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なぜPythonはこのJSONデータを解析できないのですか？

このJSONはファイルに入っています。

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [
        "id": "valore"
    ],
    "om_points": "value",
    "parameters": [
        "id": "valore"
    ]
}

私はすべてのJSONデータを印刷するためにこのスクリプトを書きました：

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

ただし、このプログラムでは例外が発生します。

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 5, in <module>
    data = json.load(f)
  File "/usr/lib/python3.5/json/__init__.py", line 319, in loads
    return _default_decoder.decode(s)
  File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
  File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
    obj, end = self.scan_once(s, idx)
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 13 column 13 (char 213)

JSONを解析してその値を抽出する方法を教えてください。

pythonjsonparsing
1349
michele

データが無効です _ json _ 形式。 []があるべきときには{}があります。

  • []はJSON配列用で、Pythonではlistと呼ばれています
  • {}はJSONオブジェクト用で、Pythonではdictと呼ばれています。

JSONファイルの外観は次のとおりです。

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": {
        "id": "valore"
    },
    "om_points": "value",
    "parameters": {
        "id": "valore"
    }
}

それからあなたはあなたのコードを使うことができます：

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

データを使って、次のような値も見つけることができます。

data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]

それらを試して、それが意味を成し始めるかどうかを確認してください。

2032
Justin Peel

あなたのdata.jsonは次のようになります。

{
 "maps":[
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"},
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"}
        ],
"masks":
         {"id":"valore"},
"om_points":"value",
"parameters":
         {"id":"valore"}
}

あなたのコードは次のようになります。

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as data_file:    
    data = json.load(data_file)
pprint(data)

これはPython 2.6以降でのみ機能することに注意してください。これは with-ステートメント に依存するからです。 Python 2.5ではfrom __future__ import with_statementを使い、Python <= 2.4では Justin Peel's answer を見てください。

これで、次のように単一の値にもアクセスできます。

data["maps"][0]["id"]  # will return 'blabla'
data["masks"]["id"]    # will return 'valore'
data["om_points"]      # will return 'value'
300
Bengt

Justin Peel's answer は本当に役に立ちますが、もしあなたがPython 3を使っているのならJSONは次のようにするべきです：

with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
    data = json.loads(data_file.read())

注：json.loadsの代わりにjson.loadを使用してください。 Python 3では、json.loadsは文字列パラメータを取ります。 json.loadはファイルのようなオブジェクトパラメータを取ります。 data_file.read()は文字列オブジェクトを返します。

65
Geng Jiawen
data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
    for line in f:
       data.append(json.loads(line))
52
user1743724

"Ultra JSON"または単に "ujson"は、JSONファイル入力に[]を含めることを処理できます。 JSON入力ファイルをJSON要素のリストとしてプログラムに読み込んでいる場合。のように、[{[{}]}, {}, [], etc...] ujsonは辞書のリスト、リストの辞書の任意の順序を扱うことができます。

Ujsonは Pythonパッケージのindex にあります。このAPIはPythonに組み込まれているjsonライブラリとほとんど同じです。

大きなJSONファイルをロードしている場合は、ujsonもはるかに高速です。提供されている同じリンクで、他のPython JSONライブラリと比較してパフォーマンスの詳細を確認できます。

13
moeabdol

Python3を使用している場合は、（connection.jsonファイル）JSONを次のように変更してみてください。

{
  "connection1": {
    "DSN": "con1",
    "UID": "abc",
    "PWD": "1234",
    "connection_string_python":"test1"
  }
  ,
  "connection2": {
    "DSN": "con2",
    "UID": "def",
    "PWD": "1234"
  }
}

その後、次のコードを使用します。

connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1
7
sushmit

ここでは、修正したdata.jsonファイルを使います。

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [{
        "id": "valore"
    }],
    "om_points": "value",
    "parameters": [{
        "id": "valore"
    }]
}

以下の行を使用して、コンソールでデータを呼び出したり印刷したりできます。

import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
    data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)

print(data_item['parameters'][0]['id'])の予想される出力：

{'maps': [{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'},
          {'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'}],
 'masks': [{'id': 'valore'}],
 'om_points': 'value',
 'parameters': [{'id': 'valore'}]}

print(data_item['parameters'][0]['id'])の予想される出力：

valore
6
JoboFive

python3ユーザーの場合 、

loadメソッドとloadsメソッドの違いは、ファイルからjsonデータを読み込むときに特に重要です。

ドキュメントに記載されているように：

json.load：

この変換テーブルを使用して、fp（.read（）をサポートするテキストファイルまたはJSONドキュメントを含むバイナリファイル）をPythonオブジェクトに逆シリアル化します。

json.loads：

json.loads：この変換テーブルを使用してs（JSONドキュメントを含むstr、bytes、またはbytearrayインスタンス）のシリアル化を解除します。

json.loadメソッドはバイナリファイルを読み込むことができるので開かれたjsonドキュメントを直接読み込むことができます。

with open('./recipes.json') as data:
  all_recipes = json.load(data)

結果として、あなたのJSONデータは、この変換表に従って指定されたフォーマットで利用可能になります。

https://docs.python.org/3.7/library/json.html#json-to-py-table

4
muratgozel

この解析には2つのタイプがあります。

  1. システムパスからファイルのデータを解析する
  2. リモートURLからJSONを解析します。

ファイルからは、次のものを使用できます。

import json
json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
value = json['key']
print json['value']

この記事では、2つのシナリオを使用した完全解析と値の取得について説明します。 Pythonを使用したJSONの解析

4
Bibin Wilson