在 Python 中解析 JSON 对象数组

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由于浏览器可以快速解析 JSON 对象，因此它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。 本文将介绍如何使用Python的JSON模块传输和接收JSON数据。

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JavaScript 对象表示法

JSON（JavaScript Object Notation）是一种数据交换语法，易于人们读写，易于计算机解析和生成并存储数据。

它是一种不偏向语言的全文格式。 此外，Python 还包含一个名为 json 的库，我们可以使用它与 JSON 数据进行交互。

JSON 的语法被视为 JavaScript 语法的一部分，其中还包括名称和值，因为名称前面有冒号 ( 来表示数据，名称:值对之间用逗号分隔。

对象位于大括号中，而数组元素位于方括号中，其中用逗号分隔每个值。 在开始解析 JSON 之前，Python 需要一些 JSON 来处理。

我们必须首先设置一些东西。 首先创建一个 Python 文件，其中包含这些练习的代码。 然后，导入文件中的 JSON 模块。

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Python 中的 JSON 对象

由于浏览器可以快速解析 JSON 对象，因此它们有助于在客户端和服务器之间传输数据。 字符串、整数（浮点数或整数）、布尔值、列表、null 或其他 JSON 对象都是 JSON 对象键可接受的值。

在下面的示例中，创建了一个由字典填充的对象 json_string，将使用 json.load() 方法解析该对象中的数据，然后打印输出中显示的数据。

示例代码：

import json
json_string = """
{
    "Student": {
        "ID" : "3",
        "name": "kelvin",
        "Group": "A",
        "Program" : "BSSE"
    }
}
"""
data = json.loads(json_string)
print (data)

输出:

{'Student': {'ID': '3', 'name': 'kelvin', 'Group': 'A', 'Program': 'BSSE'}}

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在 Python 中解析 JSON 对象数组

JSON 数组的结构与 Python 括号列表的结构相同。 它们可能包括嵌套数组和与 JSON 对象字段值相同的数据类型。 使用内置包 json 的 json.loads() 函数将 JSON 字符串转换为 Python 对象。

JSON 数据字符串由 json.loads() 函数解析，然后该函数提供包含 JSON 中所有数据的 Python 字典。 您可以通过使用名称或索引来引用对象，从该 Python 字典中获取解析后的数据。

我们还可以检查字典中的嵌套 JSON 项。 使用关联的方法 json.load() 解析 JSON 文件（不带 s）。 在下面的示例中，我们使用 json.loads 来解析数组中的值。

示例代码：

import json
json_string = """
{
    "Student": {
        "ID" : "3",
        "name": "kelvin",
        "Group": "A",
        "Program" : "BSSE",

        "cars": [
            {"model": "BMW 330e", "mpg": 143},
            {"model": "Rolls-Royce Phantom EWB", "mpg": 18}
        ]
    }
}
"""
data = json.loads(json_string)
print (data)

输出:

{'Student': {'ID': '3', 'name': 'kelvin', 'Group': 'A', 'Program': 'BSSE', 'cars': [{'model': 'BMW 330e', 'mpg': 143}, {'model': 'Rolls-Royce Phantom EWB', 'mpg': 18}]}}

此示例通过 JSON 解码器将 JSON 数组转换为 Python 数组数据类型。 在 Python 对象中使用其索引可以从 JSON 数组中获取元素。

示例代码：

import json

json_str = """
{
  "Orders": [
    {"Id": 151},
    {"Id": 120},
    {"Id": 131},
    {"Id": 114}
  ]
}
"""''
data = json.loads(json_str)

order_1_id = data['Orders'][0]['Id']
order_2_id = data['Orders'][1]['Id']
order_3_id = data['Orders'][0]['Id']
order_4_id = data['Orders'][1]['Id']
total = len(data['Orders'])

print(f"Order #1: {order_1_id}, Order #2: {order_2_id}, Total Orders: {total}")

输出:

Order #1: 151, Order #2: 120, Total Orders: 4