophysicist". 
        "University Professor"
    ]
}
  • sort_keys 参数： 对结果排序，布尔值
res = json.dumps(python_dict, indent=4, sort_keys=True)
print(res)

结果

{
    "age": 75,
    "name": "Wenjie Ye",
    "nationality": "China",
    "occupations": [
        "Astrophysicist",
        "University Professor"
    ]
}

json 模块不支持转换 bytes 类型

需要注意的是对于 bytes，json 模块并不能顺利转换，要先将bytes转换为str格式。

b = b"bytes content"
# j = json.dumps(b)  # TypeError: Object of type bytes is not JSON serializable
j = json.dumps(b.decode())
print(j)  # "bytes content"

直接转换 bytes 的结果是 TypeError，会告知你 bytes 不可JSON序列化， 只有转换为 str 类型后才可以序列化。

json 文件读写

import json
python_dict = {"k1": "v1", "k2": 123, "k3": ["I'm", "NutCat"]}
# write
f_json = json.dump(python_dict, open("E:\\temp\\temp.json", "w"))
print(f_json)  # return None
# read
import os
os.chdir("E:\\temp\\")
# check temp.json exist
print(os.listdir())
# read json file
print(json.load(open("E:\\temp\\temp.json")))

结果

None
['temp.json']
{'k1': 'v1', 'k2': 123, 'k3': ["I'm", 'NutCat']}

当然，我还是推荐使用 with open 的方式来写入数据

with open("E:\\temp\\temp.json", "w") as f:
	json.dump(python_dict, f)

利用 pandas 读取 JSON

import pandas as pd
df = pd.read_json("E:\\temp\\temp.json")
print(df.head())

如果你想利用 DataFrame 的特性来处理数据，你还可以使用 Pandas 库来读取数据，它读取我们之前生成的 temp.json 的结果如下：

   k1   k2      k3
0  v1  123     I'm
1  v1  123  NutCat

毫无疑问，我们可以用上强大的 pandas 的特性来处理 json 数据了。

但是，实际工作中，json 文件的内容可不像我们 temp.json 文件一样简单到朴实无华，我们需要知道怎么处理嵌套的 JSON 数据

有如下的 JSON 数据，保存在 json_test.json 文件中，members 字段中保存有 object 类型的数据，这些嵌套的数据在读取到 DataFrame 后会被转换为字典。

{
    "system_id": 707077,
    "system_name": "account_system",
    "formed": 2022,
    "update_time": "2022-06-06",
    "members": [
        {
            "username": "Kamishiro Rize",
            "age": "22",
            "account": "12345678",
            "nationality": "Japan",
            "active": false
        },
        {
            "username": "Wenjie Ye",
            "age": "75",
            "account": "87654321",
            "nationality": "China",
            "active": true
        }
    ]
}

现在，我们按照以前的方法读取它

import os
import pandas as pd
df = pd.read_json("json_test.json")
print(df)

读取的结果如下

   system_id     system_name  formed update_time  \
0     707077  account_system    2022  2022-06-06   
1     707077  account_system    2022  2022-06-06   
                                             members  
0  {'username': 'Kamishiro Rize', 'age': '22', 'a...  
1  {'username': 'Wenjie Ye', 'age': '75', 'accoun...

其中的 members 字段是保存了一整个字典的，那么应该如何把他拆分开呢？其实，这一步已经和 json 无关了，是依靠 pandas 来处理这些嵌套的数据了。

我们可以在 members 列上，使用 apply 方法

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

返回了 DataFrame 结果

	username	age	account	nationality	active
0	Kamishiro Rize	22	12345678	Japan	False
1	Wenjie Ye	75	87654321	China	True

但是，使用 apply 方法后生成了一个新 DataFrame，那我们还得想个办法给拼回去原来的 DataFrame。

其实，pandas 库中还有一个函数 json_normalize()

import json
import pandas as pd
with open("json_test.json") as f:
    acct_info = json.load(f)
res = pd.json_normalize(
    acct_info,
    record_path=["members"],
    meta=["system_id", "system_name", "formed", "update_time"],
)
print(res)

它会将 members 拆分并拼接到 DataFrame 结果中

         username age   account nationality  active system_id     system_name  \
0  Kamishiro Rize  22  12345678       Japan   False    707077  account_system   
1       Wenjie Ye  75  87654321       China    True    707077  account_system   
  formed update_time  
0   2022  2022-06-06  
1   2022  2022-06-06
  • record_path： 需要拆分的列的名字
  • meta： 其他要加入到结果的列名的list，其顺序就是输出的顺序
  • meta_prefix： 这个参数可以给 meta 的字段名前加个前缀
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