У меня есть этот JSON в файле:

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

Я написал этот скрипт для печати всех данных JSON:

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

Однако эта программа вызывает исключение:

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)

Как я могу разобрать JSON и извлечь его значения?

отвечать

Ваши данные недействительны в формате JSON . У вас есть, []когда у вас должно быть {}:

  • []предназначены для массивов JSON, которые вызываются listв Python
  • {}предназначены для объектов JSON, которые вызываются dictв Python

Вот как должен выглядеть ваш файл JSON:

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

Затем вы можете использовать свой код:

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

С данными теперь вы также можете находить такие значения:

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

Попробуйте их и посмотрите, станет ли это иметь смысл.

Вы data.jsonдолжны выглядеть так:

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

Ваш код должен быть:

import json
from pprint import pprint

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

Обратите внимание, что это работает только в Python 2.6 и выше, так как это зависит от withоператора . При использовании Python 2.5 from __future__ import with_statement, в Python <= 2.4 см . Ответ Джастина Пила, на котором основан этот ответ.

Теперь вы также можете получить доступ к таким одиночным значениям:

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

Ответ Джастина Пила действительно полезен, но если вы используете Python 3, чтение JSON должно выполняться следующим образом:

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

Примечание: используйте json.loadsвместо json.load. В Python 3 json.loadsпринимает строковый параметр. json.loadпринимает параметр объекта, подобного файлу. data_file.read()возвращает строковый объект.

Честно говоря, я не думаю, что в большинстве случаев проблема с загрузкой всех данных json в память. Я вижу это в JS, Java, Kotlin, cpp, ржавчине почти на каждом языке, который я использую. Считайте проблему с памятью как шутку для меня :)

С другой стороны, я не думаю, что вы можете разобрать json, не прочитав его целиком.

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

"Ultra JSON" или просто "ujson" может обрабатывать []ввод файла JSON. Если вы читаете входной файл JSON в свою программу как список элементов JSON; например, [{[{}]}, {}, [], etc...]ujson может обрабатывать любой произвольный порядок списков словарей, словарей списков.

Вы можете найти ujson в индексе пакетов Python, а API почти идентичен встроенной jsonбиблиотеке Python .

ujson также намного быстрее, если вы загружаете файлы JSON большего размера. Вы можете увидеть детали производительности в сравнении с другими библиотеками Python JSON по той же ссылке.

Если вы используете Python3, вы можете попробовать изменить свой ( connection.jsonфайл) JSON на:

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

Затем используйте следующий код:

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

В этом разборе есть два типа.

  1. Разбор данных из файла по системному пути
  2. Разбор JSON с удаленного URL.

Из файла вы можете использовать следующие

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

В этой статье объясняется полный анализ и получение значений с использованием двух сценариев. Разбор JSON с использованием Python

Вот вам и измененный data.jsonфайл:

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

Вы можете вызвать или распечатать данные на консоли, используя следующие строки:

import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
    data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)

Ожидаемый результат для print(data_item['parameters'][0]['id']):

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

Ожидаемый результат для print(data_item['parameters'][0]['id']):

valore

Как пользователь python3 ,

Различие между loadи loadsметодами имеет важное значение , особенно , когда вы читаете JSon данные из файла.

Как указано в документах:

json.load:

Deserialize fp (a .read()-supporting text file or binary file containing a JSON document) to a Python object using this conversion table.

json.loads:

json.loads: Deserialize s (a str, bytes or bytearray instance containing a JSON document) to a Python object using this conversion table.

Метод json.load может напрямую читать открытый документ json, поскольку он может читать двоичный файл.

with open('./recipes.json') as data:
  all_recipes = json.load(data)

В результате ваши данные json доступны в формате, указанном в этой таблице преобразования:

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