Travailler avec JSON en Python : Analyse et sérialisation

Introduction

JSON (JavaScript Object Notation) est un format de données largement utilisé pour transmettre des données dans les applications web. En Python, travailler avec JSON est simple grâce au module intégré json. Ce tutoriel vous montrera comment analyser des données JSON, sérialiser des objets Python en JSON et intégrer des API qui échangent des données au format JSON. Ces techniques sont essentielles pour construire des applications modernes, basées sur les données.

Analyse des données JSON

L’analyse des données JSON consiste à convertir une chaîne ou un fichier formaté en JSON en un objet Python (par exemple, un dictionnaire ou une liste).

Exemple : Analyse JSON à partir d’un fichier

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

# Ouvrir et lire le fichier JSON
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    data = json.load(file)

print("Parsed JSON Data:", data)

Exemple : Analyse de JSON à partir d’une chaîne

#|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)

Sérialiser des objets Python en JSON

La sérialisation est le processus de conversion des objets Python en une chaîne de caractères au format JSON, qui peut ensuite être enregistrée dans un fichier ou transmise sur un réseau.

Exemple : Sérialiser et écrire JSON dans un fichier

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

# Créer un objet Python (dictionnaire)
data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

# Écrire l'objet Python dans un fichier JSON avec indentation pour une meilleure lisibilité
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Exemple : Sérialisation vers une chaîne JSON Sérialisation vers une chaîne 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)

Intégration avec les API

Les API utilisent souvent JSON pour échanger des données. La bibliothèque requests de Python peut être utilisée pour récupérer et envoyer facilement des données JSON.

Exemple : Récupérer des données JSON à partir d’une API

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

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)
# Analyser la réponse JSON dans un dictionnaire Python
data = response.json()
print("API JSON Data:", data)

Exemple : Envoi de données JSON à une 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)

Conclusion

Travailler avec JSON en Python est une compétence fondamentale pour tout développeur, en particulier lorsqu’il s’agit d’intégrer des API web ou de gérer l’échange de données entre applications. En maîtrisant à la fois l’analyse syntaxique et la sérialisation, vous pouvez convertir sans effort des données entre des objets JSON et Python, ce qui vous permet de créer des applications plus dynamiques et interactives. Expérimentez avec ces exemples et appliquez ces techniques à vos propres projets pour rationaliser vos processus de traitement des données.

Plus d’informations

• Manipuler les E/S de fichiers en Python : lire, écrire et traiter des fichiers
• Introduction aux expressions régulières en Python
• Comprendre les compréhensions de listes en Python

Bon codage, et bon travail avec JSON en Python!

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