Dlaczego Python nie może przeanalizować 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 zgłasza 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?

Twoje dane są nieprawidłowe w formacie JSON . Masz, []kiedy powinieneś {}:

• []są dla tablic JSON, które są wywoływane listw Pythonie
• {}dotyczą obiektów JSON, które są wywoływane dictw języku Python

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"
    }
}

Następnie możesz użyć swojego kodu:

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

Dzięki danym możesz teraz znaleźć takie wartości:

data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]

Wypróbuj je i sprawdź, czy to zaczyna mieć sens.

Twój data.jsonpowinien wyglądać tak:

{
 "maps":[
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"},
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"}
        ],
"masks":
         {"id":"valore"},
"om_points":"value",
"parameters":
         {"id":"valore"}
}

Twój kod powinien być:

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 withnowszych wersjach , ponieważ zależy to od -statement . W Pythonie 2.5 from __future__ import with_statement, w Pythonie <= 2.4, patrz odpowiedź Justina Peela , na której opiera się ta odpowiedź.

Możesz teraz uzyskać dostęp do pojedynczych wartości takich jak to:

data["maps"][0]["id"]  # will return 'blabla'
data["masks"]["id"]    # will return 'valore'
data["om_points"]      # will return 'value'

Odpowiedź Justina Peela jest naprawdę pomocna, ale jeśli używasz języka Python 3, czytanie JSON powinno wyglądać następująco:

with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
    data = json.loads(data_file.read())

Uwaga: użyj json.loadszamiast json.load. W Pythonie 3 json.loadspobiera parametr ciągu. json.loadpobiera parametr obiektu podobny do pliku. data_file.read()zwraca obiekt ciągu.

Szczerze mówiąc, nie sądzę, aby w większości przypadków ładowanie wszystkich danych Json do pamięci stanowiło problem.

data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
    for line in f:
       data.append(json.loads(line))

„Ultra JSON” lub po prostu „ujson” poradzi sobie z []wejściem do pliku JSON. Jeśli czytasz plik wejściowy JSON w swoim programie jako listę elementów JSON; takie jak [{[{}]}, {}, [], etc...]ujson może obsłużyć dowolną dowolną kolejność list słowników, słowników list.

Możesz znaleźć ujson w indeksie pakietu Python, a interfejs API jest prawie identyczny z biblioteką wbudowaną w Python json.

ujson jest również znacznie szybszy, jeśli ładujesz większe pliki JSON. Możesz zobaczyć szczegóły dotyczące wydajności w porównaniu z innymi bibliotekami JSON Pythona w tym samym podanym linku.

Jeśli używasz Python3, możesz spróbować zmienić swój ( connection.jsonplikowy) JSON na:

{
  "connection1": {
    "DSN": "con1",
    "UID": "abc",
    "PWD": "1234",
    "connection_string_python":"test1"
  }
  ,
  "connection2": {
    "DSN": "con2",
    "UID": "def",
    "PWD": "1234"
  }
}

Następnie za pomocą następującego kodu:

connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1

Proszę przejść ze zmodyfikowanym data.jsonplikiem:

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [{
        "id": "valore"
    }],
    "om_points": "value",
    "parameters": [{
        "id": "valore"
    }]
}

Możesz zadzwonić lub wydrukować dane na konsoli, używając poniższych wierszy:

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

Istnieją dwa typy tej analizy.

1. Analizowanie danych z pliku ze ścieżki systemowej
2. Analizowanie JSON ze zdalnego adresu URL.

Z pliku można użyć następujących opcji

import json
json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
value = json['key']
print json['value']

W tym artykule wyjaśniono pełne analizowanie i uzyskiwanie wartości przy użyciu dwóch scenariuszy. Analizowanie JSON przy użyciu Pythona

Jako użytkownik python3 ,

Różnica pomiędzy loadi loadsmetod jest szczególnie ważne podczas odczytu danych z pliku json.

Jak stwierdzono w dokumentach:

json.load:

Deserializuj fp (a .read () - obsługujący plik tekstowy lub plik binarny zawierający dokument JSON) do obiektu Python przy użyciu tej tabeli konwersji.

json.loads:

json.loads: Deserializuj s (instancję str, bytes lub bajtrayray zawierającą dokument JSON) do obiektu Python przy użyciu tej tabeli konwersji.

Metoda json.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 tą tabelą konwersji:

https://docs.python.org/3.7/library/json.html#json-to-py-table