Orjson 3.4.5

Read JSON data from a file and convert it into dict using json.load()

Using a method, we can read JSON data from text, JSON, or binary file. The method returns data in the form of a Python dictionary. Later we use this dictionary to access and manipulate data in our application or system.

Now, let’s see the example. For this example, I am reading the “developer.json” file present on my hard drive. This file contains the following JSON data.

{
    "name": "jane doe",
    "salary": 9000,
    "skills": ,
    "email": "JaneDoe@pynative.com",
    "projects": 
}

Developer JSON file

Output:

Started Reading JSON file
Converting JSON encoded data into Python dictionary

Decoded JSON Data From File
name : jane doe
salary : 9000
skills : 
email : JaneDoe@pynative.com
projects : 

Done reading json file

Access JSON data directly using key name

Use the following code If you want to access the JSON key directly instead of iterating the entire JSON from a file

Output:

Started Reading JSON file
Converting JSON encoded data into Python dictionary

Decoding JSON Data From File
Printing JSON values using key

jane doe
9000

JaneDoe@pynative.com

Done reading json file

You can read the JSON data from text, json, or a binary file using the same way mentioned above.

Пример десериализации JSON Python

На этот раз, представьте что у вас есть некие данные, хранящиеся на диске, которыми вы хотите манипулировать в памяти. Вам все еще нужно будет воспользоваться контекстным менеджером, но на этот раз, вам нужно будет открыть существующий data_file.json в режиме для чтения.

Python

with open(«data_file.json», «r») as read_file:
data = json.load(read_file)

1 2	withopen(«data_file.json»,»r»)asread_file data=json.load(read_file)

Здесь все достаточно прямолинейно, но помните, что результат этого метода может вернуть любые доступные типы данных из таблицы конверсий

Это важно только в том случае, если вы загружаете данные, которые вы ранее не видели. В большинстве случаев, корневым объектом будет dict или list

Если вы внесли данные JSON из другой программы, или полученную каким-либо другим способом строку JSON форматированных данных в Python, вы можете легко десериализировать это при помощи loads(), который естественно загружается из строки:

Python

json_string = «»»
{
«researcher»: {
«name»: «Ford Prefect»,
«species»: «Betelgeusian»,
«relatives»:
}
}
«»»

data = json.loads(json_string)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

json_string=»»» {     «researcher»: {         «name»: «Ford Prefect»,         «species»: «Betelgeusian»,         «relatives»: [             {                 «name»: «Zaphod Beeblebrox»,                 «species»: «Betelgeusian»             }     } } «»»   data=json.loads(json_string)

Ву а ля! Вам удалось укротить дикого JSON, теперь он под вашим контролем. Но что вы будете делать с этой силой — остается за вами. Вы можете кормить его, выращивать, и даже научить новым приемам. Не то чтобы я не доверяю вам, но держите его на привязи, хорошо?

How to use parse_float and parse_int kwarg in json.load()

As I already told  and , both are optional parameters but, if specified, will be called with the string of every JSON float and integer to be decoded. By default, this is equivalent to and .

Suppose the JSON document contains many float values, and you want to round all float values to two decimal-point. In this case, we need to define a custom function that performs whatever rounding you desire. We can pass such a function to   kwarg.

Also, if you wanted to perform any operation on integer values, we could write a custom function and pass it to  kwarg. For example, you received leave days in the JSON document, and you want to calculate the salary to deduct.

We are using the following JSON file for this example.

Insert image.

Output:

Load float and int values from JSON and manipulate it
Started Reading JSON file
Salary:  9250.542
<class 'float'>
Salary to deduct:  3
Done reading a JSON file

Implement a custom JSON decoder using json.load()

The built-in json module of Python can only handle Python primitives types that have a direct JSON equivalent (e.g., dictionary, lists, strings, numbers, None, etc.).

When you execute a or method, it returns a Python dictionary. If you want to convert JSON into a custom Python object then we can write a custom JSON decoder and pass it to the method so we can get a custom Class object instead of a dictionary.

Let’s see how to use the JSON decoder in the load method. In this example, we will see how to use   parameter of a load method.

Output:

After Converting JSON into Movie Object
Interstellar 2014 7000000

Also read:

• Check if a key exists in JSON and Iterate the JSON array
• Python Parse multiple JSON objects from file

Байты и строки снова вздымают свои уродливые головы

Протокол pickle существует уже много лет, и он развивался вместе с тем как развивался сам Python. Сейчас существует четыре различных версии протокола pickle.

• Python 1.x породил две версии протокола, основанный на тексте формат (версия 0) и двоичный формат (версия 1)
• Python 2.3 ввел новый протокол pickle(версия 2) для того чтобы поддерживать новый функционал в классах Python. Он двоичный.
• Python 3.0 ввел еще один протокол pickle(версия 3) с полной поддержкой объектов типа bytes и массивов байт. Он так же двоичный.

Вау смотрите, разница между строками и байтами снова вздымает свою уродливую голову. (Если вы удивлены, вы не уделяли достаточно внимания.) На практике это значит, что в то время, как Python 3 может читать данные сохраненные при помощи протокола версии 2, Python 2 не может читать данные сохраненные при помощи протокола версии 3.

Parsing and Validating Values¶

This sectinon describes functions that help to validate complex values
and extract, or unpack, data from them. Like , this is also based on format strings.

While a JSON value is unpacked, the type specified in the format
string is checked to match that of the JSON value. This is the
validation part of the process. In addition to this, the unpacking
functions can also check that all items of arrays and objects are
unpacked. This check be enabled with the format character ! or by
using the flag JSON_STRICT. See below for details.

Here’s the full list of format characters. The type in parentheses
denotes the JSON type, and the type in brackets (if any) denotes the C
type whose address should be passed.

s (string)

Convert a JSON string to a pointer to a NULL terminated UTF-8
string. The resulting string is extracted by using
internally, so it exists as long as
there are still references to the corresponding JSON string.

n (null)

Expect a JSON null value. Nothing is extracted.

b (boolean)

Convert a JSON boolean value to a C int, so that true
is converted to 1 and false to 0.

i (integer)

Convert a JSON integer to C int.

I (integer)

Convert a JSON integer to C .

f (real)

Convert a JSON real to C double.

F (integer or real)

Convert a JSON number (integer or real) to C double.

o (any value)

Store a JSON value with no conversion to a pointer.

O (any value)

Like O, but the JSON value’s reference count is incremented.

(array)

Convert each item in the JSON array according to the inner format
string. fmt may contain objects and arrays, i.e. recursive
value extraction is supporetd.

{fmt} (object)

Convert each item in the JSON object according to the inner format
string fmt. The first, third, etc. format character represent
a key, and must be s. The corresponding argument to unpack
functions is read as the object key. The second fourth, etc.
format character represent a value and is written to the address
given as the corresponding argument. Note that every other
argument is read from and every other is written to.

fmt may contain objects and arrays as values, i.e. recursive
value extraction is supporetd.

!

This special format character is used to enable the check that
all object and array items are accessed, on a per-value basis. It
must appear inside an array or object as the last format character
before the closing bracket or brace. To enable the check globally,
use the JSON_STRICT unpacking flag.

*

This special format character is the opposite of !. If the
JSON_STRICT flag is used, * can be used to disable the
strict check on a per-value basis. It must appear inside an array
or object as the last format character before the closing bracket
or brace.

The following functions compose the parsing and validation API:

int json_unpack( *root, const char *fmt, …)

Validate and unpack the JSON value root according to the format
string fmt. Returns 0 on success and -1 on failure.

int json_unpack_ex( *root,  *error, size_t flags, const char *fmt, …)

int json_vunpack_ex( *root,  *error, size_t flags, const char *fmt, va_list ap)

Validate and unpack the JSON value root according to the format
string fmt. If an error occurs and error is not NULL, write
error information to error. flags can be used to control the
behaviour of the unpacker, see below for the flags. Returns 0 on
success and -1 on failure.

Note

The first argument of all unpack functions is json_t *root
instead of const json_t *root, because the use of O format
character causes the reference count of root, or some value
reachable from root, to be increased. Furthermore, the o
format character may be used to extract a value as-is, which allows
modifying the structure or contents of a value reachable from
root.

If the O and o format character are not used, it’s
perfectly safe to cast a const json_t * variable to plain
json_t * when used with these functions.

The following unpacking flags are available:

JSON_STRICT

Enable the extra validation step checking that all object and
array items are unpacked. This is equivalent to appending the
format character ! to the end of every array and object in the
format string.

JSON_VALIDATE_ONLY

Don’t extract any data, just validate the JSON value against the
given format string. Note that object keys must still be specified
after the format string.

Examples:

Packaging

rustup default nightly
pip wheel --no-binary=orjson orjson

This is an example of building a wheel using the repository as source,
installed from upstream, and a pinned version of Rust:

pip install maturin
curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh -s -- --default-toolchain nightly-2020-10-24 --profile minimal -y
maturin build --no-sdist --release --strip --manylinux off
ls -1 target/wheels

Problems with the Rust nightly channel may require pinning a version.
is known to be ok.

orjson is tested for amd64 and aarch64 on Linux, macOS, and Windows. It
may not work on 32-bit targets. It should be compiled with
on amd64 and on arm7. musl
libc is not supported, but building with
will probably work. The recommended flags are specified in
and will apply unless is set.

There are no runtime dependencies other than libc.

orjson’s tests are included in the source distribution on PyPI. It is
necessarily to install dependencies from PyPI specified in
. These require a C compiler. The tests do not
make network requests.

The tests should be run as part of the build. It can be run like this:

pip install -r test/requirements.txt
pytest -q test

인코더와 디코더¶

class (*, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None)

간단한 JSON 디코더.

기본적으로 디코딩할 때 다음과 같은 변환을 수행합니다:

JSON	파이썬
오브젝트(object)	dict
배열(array)	list
문자열(string)	str
숫자 (정수)	int
숫자 (실수)	float
true	True
false	False
null	None

또한, , 및 를 해당 값으로 이해합니다. 이 값은 JSON 명세에 속하지 않습니다.

object_hook이 지정되면, 모든 JSON 오브젝트의 디코딩된 결과로 호출되며, 반환 값을 주어진 대신 사용합니다. 사용자 정의 역 직렬화를 제공하는 데 사용할 수 있습니다 (예를 들어, JSON-RPC 클래스 힌팅을 지원하기 위해).

object_pairs_hook이 지정되면 모든 오브젝트 리터럴의 쌍의 순서 있는 목록으로 디코딩된 결과로 호출됩니다. 대신 object_pairs_hook의 반환 값이 사용됩니다. 이 기능은 사용자 정의 디코더를 구현하는 데 사용할 수 있습니다. object_hook도 정의되어 있으면, object_pairs_hook이 우선순위를 갖습니다.

버전 3.1에서 변경: object_pairs_hook에 대한 지원이 추가되었습니다.

parse_float가 지정되면, 디코딩될 모든 JSON float의 문자열로 호출됩니다. 기본적으로, 이것은 와 동등합니다. JSON float에 대해 다른 데이터형이나 구문 분석기를 사용하고자 할 때 사용될 수 있습니다 (예를 들어, ).

parse_int가 지정되면, 디코딩될 모든 JSON int의 문자열로 호출됩니다. 기본적으로 이것은 와 동등합니다. JSON 정수에 대해 다른 데이터형이나 구문 분석기를 사용하고자 할 때 사용될 수 있습니다 (예를 들어 ).

parse_constant가 지정되면, 다음과 같은 문자열 중 하나로 호출됩니다: , , . 잘못된 JSON 숫자를 만날 때 예외를 발생시키는 데 사용할 수 있습니다.

strict가 거짓이면 (가 기본값입니다), 문자열 안에 제어 문자가 허용됩니다. 이 문맥에서 제어 문자는 0–31 범위의 문자 코드를 가진 것들인데, (탭), , 및 을 포함합니다.

역 직렬화되는 데이터가 유효한 JSON 문서가 아니면, 가 발생합니다.

버전 3.6에서 변경: 모든 매개 변수가 이제 입니다.

(s)

s(JSON 문서가 포함된 인스턴스)의 파이썬 표현을 반환합니다.

주어진 JSON 문서가 유효하지 않으면 가 발생합니다.

(s)

s(JSON 문서로 시작하는 )에서 JSON 문서를 디코딩하고, 파이썬 표현과 문서가 끝난 s에서의 인덱스로 구성된 2-튜플을 반환합니다.

끝에 여분의 데이터가 있을 수 있는 문자열에서 JSON 문서를 디코딩하는 데 사용할 수 있습니다.

Кодировщики и декодировщики

Класс json.JSONDecoder(object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, strict=True, object_pairs_hook=None) — простой декодер JSON.

Выполняет следующие преобразования при декодировании:

JSON	Python
object	dict
array	list
string	str
number (int)	int
number (real)	float
true	True
false	False
null	None

Он также понимает NaN, Infinity, и -Infinity как соответствующие значения float, которые находятся за пределами спецификации JSON.

Класс json.JSONEncoder(skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)

Расширяемый кодировщик JSON для структур данных Python. Поддерживает следующие объекты и типы данных по умолчанию:

Python	JSON
dict	object
list, tuple	array
str	string
int, float	number
True	true
False	false
None	null

Загрузка данных из фала pickle.

Теперь переключитесь во вторую консоль Python — т. е. не в ту где вы создали словарь entry.

>>> shell                                    ①2>>> entry                                    ②
Traceback (most recent call last):
  File «<stdin>», line 1, in <module>NameError: name ‘entry’ is not defined>>> import pickle>>> with open(‘entry.pickle’, ‘rb’) as f:    ③
…     entry = pickle.load(f)               ④
…>>> entry                                    ⑤{‘comments_link’: None,
 ‘internal_id’: b’\xDE\xD5\xB4\xF8′,
 ‘title’: ‘Dive into history, 2009 edition’,
 ‘tags’: (‘diveintopython’, ‘docbook’, ‘html’),
 ‘article_link’:
 ‘http://diveintomark.org/archives/2009/03/27/dive-into-history-2009-edition’,
 ‘published_date’: time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=3, tm_mday=27, tm_hour=22, tm_min=20, tm_sec=42, tm_wday=4, tm_yday=86, tm_isdst=-1),
 ‘published’: True}

① Это вторая консоль Python

② Здесь не определена переменная entry. Вы определяли переменную entry в первой консоли Python, но это полностью отличное окружение со своим собственным состоянием.

③ Откроем entry.pickle файл, который вы создали в первой консоли Python. Модуль pickle использует двоичный формат представления данных, поэтому вам всегда нужно открывать файл в двоичном режиме.

④ Функция pickle.load() принимает на вход поток, читает сериализованные данные из потока, создает новый объект Python, восстанавливает сериализованные данные в новый объект Python, и возвращает новый объект Python.

⑤ Теперь переменная entry — это словарь со знакомыми ключами и значениями.

Результат цикла pickle.dump()/pickle.load() это новая структура данных эквивалентная оригинальной структуре данных.

>>> shell                                    ①1>>> with open(‘entry.pickle’, ‘rb’) as f:    ②
…     entry2 = pickle.load(f)              ③
…>>> entry2 == entry                          ④True>>> entry2 is entry                          ⑤False>>> entry2’tags’                           ⑥(‘diveintopython’, ‘docbook’, ‘html’)>>> entry2’internal_id’
b’\xDE\xD5\xB4\xF8′

① Переключитесь обратно в первую консоль Python.

② Откройте entry.pickle файл

③ Загрузите сериализованные данные в новую переменную entry2

④ Python подтверждает, что эти два словаря(entry и entry2) эквивалентны. В этой консоли вы создали entry с нуля, начиная с пустого словаря вручную присваивая значения ключам. Вы сериализовали этот словарь и сохранили в файле entry.pickle. Теперь вы считали сериализованные данные из этого фала и создали совершенную копию оригинальной структуры.

⑤ Эквивалентность не значит идентичности. Я сказал, что вы создали _идеальную копию_ оригинальной структуры данных, и это правда. Но это все же копия.

⑥ По причинам которые станут ясны в дальнейшем, я хочу указать, что значения ключа ‘tags’ это кортеж, и значение ‘internal_id’ это объект bytes.

Много статей о модуле Pickle ссылаются на cPickle. В Python 2 существует две реализации модуля pickle одна написана на чистом Python а другая на C(но все же вызываема из Python). В Python 3 эти два модуля были объеденены поэтому вам следует всегда использовать import pickle. Вам могут быть плезны эти статьи но следует игнорировать устаревшую информацию о cPickle.

Command Line Interface¶

Source code: Lib/json/tool.py

The module provides a simple command line interface to validate
and pretty-print JSON objects.

If the optional and arguments are not
specified, and will be used respectively:

$ echo '{"json": "obj"}' | python -m json.tool
{
    "json": "obj"
}
$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool
Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

Changed in version 3.5: The output is now in the same order as the input. Use the
option to sort the output of dictionaries
alphabetically by key.

Command line options

The JSON file to be validated or pretty-printed:

$ python -m json.tool mp_films.json

    {
        "title": "And Now for Something Completely Different",
        "year": 1971
    },
    {
        "title": "Monty Python and the Holy Grail",
        "year": 1975
    }

If infile is not specified, read from .

Write the output of the infile to the given outfile. Otherwise, write it
to .

Sort the output of dictionaries alphabetically by key.

New in version 3.5.

Disable escaping of non-ascii characters, see for more information.

New in version 3.9.

Parse every input line as separate JSON object.

New in version 3.8.

Mutually exclusive options for whitespace control.

New in version 3.9.

Show the help message.

Footnotes

As noted in the errata for RFC 7159,
JSON permits literal U+2028 (LINE SEPARATOR) and
U+2029 (PARAGRAPH SEPARATOR) characters in strings, whereas JavaScript
(as of ECMAScript Edition 5.1) does not.

And some basic terminology …

• JSON exists as a string — a sequence (or series) of bytes. To convert a complex object (say a dictionary) in to a JSON representation, the object needs to be encoded as a “series of bytes”, for easy transmission or streaming — a process known as serialization.
• Deserialization is the reverse of serialization. It involves decoding data received in JSON format as native data types, that can be manipulated further.

Why JSON?

• Compared to its predecessor in server-client communication, XML, JSON is much smaller, translating into faster data transfers, and better experiences.
• JSON exists as a “sequence of bytes” which is very useful in the case we need to transmit (stream) data over a network.
• JSON is also extremely human-friendly since it is textual, and simultaneously machine-friendly.
• JSON has expressive syntax for representing arrays, objects, numbers and booleans.

Working with Simple Built-in Datatypes

Generally, the module encodes Python objects as JSON strings implemented by the class, and decodes JSON strings into Python objects using the class.

Command Line Interface¶

Source code: Lib/json/tool.py

The module provides a simple command line interface to validate
and pretty-print JSON objects.

If the optional and arguments are not
specified, and will be used respectively:

$ echo '{"json": "obj"}' | python -m json.tool
{
    "json": "obj"
}
$ echo '{1.2:3.4}' | python -m json.tool
Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

Changed in version 3.5: The output is now in the same order as the input. Use the
option to sort the output of dictionaries
alphabetically by key.

Command line options

The JSON file to be validated or pretty-printed:

$ python -m json.tool mp_films.json

    {
        "title": "And Now for Something Completely Different",
        "year": 1971
    },
    {
        "title": "Monty Python and the Holy Grail",
        "year": 1975
    }

If infile is not specified, read from .

Write the output of the infile to the given outfile. Otherwise, write it
to .

Sort the output of dictionaries alphabetically by key.

New in version 3.5.

Show the help message.

Footnotes

As noted in the errata for RFC 7159,
JSON permits literal U+2028 (LINE SEPARATOR) and
U+2029 (PARAGRAPH SEPARATOR) characters in strings, whereas JavaScript
(as of ECMAScript Edition 5.1) does not.

Сохранение данных в файл Pickle.

Модуль Pickle работает со структурами данных. Давайте создадим одну.

>>> shell 1                                                                 ①>>> entry = {}                                                              ②>>> entry’title’ = ‘Dive into history, 2009 edition’>>> entry’article_link’ = ‘http://diveintomark.org/archives/2009/03/27/dive-into-history-2009-edition’>>> entry’comments_link’ = None>>> entry’internal_id’ = b’\xDE\xD5\xB4\xF8′>>> entry’tags’ = (‘diveintopython’, ‘docbook’, ‘html’)>>> entry’published’ = True>>> import time>>> entry’published_date’ = time.strptime(‘Fri Mar 27 22:20:42 2009′)     ③>>> entry’published_date’ time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=3, tm_mday=27, tm_hour=22, tm_min=20, tm_sec=42, tm_wday=4, tm_yday=86, tm_isdst=-1)

① Все дальнейшее происходит в консоли Python #1.

② Идея в том чтобы создать словарь, который будет представлять что-нибудь полезное, например элемент рассылки Atom. Также я хочу быть уверенным, что он содержит несколько разных типов данных, чтобы раскрыть возможности модуля pickle. Не вчитывайтесь слишком сильно в эти переменные.

③ Модуль time содержит структуру данных (struct_time) для представления момента времени (вплоть до миллисекунд) и функции для работы с этими структурами. Функция strptime() принимает на вход форматированную строку и преобразует ее в struct_time. Эта строка в стандартном формате, но вы можете контролировать ее при помощи кодов форматирования. Для более подробного описания загляните в модуль time.

Теперь у нас есть замечательный словарь. Давайте сохраним его в файл.

>>> shell                                    ①1>>> import pickle>>> with open(‘entry.pickle’, ‘wb’) as f:    ②
…     pickle.dump(entry, f)                ③
…

① Мы все еще в первой консоли

② Используйте функцию open() для того чтобы открыть файл. Установим режим работы с файлом в ‘wb’ для того чтобы открыть файл для записи в двоичном режиме. Обернем его в конструкцию with для того чтобы быть уверенным в том что файл закроется автоматически, когда вы завершите работу с ним.

③ Функция dump() модуля pickle принимает сериализуемую структуру данных Python, сериализует ее в двоичный, Python-зависимый формат использует последнюю версию протокола pickle и сохраняет ее в открытый файл.

Последнее предложение было очень важным.

• Протокол pickle зависит от Python; здесь нет гарантий совместимости с другими языками. Вы возможно не сможете взять entry.pickle файл, который только что сделали и как — либо с пользой его использовать при помощи Perl, PHP, Java или любого другого языка программирования
• Не всякая структура данных Python может быть сериализована модулем Pickle. Протокол pickle менялся несколько раз с добавлением новых типов данных в язык Python, и все еще у него есть ограничения.
• Как результат, нет гарантии совместимости между разными версиями Python. Новые версии Python поддерживают старые форматы сериализации, но старые версии Python не поддерживают новые форматы (поскольку не поддерживают новые форматы данных)
• Пока вы не укажете иное, функции модуля pickle будут использовать последнюю версию протокола pickle. Это сделано для уверенности в том, что вы имеете наибольшую гибкость в типах данных, которые вы можете сериализовать, но это также значит, что результирующий файл будет невозможно прочитать при помощи старых версий Python, которые не поддерживают последнюю версию протокола pickle.
• Последняя версия протокола pickle это двоичный формат. Убедитесь, что открываете файлы pickle в двоичном режиме, или данные будут повреждены при записи.

Infinite and NaN Numbers in Python

JSON Data Interchange Format (RFC – Request For Comments) doesn’t allow Infinite or Nan Value but there is no restriction in Python- JSON Library to perform Infinite and Nan Value related operation. If JSON gets INFINITE and Nan datatype than it’s converted it into literal.

Example,

import json
# pass float Infinite value
infinite_json = json.dumps(float('inf'))
# check infinite json type
print(infinite_json)
print(type(infinite_json))
json_nan = json.dumps(float('nan'))
print(json_nan)
# pass json_string as Infinity
infinite = json.loads('Infinity')
print(infinite)
# check type of Infinity
print(type(infinite))

Output:

Infinity
<class 'str'>
NaN
inf
<class 'float'>