Dlaczego Python nie może parsować tych danych JSON?
Mam ten JSON w pliku:
{
"maps": [
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
},
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
}
],
"masks": [
"id": "valore"
],
"om_points": "value",
"parameters": [
"id": "valore"
]
}
Napisałem ten skrypt, aby wydrukować wszystkie dane JSON:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
pprint(data)
Ten program powoduje jednak wyjątek:
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 5, in <module>
data = json.load(f)
File "/usr/lib/python3.5/json/__init__.py", line 319, in loads
return _default_decoder.decode(s)
File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode
obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
obj, end = self.scan_once(s, idx)
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 13 column 13 (char 213)
Jak mogę przeanalizować JSON i wyodrębnić jego wartości?
9 answers
Twoje dane nie są poprawne w formacie JSON . Masz []
Kiedy powinieneś mieć {}
:
-
[]
są dla tablic JSON, które są nazywanelist
w Pythonie -
{}
są dla obiektów JSON, które są nazywanedict
w Pythonie
Oto jak powinien wyglądać Twój plik JSON:
{
"maps": [
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
},
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
}
],
"masks": {
"id": "valore"
},
"om_points": "value",
"parameters": {
"id": "valore"
}
}
Wtedy możesz użyć swojego kodu:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as f:
data = json.load(f)
pprint(data)
Z danymi można teraz również znaleźć wartości takie jak:
data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]
Wypróbuj je i zobacz, czy zacznie się sens.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2019-03-21 21:40:19
Twoje data.json
powinno wyglądać tak:
{
"maps":[
{"id":"blabla","iscategorical":"0"},
{"id":"blabla","iscategorical":"0"}
],
"masks":
{"id":"valore"},
"om_points":"value",
"parameters":
{"id":"valore"}
}
Twój kod powinien brzmieć:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
data = json.load(data_file)
pprint(data)
Zauważ, że działa to tylko w Pythonie 2.6 i nowszych, ponieważ zależy to od with
-oświadczenie . W Pythonie 2.5 użyj from __future__ import with_statement
, w Pythonie odpowiedź Justina Peela, na której opiera się ta odpowiedź.
Możesz teraz również uzyskać dostęp do pojedynczych wartości, takich jak:
data["maps"][0]["id"] # will return 'blabla'
data["masks"]["id"] # will return 'valore'
data["om_points"] # will return 'value'
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2017-05-23 12:18:36
Odpowiedź Justina Peela jest naprawdę pomocna, ale jeśli używasz Pythona 3 czytanie JSON powinno być zrobione tak:
with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
data = json.loads(data_file.read())
Uwaga: użyj json.loads
zamiast json.load
. W Pythonie 3, json.loads
pobiera parametr string. json.load
pobiera parametr obiektu podobny do pliku. data_file.read()
zwraca obiekt string.
Szczerze mówiąc, nie wydaje mi się, aby w większości przypadków ładowanie wszystkich danych json do pamięci było problemem. Widzę to w JS, Java, Kotlin, cpp, rust prawie w każdym języku, którego używam. Rozważmy problem pamięci jak joke to me:)
Z drugiej strony, nie sądzę, że możesz analizować json bez przeczytania wszystkiego.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2021-01-06 03:57:25
data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
for line in f:
data.append(json.loads(line))
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2013-05-12 20:47:46
"Ultra JSON" lub po prostu "ujson" poradzi sobie z posiadaniem []
w pliku JSON. Jeśli czytasz plik wejściowy JSON do programu jako listę elementów JSON; na przykład, [{[{}]}, {}, [], etc...]
ujson może obsłużyć dowolną kolejność list słowników, słowników list.
Ujson można znaleźć w indeksie pakietów Pythona , A API jest prawie identyczne z wbudowaną biblioteką Pythona json
.
Ujson jest również znacznie szybszy, jeśli ładujesz większe pliki JSON. Możesz zobaczyć szczegóły wydajności w porównaniu z innymi bibliotekami Pythona JSON w tym samym linku.
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2018-02-10 04:45:38
Jeśli używasz Python3, możesz spróbować zmienić swój (connection.json
plik) JSON na:
{
"connection1": {
"DSN": "con1",
"UID": "abc",
"PWD": "1234",
"connection_string_python":"test1"
}
,
"connection2": {
"DSN": "con2",
"UID": "def",
"PWD": "1234"
}
}
Następnie użyj następującego kodu:
connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2019-04-13 09:30:18
W tym parsowaniu są dwa typy.
- parsowanie danych z pliku ze ścieżki systemowej
- parsowanie JSON ze ZDALNEGO ADRESU URL.
Z pliku możesz użyć następującego
import json
json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
value = json['key']
print json['value']
Ten arcticle wyjaśnia pełne parsowanie i pobieranie wartości przy użyciu dwóch scenariuszy.parsowanie JSON za pomocą Pythona
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2018-10-05 13:47:08
Oto zmodyfikowany data.json
Plik:
{
"maps": [
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
},
{
"id": "blabla",
"iscategorical": "0"
}
],
"masks": [{
"id": "valore"
}],
"om_points": "value",
"parameters": [{
"id": "valore"
}]
}
Możesz wywołać lub wydrukować dane na konsoli, używając poniższych linii:
import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)
Oczekiwany wynik dla print(data_item['parameters'][0]['id'])
:
{'maps': [{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'},
{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'}],
'masks': [{'id': 'valore'}],
'om_points': 'value',
'parameters': [{'id': 'valore'}]}
Oczekiwany wynik dla print(data_item['parameters'][0]['id'])
:
valore
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2019-04-13 09:28:00
Jako użytkownik python3 ,
Różnica między metodami load
i loads
jest ważna szczególnie, gdy odczytujemy dane json z pliku.
Jak podano w dokumentach:
Json.load:
Deserialize fp (a .read () - obsługa pliku tekstowego lub binarnego pliku zawierającego dokument JSON) do obiektu Pythona za pomocą tego tabela konwersji.
Json.obciążenia:
Json.ładuje: Deserialize s (a str, bytes lub bytearray instancja zawierający dokument JSON) do obiektu Pythona za pomocą tej konwersji stolik.Json.metoda load może bezpośrednio odczytać otwarty dokument json, ponieważ jest w stanie odczytać plik binarny.
with open('./recipes.json') as data:
all_recipes = json.load(data)
W rezultacie Twoje dane json są dostępne w formacie określonym zgodnie z tabelą konwersji:
Https://docs.python.org/3.7/library/json.html#json-to-py-table
Warning: date(): Invalid date.timezone value 'Europe/Kyiv', we selected the timezone 'UTC' for now. in /var/www/agent_stack/data/www/doraprojects.net/template/agent.layouts/content.php on line 54
2018-11-30 09:21:20