1. 引言
在本文中，我们将学习如何使用Python读取、解析和编写JSON文件。
我们将讨论如何最好地处理简单的JSON文件以及嵌套的JSON文件,当然我们也将讨论如何访问Json文件数据中的特定值。
2. 什么是JSON文件?
JSON（Java Script Object Notation）是一种流行的文件格式，主要用于在web应用程序中存储和传输数据。如果我们经常和数据打交道，那么一定或多或少遇到过JSON格式的文件，因此我们有必要来学习如何读取和写入JSON。
下图为常见的JSON文件结构的示例.
JSON结构看起来和Python中的字典非常类似。需要注意的是，JSON格式通常是由key: 结对组成,其中key是字符串形式,value是字符串、数字、布尔值、数组、对象或null。
为了更直观的进行说明,在下图中我们以蓝色突出显示了所有的key,同时以橙色突出显示了所有的value。请注意,以下每组key/value间均使用逗号进行区分。
3. 使用Python处理JSON文件
在Python中内置了用于读取JSON文件的函数。以下给出几个如何将JSON文件解析为Python对象的示例。
3.1. 将JSON文件读取为字典类型
首先我们需要导入 json库, 接着我们使用open函数来读取JSON文件,最后利用json.load()函数将JSON字符串转化为Python字典形式.
就这么简单,代码如下:
import json
with open('superheroes.json') as f:
superHeroSquad = json.load(f)
print(type(superHeroSquad)) # Output: dict
print(superHeroSquad.keys())
# Output: dict_keys(['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active', 'members'])
上述代码很简单很直观啦,唯一需要注意的是json库中有load()和loads()两个函数.
函数load()作用为读取JSON文件生成Python对象函数loads()作用为读取JSON 字符串流生成Python对象
我们可以将loads()函数中的字符s的含义理解成 load for strings.
3.2. 将JSON文件读取为Pandas类型
当然我们也可以使用Pandas库中的 read_json函数来读取对应的JSON文件,
代码如下:
import pandas as pd
df = pd.read_json('superheroes.json')
运行结果如下:
需要注意的是使用Pandas库不仅仅可以读取电脑本地磁盘上的JSON文件,也可以通过URL读取网络上存放的文件.
代码如下:
df1 = pd.read_json('https://mdn.github.io/learning-area/javascript/oojs/json/superheroes.json')
3.3. 使用Pandas读取嵌套JSON类型
我们有时候遇到的JSON文件是嵌套的,这经常会让读取工作变得有些困难. 其实嵌套JSON和Python中的嵌套字典思想类似,即字典中嵌套字典.
我们观察上述例子中的member字段,其值也为字典类型,下图中我们使用缩进来展示嵌套结构。
设想一下，当我们将JSON文件加载到Pandas数据框架中时，members列如下所示。每行包含一个字典。
接下来我们讨论两种实现方法，这两种方法中，我们可以解析数据，以便将每个键分解为单独的一列。
方案一
我们可以在members这一列上使用apply方法，代码如下：
df['members'].apply(pd.Series)
上述代码执行后，members列会被拆分为4个新列，如下所示：
当然如果你想将上述拆分后的结果和之前的结果进行合并，可以使用pd.concat函数，
代码如下：
df = pd.concat([df['members'].apply(pd.Series), df.drop('members', axis = 1)], axis = 1)
方案二
在Pandas库中还有一个函数 json_normalize() ，它允许我们把嵌套的JSON展开。这是最简单的方法来解析嵌套的JSON了。
代码如下：
def test2():
with open('superheroes.json') as f:
superHeroSquad = json.load(f)
out = pd.json_normalize(superHeroSquad, record_path=['members'],
meta=['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active'])
print(out)
上述代码中：
- record_path为我们希望拆分的列的名字
- meta为列名的list，为我们输出的次序
运行结果如下：
最后我们需要注意的是，我们可以在上述函数json_normalize中添加参数 meta_prefix，这样可以让我们对meta中的名字添加统一的前缀。
代码如下：
pd.json_normalize(superHeroSquad, record_path = ['members'], meta = ['squadName', 'homeTown', 'formed', 'secretBase', 'active'], meta_prefix = 'members_')
运行结果如下：
3.4. 访问特定位置的数据
在Python中我们可以通过Key的名字或者下标来访问JSON文件中任意位置的数据。
比如，假设我们想知道我们的第二个超级英雄的秘密身份。即在下图中，需要访问特定位置的数据在下图中以紫色突出显示。
为了得到这个值，我们可以直接使用以下语句：
superHeroSquad['members'][1]['secretIdentity']
从层次结构的顶部开始，由上往下，我们需要的第一个key是'members'，因为它是我们需要访问的值所在的父节点。
在‘members'对应的键值中，我们看中括号，然后下标1表示list中的第二个成员。接着我们来看字段'secretIdentity',如下所示：
将上述过程合并在一起，我们就可以得到我们特定位置出的值为'Jane Wilson'。
细心的同学可能已经注意到，我在上面的JSON片段中突出显示了两个蓝色的值。希望感兴趣的同学们可以作为练习来尝试访问这些值。欢迎在文章后面的评论区中分享你的代码。
3.5. 导出JSON
让我们编辑一下我们最后一位超级英雄，将其secretIdentity从‘Unknow'更改为‘Will Smith'，接着将这个字典导出为JSON文件。这里我们将使用json.dump()函数将字典写入文件。
代码如下：
#update secret identity of Eternal Flame
superHeroSquad['members'][2]['secretIdentity'] = 'Will Smith'
with open('superheroes.json', 'w') as file:
json.dump(superHeroSquad, file)
上述代码运行后，我们打开文件superheroes.json，可以发现最后一名超级英雄的secretIdentity已经由Unknow变为了Will Smith.
当然，作为选择，我们也可以使用Pandas中的to_json（）函数，完成上述功能。
df.to_json('superheroes.json')
3.6. 格式化输出
我们有时候在终端直接打印json文件，通常会得到很不美观的输出，样例如下：
为了让其看起来更加美观，我们这里可以在函数json.dump中采用参数indent参数来控制输出格式，代码如下：
with open('superheroes.json', 'w') as file:
json.dump(superHeroSquad, file, indent = 4)
结果输出如下，是不是看上去更加美观啦。。。
3.7. 输出字段排序
当然dump函数中含有字段sort_key，通过设置其值，可以控制输出时是否对key进行排序。需要注意所有的key包括嵌套的key都会进行排序。
样例如下：
with open('superheroes.json', 'w') as file:
json.dump(superHeroSquad, file, indent = 4, sort_keys = True)
运行结果如下：
4.总结
最后，让我们对本文做一下回顾，总结如下：
- JSON文件通常由key:结对组成，这里key通常为字符串格式，value一般为字符串，数字，布尔，数组，对象或者null
- Python有内置函数可以方便的读取JSON文件转化为Python中的字典类型或者Pandas可以处理的类型
- 使用pd.read_json()来读取简单的JSON，使用pd.json_normalize()来读取嵌套的JSON
- 我们可以通过key的名字或者下标来方便的获取JSON文件中特定位置的值
- Python对象可以转化为JSON文件，同时可以对输出进行格式化输出以增加可读性
5.参考
链接一
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