我要评论一、json格式详解
所有 json 数据需要包裹在一个花括号中。
{
"sites": [
{ "name":"maybe" , "url":"www.maybe.com" },
{ "name":"google" , "url":"www.google.com" }
]
}- object（对象）：键/值对（
"key":"value"）的集合。集合使用花括号{ }定义。多个键/值对之间使用逗号,分隔，例如{"name":"pink","url":"unknown"}。 - array（数组）：值的有序集合，使用方括号
[ ]定义，数组中每个值之间使用逗号,进行分隔。
1. 基本语法
- 值可以是数字、字符串、布尔值、数组、对象、null；
- 键必须是唯一的，不能重复；
- 不可以使用八进制或十六进制表示数字。
- 不支持注释
- 可以嵌套
2. 数据类型
number：json 中不区分整型和浮点型。此外，json 中不能使用八进制和十六进制表示数字，但可以使用 e 或 e 来表示 10 的指数。
{
"number_1" : 20,
"number_2" : -21.5,
"number_3" : 1.0e+1
} value：null 和 true/false
object：json 中，对象由花括号{ }以及其中的若干键/值对组成，一个对象中可以包含零个或多个键/值对，每个键/值对之间需要使用逗号,分隔.
{
"author": {
"name": "c",
"description": "c语言"
}
}array：json 中，数组由方括号[ ]和其中的若干值组成，值可以是 json 中支持的任意类型，每个值之间使用逗号,进行分隔。
{
"course" : [
"json",
"css",
{
"ok" : "well",
"how" : "fine"
},
[
3.1,
fasle
],
null
]
}二、python
1. 数据文件（data.json)
{
"employee": {
"name": "john doe",
"age": 35,
"department": {
"name": "engineering",
"location": "building a"
}
}
}2.原生python解析
需要导入json包进行文件解析。
import json
# 读取 json 数据
with open('data/data.json', 'r') as f:
json_data = f.read()
# 解析 json 数据
data = json.loads(json_data)
print(type(data)) # dict
for key, value in data.items(): # 遍历第一层
print(f"key: {key}, value: {value}")
# 如果值是字典，继续遍历第二层
if isinstance(value, dict):
for sub_key, sub_value in value.items(): # 遍历第二层
print(f" sub-key: {sub_key}, sub-value: {sub_value}")
# 如果第二层的值还是字典，进一步处理
if isinstance(sub_value, dict):
for deep_key, deep_value in sub_value.items():
print(f" deep-key: {deep_key}, deep-value: {deep_value}")3. pandas
需要导入pandas包进行文件解析。
import pandas as pd
path = 'data/data.json'
# 1. 打开并读取 json 文件
df = pd.read_json(path)
print(type(df)) # dataframe
# 2. 按行解析 json 数据
x = df.to_dict(orient='records')
print(type(x)) # list ，其中每个元素是一个字典
# 3. 按列解析 json 数据
y = df.to_dict(orient='list')
print(type(y)) # dict 类型，其中每个键的值是列表
# 4. 扁平化嵌套的 json 数据
x_normalized = pd.json_normalize(x)
print(x_normalized)
# 5. 将 dataframe 转换为 json 格式
json_data = df.to_json()
print(json_data)
# 6. 将 dataframe 写入 json 文件
df.to_json('output.json')到此这篇关于一文带你搞懂python如何解读json文件的文章就介绍到这了,更多相关python解读json文件内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
发表评论