Python의 JSON 구문 분석 라이브러리에 대한 자세한 설명

인터넷 시대의 발달과 함께 데이터는 우리가 노출하는 모든 형태의 정보의 기초가 되었으며, 그 중 JSON 데이터 형식은 네트워크 데이터 교환에 자주 사용됩니다. 이 데이터 형식의 구문 분석 및 사용을 용이하게 하기 위해 Python 언어는 이 기사에서 자세히 설명할 JSON 구문 분석 라이브러리를 제공합니다.

1. JSON 소개

JSON(JavaScript Object Notation)은 경량 데이터 교환 형식입니다. XML에 비해 JSON은 더 간결하고, 읽고 쓰기 쉽고, 구문 분석하고 생성하기가 더 쉽습니다. JSON의 기본 데이터 유형에는 문자열, 숫자, 부울, null 및 두 가지 복합 유형인 배열과 객체가 포함됩니다. 다양한 프로그래밍 언어로 JSON 데이터를 쉽게 생성하고 구문 분석할 수 있습니다.

2. Python의 JSON 모듈

Python에는 JSON 데이터를 쉽게 생성하고 구문 분석할 수 있는 JSON 모듈이 내장되어 있습니다. 이 모듈에는 Python 개체를 JSON 형식 문자열로 변환하고, Python 개체를 JSON 형식으로 변환하여 파일에 저장하고, JSON 문자열을 Python 개체로 변환하고 읽고 읽는 데 사용되는 덤프, 덤프, 로드 및 로드의 네 가지 기능이 포함되어 있습니다. JSON 형식의 파일을 Python 객체로 변환합니다.

1. dumps 및 dump 함수

dumps 함수는 Python 객체를 JSON 형식의 문자열로 변환합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

import json
data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)

실행 결과는 다음과 같습니다.

{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}

dump 함수는 Python 객체를 JSON 형식으로 변환하여 저장합니다. 파일에서 사용 방법은 다음과 같습니다.

import json
data = {'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

2. loads 및 로드 함수

loads 함수는 JSON 문자열을 Python 객체로 변환합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

import json
json_str = '{"name": "Jack", "age": 18, "gender": "male"}'
data = json.loads(json_str)
print(data)

실행 결과는 다음과 같습니다.

{'name': 'Jack', 'age': 18, 'gender': 'male'}

load 함수는 JSON 형식의 파일을 읽어서 Python 객체로 변환합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

import json
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)
print(data)

data.json 파일이 현재 디렉터리에 있는지 확인하세요.

3. 사용예

이제 Python에서 JSON 파싱 라이브러리를 사용하는 방법을 보다 직관적으로 설명하기 위해 예를 들어보겠습니다.

이제 네트워크에서 JSON 형식의 데이터를 가져와야 한다고 가정해 보겠습니다. 구조는 다음과 같습니다.

{
    "name": "Jack",
    "age": 18,
    "gender": "male",
    "scores": [
        {
            "subject": "Math",
            "score": 90
        },
        {
            "subject": "English",
            "score": 85
        }
    ]
}

먼저 요청 라이브러리를 사용하여 데이터를 가져와 Python 개체로 구문 분석합니다.

import requests
import json

url = 'https://example.com/data.json'
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)

다음으로 다음을 수행할 수 있습니다. 각각 다음 코드를 사용하여 가져옵니다. 각 필드는

name = data['name']
age = data['age']
gender = data['gender']
scores = data['scores']

for score in scores:
    subject = score['subject']
    score = score['score']

마지막으로 가져온 데이터를 로컬 파일에 저장할 수 있습니다.

import json

with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('name: ' + name + '
')
    f.write('age: ' + str(age) + '
')
    f.write('gender: ' + gender + '
')
    f.write('scores:
')
    for score in scores:
        f.write('    subject: ' + score['subject'] + '
')
        f.write('    score: ' + str(score['score']) + '
')

이 예를 통해 JSON 형식을 다음을 사용하여 쉽게 가져오고 처리할 수 있음을 알 수 있습니다. Python의 JSON 구문 분석 라이브러리 데이터.

4. 요약

JSON은 매우 편리한 데이터 형식이며 네트워크 응용 프로그램에서 널리 사용됩니다. Python의 JSON 구문 분석 라이브러리는 사용하기 쉽고 이해하기 쉬운 JSON 데이터 형식을 생성하고 구문 분석하기 위한 편리한 기능을 제공합니다. Python 자체 json 라이브러리를 직접 사용할 수도 있고, 타사 라이브러리 simplejson, ujson, demjson 등을 사용할 수도 있습니다. XML 형식에 비해 JSON은 더 가볍고, 읽기 쉽고, 쓰기 쉽고, 구문 분석하기 쉽고, 데이터 교환 및 처리가 더 편리합니다.

위 내용은 Python의 JSON 구문 분석 라이브러리에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!