Trabalhando com JSON em Python: análise e serialização

Introdução

JSON (JavaScript Object Notation) é um formato de dados amplamente utilizado para transmitir dados em aplicações web. Em Python, trabalhar com JSON é simples graças ao módulo json integrado. Este tutorial mostrará como analisar dados JSON, serializar objetos Python em JSON e integrar com APIs que trocam dados no formato JSON. Essas técnicas são essenciais para construir aplicativos modernos e orientados a dados.

Analisando dados JSON

Analisar dados JSON significa converter uma string ou arquivo no formato JSON em um objeto Python (por exemplo, um dicionário ou lista).

Exemplo: analisando JSON de um arquivo

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

# Abrir e ler o arquivo JSON
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as file:
    data = json.load(file)

print("Parsed JSON Data:", data)

Exemplo: analisando JSON a partir de uma string

#|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)

Serialização de objetos Python para JSON

Serialização é o processo de converter objetos Python em uma string no formato JSON, que pode ser salva em um arquivo ou transmitida por uma rede.

Exemplo: serializando e gravando JSON em um arquivo

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

# Crie um objeto Python (dicionário)
data = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

# Escreva o objeto Python em um arquivo JSON com indentação para facilitar a leitura
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Exemplo: serializando para uma string 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)

Integração com APIs

As APIs costumam usar JSON para trocar dados. A biblioteca requests do Python pode ser usada para buscar e enviar dados JSON facilmente.

Exemplo: buscando dados JSON de uma API

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

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)
# Analise a resposta JSON em um dicionário Python
data = response.json()
print("API JSON Data:", data)

Exemplo: enviando dados JSON para uma 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)

Conclusão

Trabalhar com JSON em Python é uma habilidade fundamental para qualquer desenvolvedor, especialmente ao integrar APIs da web ou lidar com a troca de dados entre aplicativos. Ao dominar a análise e a serialização, você pode converter dados entre JSON e objetos Python sem esforço, permitindo construir aplicativos mais dinâmicos e interativos. Experimente esses exemplos e aplique essas técnicas em seus próprios projetos para otimizar seus processos de manuseio de dados.

Leitura adicional

• Lidando com E/S de arquivos em Python: ler, gravar e processar arquivos
• Introdução às expressões regulares em Python
• Entendendo as compreensões de lista do Python

Boa programação e aproveite o trabalho com JSON em Python!

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Nota

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