Python json tải tập tin trống

giá trị null

JSON có một giá trị đặc biệt được gọi là null, giá trị này có thể được đặt trên bất kỳ loại dữ liệu nào bao gồm mảng, đối tượng, số và kiểu boolean

34	{				        Schema types
35	    "id":null,				[integer]
36	    "firstName": null,			[string]
37	    "address": null,			[Address complex type with maxOccurs = 1]
38	    "homeAddresses":null		[Address complex type with maxOccurs > 1]
39	    "phoneNumbers": null		[string with maxOccurs > 1]
40	}

Xem xét ví dụ trước trong đó dữ liệu JSON có giá trị null được phân tích cú pháp thành một đối tượng dữ liệu, điều sau đây là đúng

• id - Nếu thuộc tính được định nghĩa là không thể thực hiện được trong lược đồ, thì thuộc tính đó sẽ được đặt thành null. Nếu thuộc tính không được xác định là không thể thực hiện được, thì nó sẽ đưa ra một ngoại lệ
• firstName - Giá trị null được đặt trên thuộc tính
• địa chỉ - Nếu thuộc tính được định nghĩa là không thể thực hiện được trong lược đồ, thì thuộc tính đó sẽ được đặt thành null. Nếu thuộc tính không được xác định là không thể thực hiện được, thì nó sẽ đưa ra một ngoại lệ
• homeAddresses - Lược đồ không cho phép vô hiệu đối với thuộc tính này do đó nó sẽ không được đặt
• phoneNumbers - Thuộc tính này phải được xác định là không thể thực hiện được trong lược đồ nếu không nó sẽ đưa ra một ngoại lệ

Khi tuần tự hóa thành JSON, nếu một giá trị của thuộc tính trong đối tượng dữ liệu là null, thì nó sẽ được tuần tự hóa dưới dạng JSON null

Bỏ đặt thuộc tính

Không tồn tại thuộc tính từ dữ liệu JSON ánh xạ tới thuộc tính chưa đặt trong không gian đối tượng dữ liệu. Nếu thuộc tính trong đối tượng dữ liệu không được đặt [không đặt], thì thuộc tính sẽ không xuất hiện trong dữ liệu JSON

tài sản trống

Khái niệm rỗng JSON áp dụng cho mảng và đối tượng như hình bên dưới

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

Trong trường hợp địa chỉ, một đối tượng dữ liệu địa chỉ trống được tạo. Đối tượng dữ liệu không có khái niệm về danh sách trống. Do đó, không có hành động nào được thực hiện trên đối tượng dữ liệu đối với hai thuộc tính đó

JSON là viết tắt của JavaScript Object Notation. Đó là một cú pháp đơn giản để lưu trữ dữ liệu theo cặp tên-giá trị. Các giá trị có thể là các loại dữ liệu khác nhau miễn là chúng hợp lệ. Các loại không được chấp nhận cho JSON bao gồm hàm, ngày tháng và

{
  "name": "John",
  "age": 50,
  "is_married": false,
  "profession": null,
  "hobbies": ["traveling", "photography"]
}

Các tệp JSON được lưu trữ với phần mở rộng

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

Đây là cấu trúc của một tệp JSON trông như thế nào

{
  "name": "John",
  "age": 50,
  "is_married": false,
  "profession": null,
  "hobbies": ["traveling", "photography"]
}

Bạn sẽ thường sử dụng JSON để gửi và nhận dữ liệu từ máy chủ trong các ứng dụng web

Khi nhận được dữ liệu, chương trình sẽ đọc và phân tích cú pháp JSON để trích xuất dữ liệu cụ thể. Các ngôn ngữ khác nhau có phương pháp riêng để thực hiện việc này. Chúng ta sẽ xem cách thực hiện những điều này trong Python tại đây

Cách đọc tệp JSON

Giả sử JSON trong khối mã ở trên được lưu trữ trong tệp

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

Bạn chuyển đường dẫn tệp tới phương thức

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

Tôi đã sử dụng

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

Cách phân tích cú pháp JSON

Python có các mô-đun dựng sẵn cho các hoạt động khác nhau. Để quản lý tệp JSON, Python có mô-đun

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

Mô-đun này đi kèm với nhiều phương pháp. Một trong số đó là phương pháp

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

Sử dụng phương pháp

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

Cũng lưu ý cách

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

Cách sử dụng

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

02 để đọc và phân tích tệp JSON

Mô-đun

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

{
  "name": "John",
  "age": 50,
  "is_married": false,
  "profession": null,
  "hobbies": ["traveling", "photography"]
}

Thay vì sử dụng phương thức

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

kết thúc

Dữ liệu JSON thường được biết đến với cấu trúc đơn giản và phổ biến [là tiêu chuẩn trong hầu hết các trường hợp] để trao đổi thông tin giữa máy chủ và máy khách

Các ngôn ngữ và công nghệ khác nhau có thể đọc và phân tích các tệp JSON theo những cách khác nhau. Trong bài viết này, chúng ta đã học cách đọc các tệp JSON và phân tích cú pháp các tệp đó bằng cách sử dụng phương thức

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

41	{
42	    "address":{}
43	     "homeAddresses":[]
44	      "phoneNumbers":[]
45	}

with open['user.json'] as user_file:
  file_contents = user_file.read[]
  
print[file_contents]
# {
#   "name": "John",
#   "age": 50,
#   "is_married": false,
#   "profession": null,
#   "hobbies": ["travelling", "photography"]
# }