Trabajar con JSON en Python: análisis y serialización

Introducción

JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de datos muy utilizado para transmitir datos en aplicaciones web. En Python, trabajar con JSON es muy sencillo gracias al módulo integrado json. Este tutorial le mostrará cómo analizar datos JSON, serializar objetos Python en JSON e integrarlos con API que intercambian datos en formato JSON. Estas técnicas son esenciales para crear aplicaciones modernas basadas en datos.

Analizar datos JSON

Analizar datos JSON significa convertir una cadena o un archivo con formato JSON en un objeto Python (por ejemplo, un diccionario o una lista).

Ejemplo: Analizar JSON desde un archivo

#|label: parse-json-from-file
import json

# Abrir y leer el archivo JSON
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    data = json.load(file)

print("Parsed JSON Data:", data)

Ejemplo: Analizar JSON desde una cadena

#|label: parse-json-from-string
import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_string)
print("Parsed JSON from String:", data)

Serializar objetos Python a JSON

La serialización es el proceso de convertir objetos Python en una cadena con formato JSON, que luego se puede guardar en un archivo o transmitir a través de una red.

Ejemplo: serializar y escribir JSON en un archivo

#|label: serialize-json-to-file
import json

# Crear un objeto Python (diccionario)
data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

# Escriba el objeto Python en un archivo JSON con sangría para facilitar la lectura
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Ejemplo: Serializar a una cadena JSON

#|label: serialize-json-to-string
import json

data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
json_string = json.dumps(data, indent=4)
print("Serialized JSON String:\n", json_string)

Integración con API

Las API suelen utilizar JSON para intercambiar datos. La biblioteca requests de Python se puede utilizar para recuperar y enviar datos JSON fácilmente.

Ejemplo: Obtener datos JSON de una API

#|label: api-fetch-json
import requests
import json

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)
# Analizar la respuesta JSON en un diccionario de Python
data = response.json()
print("API JSON Data:", data)

Ejemplo: Enviar datos JSON a una API

#|label: api-send-json
import requests
import json

url = "https://api.example.com/submit"
payload = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
headers = {"Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers)
print("Response Status Code:", response.status_code)

Conclusión

Trabajar con JSON en Python es una habilidad fundamental para cualquier desarrollador, especialmente cuando se integra con API web o se gestiona el intercambio de datos entre aplicaciones. Al dominar tanto el análisis como la serialización, podrás convertir sin esfuerzo datos entre JSON y objetos Python, lo que te permitirá crear aplicaciones más dinámicas e interactivas. Experimenta con estos ejemplos y aplica estas técnicas a tus propios proyectos para optimizar tus procesos de manejo de datos.

Lecturas adicionales

• Manejo de E/S de archivos en Python: leer, escribir y procesar archivos
• Introducción a las expresiones regulares en Python
• Comprensión de las comprensiones de listas en Python

Feliz programación y disfruta trabajando con JSON en Python!

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Nota

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