Analisar JSON em Python - 3 passos simples

A análise de dados JSON usando Python facilita a transformação de dados com sua qualidade leve. A International Data Corporation prevê que, até 2022, o setor de Big Data e negócios aumentará 62% em relação a 2018. Como o compartilhamento de dados é algo bastante comum no mundo digital, as pessoas pretendem enviar cargas de dados de seus servidores principais para

A análise de dados JSON usando Python facilita a transformação de dados com sua qualidade leve. A International Data Corporation prevê que, até 2022, o setor de Big Data e negócios aumentará 62% em relação a 2018. Como o compartilhamento de dados é algo bastante comum no mundo digital, as pessoas pretendem enviar cargas de dados de seus servidores principais para aplicativos clientes ou de um servidor para outros bancos de dados. As pessoas dependem muito de formatos de arquivo de intercâmbio de dados, como JSON, para transmitir os dados para o dispositivo do outro lado, que converte os dados em um formato legível pelo usuário. Neste artigo, vamos explorar o que é JSON, como analisar JSON em Python e por quê?

Índice

• Por que analisar JSON em Python?
• O que é JSON?
• Como analisar JSON em Python
• Analisar dados JSON em objetos Python
• Etapas para analisar diferentes dados JSON em Python
• Conversão de cadeias de caracteres em dicionários
• Analisar JSON em Python - Conversão de uma matriz em uma lista
• Analisar JSON em Python - Arquivos para objeto
• Gravação de Python em JSON
• Como o site Proxies pode ajudar?
• Leia também
• Perguntas frequentes
• Resumo

Por que analisar JSON em Python?

Como o JSON é um formato leve, isso facilita a transformação em termos de tempo e velocidade. É por isso que os profissionais de dados preferem enviar e receber mensagens em formatos JSON. Porém, quando os dados transformados exigem outras operações, os usuários precisam convertê-los em uma linguagem compreensível por máquina. É por isso que as pessoas analisam o JSON em python. Aqui, estamos trabalhando com a linguagem Python. Portanto, teremos de ler e analisar o JSON usando as bibliotecas e funções do Python para acessar os dados.

Para saber a importância da análise de dados, leia este artigo Análise de dados e benefícios.

O que é JSON?

O JSON (Javascript Object Notation) é um formato de dados leve que transmite informações de um servidor para um aplicativo da Web em um formato legível pelo usuário. Embora o formato JSON seja um derivado do JavaScript, ele usa o formato de texto para representar os objetos. As máquinas podem analisar JSON em Python para converter dados JSON em um formato legível por máquina.

Exemplo de dados JSON

{
   "person": [
 
      {
         "name": "John",
         "age": "26",
         "languages": ["C", “Python”]
      },
 
      {
         “name": “Nitin",
         "age": "24",
         "languages": ["Java", “Python”]
      }
   ]
}

Aqui está o exemplo de string JSON. O conteúdo entre colchetes é um objeto, e os dados entre colchetes são uma matriz. 

Como analisar JSON em Python

The JSON string {“name”: “John”, “age”: “26”, “languages”: [“C”, “Python”]} is similar to the dictionaries in Python. Just like dictionaries, JSON also has keys and values. Here the keys and value pairs are separated with a colon. The ‘name,’ ‘age,’ and ‘languages’ are the keys, and the data after the colon are the values of the respective keys. JSON can be accessed in Python using the JSON library that holds all the functions to convert the JSON strings into Python dictionaries and vice versa. 

O Python pode acessar dados JSON importando a biblioteca JSON no código python. O módulo JSON no Python permite que o usuário leia, grave, analise e execute outras operações em dados JSON.

 importar json

Analisar dados JSON em objetos Python

Os dados JSON são de vários tipos, como strings, matrizes, objetos, números, arquivos e muitos outros. 

Python Parse JSON - Objeto Python equivalente

Depois de receber os dados JSON, a principal tarefa é converter os dados JSON em tipos de dados Python. Esta tabela mostra a lista de tipos de dados JSON e seus formatos Python equivalentes.

Steps to Parse different JSON Data into Python

Aqui, aprenderemos a analisar determinados dados JSON em seu formato Python equivalente. 

JSON Strings em dicionários PythonJSON Array em listas PythonJSON File em objetos Python. 

Analisar JSON em Python - Conversão de strings em dicionários

Considere um exemplo de string JSON.

{
  "name": "John", 
  "age": "26"
 }

Atribuir a string em uma variável pode facilitar as operações de análise ao passar a variável para as funções. Exemplo: print(person)

person ='{"name": "John", "age": "26"}'

A instrução print(person) imprimirá a string. 

person ='{"name": "John", "age": "26"}'
print(person)

Saída 

{“name”: “John”, “age”: “26”}

Passar a variável para a função type() garantirá que os dados sejam uma string.

person ='{"name": "John", "age": "26"}'
 print(person)
 print(type(person))

Saída 

{“name”: “John”, “age”: “26”}

<class ‘str’>

Conversão de cadeias de caracteres em dicionários

A etapa inicial é analisar os dados JSON, que estão em forma de cadeia de caracteres, em uma forma amigável ao Python. Conforme discutido anteriormente, as cadeias de caracteres JSON e os dicionários Python são bastante semelhantes, pois ambos têm uma estrutura de pares de valores-chave. Para ler e analisar os dados JSON em python, vamos primeiro importar a biblioteca JSON. A função loads() é usada para analisar as cadeias de caracteres JSON em um dicionário Python. O "s" na função loads() indica a cadeia de caracteres.

importar json
 json.loads(STRNAME)

Vamos considerar a string JSON de amostra que imprimimos na amostra acima. 

person ='{"name": "John", "age": "26"}'
 print(person)

Usando a função json.loads() para converter a string em um dicionário python. O 'json' em json.loads() indica o nome da biblioteca. 

json.loads(person)

Também é necessário atribuir o comando load() a uma nova variável. Aqui, usamos a variável 'person_dxnry'. 

person_dxnry = json.loads(person)pyt

Depois de converter a string em um dicionário e atribuí-la a uma nova variável, podemos usar a função type() para ver o tipo dos dados antes e depois da conversão.

print(type(person))
print(type(person_dxnry))

import json
 person ='{"name": "John", "age": "26"}'
 print(person)
 print(type(person))
 person_dxnry = json.loads(person)
 print(person_dxnry)
 print(type(person_dxnry))

Saída:

{“name”: “John”, “age”: “26”}

<class ‘str’>

{‘name’: ‘John’, ‘age’: ’26’}

<class ‘dict’>

Aqui, as funções type() mostram que o tipo é uma cadeia de caracteres no caso inicial e depois se torna um dicionário após a conversão. 

Analisar JSON em Python - Conversão de uma matriz em uma lista

Vamos tentar converter outro tipo de dados JSON em uma estrutura Python, usando este exemplo de código JSON que tem uma matriz.

{
         "name": "John",
         "age": "26",
         "languages": ["C", “Python”]
      }

Podemos atribuir a matriz a uma variável 'languages' para passá-la para a função loads(). Em seguida, podemos criar uma nova variável 'language_list' para atribuir o resultado da função loads().

idiomas = '["C", "Python"]'
 languages_list = json.loads(languages)

importar jsonpyt
 idiomas = '["C", "Python"]'
 languages_list = json.loads(languages)
 print(languages_list)
 print(type(languages_list))

O uso das funções type() para ambas as variáveis pode nos ajudar a verificar os tipos de dados.

Saída

['C', 'Python']

<class ‘list’>

Essa saída indica que a matriz JSON em 'languages' é convertida em uma lista pela função loads().

Analisar JSON em Python - Arquivos para objeto

O formato JSON mais comum é uma string. Também há grandes chances de receber dados no formato JSON como um arquivo. Qualquer que seja o tipo de dados, o objetivo final é analisá-los em um formato legível em python. Há duas funções, como load() e loads(), que você pode usar para analisar. Essas funções de análise de JSON diferem por meio do tipo de dados JSON. Discutiremos brevemente essas funções nas próximas seções.

A biblioteca JSON integrada do Python fornece outra função de conversão 'load()' para ler e analisar o arquivo JSON no Python. 

Como ler e analisar um arquivo JSON?

Python Parse JSON - Três métodos.

A etapa inicial é salvar esse código de amostra com o nome "person.json

{
         "name": "John",
         "age": "26",
      }

Há duas funções para analisar um arquivo JSON. Uma delas é a função open(). O método open() ajuda a abrir o arquivo JSON e instrui o compilador a fazer o processo de conversão usando a operação load(). 

com open('person.json') as file:pyt

Depois de abrir o arquivo JSON, temos que criar uma variável "data" para atribuir as operações de carregamento.

dados = json.load(file)

Por fim, podemos usar a função type() para verificar o tipo do conteúdo.

print(type(data))

Podemos acessar os elementos no dicionário convertido usando a variável "data" e passando as chaves do dicionário, como "name" e "age".

print(data['age'])
 print(data['name'])

importar json
with open('person.json') as file:
data = json.load(file)
print(type(data))
print(data['age'])
print(data['name'])

Saída:

<class ‘dict’>

26

João

A saída indica que o tipo é "dicionário". Essa saída significa que convertemos com êxito o arquivo JSON em uma lista.

Gravação de Python em JSON

Também podemos converter formulários de dados Python em JSON com as funções dumps() e dump(). Esses são os processos inversos das funções load() e loads(). Vamos pegar um dicionário Python e convertê-lo em uma string JSON, usando a função dump(). 

 Definimos um dicionário Python como 'person_dictionary'. 

person_dictionary = {'name': 'John', 'age': 26 }

Use a função dumps() para executar a operação de conversão e atribuí-la a uma nova variável 'person_json'.

person_json = json.dumps(person_dictionary)
 print(person_json)

import json
person_dictionary = {'name': 'John',
 'age': 26
 }
 person_json = json.dumps(person_dictionary)
 print(person_dictionary)
 print(type(person_dictionary))
 print(person_json)
 print(type(person_json))

Saída:

{‘name’: ‘John’, ‘age’: 26}

<class ‘dict’>

{“name”: “John”, “age”: 26}

<class ‘str’>

O uso da função type() para as variáveis 'person_dictioanry' e 'person_json' garante que o formato Python seja convertido em uma cadeia de caracteres JSON.

Como o site Proxies pode ajudar?

A análise de JSON é amplamente preferida em aplicativos de transformação de dados, como scraping, análise, migrações de dados e processos de integração de dados. Essas soluções com proxies ajudarão você a ter uma experiência melhor de scraping ilimitado e transformação de dados usando python. Leia este blog para saber como adicionar proxies com solicitações python. Proxyscrape O site da Web fornece proxy de vários tipos para ajudar nesse processo de análise.

Leia também

Entendendo a escola Proxies

Como configurar o cURL Proxies

Proxy encadeamento

Perguntas frequentes:

Resumo

O JSON se tornou um elemento essencial ao trabalhar em sites. Sempre que há necessidade de transferência ou compartilhamento de dados, as pessoas costumam usar o formato JSON, pois ele é leve e facilmente intercambiável. O formato JSON é mais parecido com um formato de texto, de modo que os usuários podem entender o conteúdo facilmente. A máquina também pode ler e analisar o conteúdo em um formato amigável para a máquina. Aqui, discutimos algumas funcionalidades de conversão no Python, como open(), load(), loads(), dump() e dumps(). Essas funções integradas do módulo JSON podem ler e analisar dados do formato JSON para tipos de dados Python e vice-versa.