파이썬이 왜이 JSON 데이터를 파싱 할 수 없습니까?

파일 에이 JSON이 있습니다.

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

이 스크립트를 작성하여 모든 JSON 데이터를 인쇄했습니다.

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

이 프로그램은 다음과 같은 예외를 발생시킵니다.

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)

JSON을 구문 분석하고 값을 추출하는 방법은 무엇입니까?

데이터가 유효한 JSON 형식 이 아닙니다 . 당신은 당신이해야 []할 때 {}:

• []list파이썬에서 호출되는 JSON 배열 용
• {}dict파이썬에서 호출되는 JSON 객체 용

JSON 파일의 모양은 다음과 같습니다.

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

그런 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

데이터를 사용하여 다음과 같은 값을 찾을 수도 있습니다.

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

그것들을 사용 해보고 이해가되는지 확인하십시오.

당신 data.json은 다음과 같이 보일 것입니다 :

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

코드는 다음과 같아야합니다.

import json
from pprint import pprint

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

이것은 with-statement에 의존하기 때문에 Python 2.6 이상에서만 작동합니다 . Python 2.5 use from __future__ import with_statement에서는 Python <= 2.4에서 Justin Peel의 답변을 참조하십시오 .이 답변은 기반입니다.

다음과 같이 단일 값에 액세스 할 수도 있습니다.

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

Justin Peel의 답변 은 실제로 도움이되지만 Python 3을 사용하는 경우 JSON을 읽는 경우 다음과 같이해야합니다.

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

참고 : json.loads대신 사용하십시오 json.load. Python 3에서는 json.loads문자열 매개 변수를 사용합니다. json.load파일과 유사한 객체 매개 변수를 사용합니다. data_file.read()문자열 객체를 반환합니다.

솔직히 말해서, 모든 json 데이터를 대부분의 경우 메모리에로드하는 것이 문제가되지 않는다고 생각합니다.

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

"Ultra JSON"또는 간단히 "ujson"은 []JSON 파일 입력을 처리 할 수 ​​있습니다 . JSON 요소 목록으로 프로그램에서 JSON 입력 파일을 읽는 경우; 예를 들어, [{[{}]}, {}, [], etc...]ujson은 임의의 순서의 사전 목록, 사전 사전을 처리 할 수 ​​있습니다.

Python 패키지 인덱스 에서 ujson을 찾을 수 있으며 API는 Python의 내장 json라이브러리 와 거의 동일합니다 .

더 큰 JSON 파일을로드하는 경우 ujson도 훨씬 빠릅니다. 제공된 동일한 링크에서 다른 Python JSON 라이브러리와 비교하여 성능 세부 사항을 볼 수 있습니다.

Python3을 사용하는 경우 ( connection.json파일) JSON을 다음과 같이 변경하십시오 .

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

그런 다음 다음 코드를 사용하십시오.

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

여기 수정 된 data.json파일이 있습니다 :

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

아래 줄을 사용하여 콘솔에서 데이터를 호출하거나 인쇄 할 수 있습니다.

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

에 대한 예상 출력 print(data_item['parameters'][0]['id']):

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

에 대한 예상 출력 print(data_item['parameters'][0]['id']):

valore

이 구문 분석에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 시스템 경로에서 파일의 데이터 구문 분석
2. 원격 URL에서 JSON을 구문 분석합니다.

파일에서 다음을 사용할 수 있습니다

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

이 arcticle은 두 가지 시나리오를 사용하여 전체 구문 분석 및 값 가져 오기에 대해 설명합니다. 파이썬을 사용하여 JSON 파싱

python3 사용자 로서

load와 loads방법 의 차이점은 특히 파일에서 json 데이터를 읽을 때 중요합니다.

문서에 명시된 바와 같이 :

json.load :

이 변환 표를 사용하여 fp (.read () 지원 텍스트 파일 또는 JSON 문서를 포함하는 이진 파일)를 Python 객체로 직렬화 해제하십시오.

json.loads :

json.loads :이 변환 표를 사용하여 s (JSON 문서를 포함하는 str, bytes 또는 bytearray 인스턴스)를 Python 객체로 직렬화 해제합니다.

json.load 메소드는 바이너리 파일을 읽을 수 있기 때문에 열린 json 문서를 직접 읽을 수 있습니다.

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

결과적으로이 변환 표에 따라 지정된 형식으로 JSON 데이터를 사용할 수 있습니다.

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