python?json?jsonl?的用法詳解
JSON
JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，廣泛用于在客戶端和服務(wù)器之間傳輸數(shù)據(jù)。以下是 Python 中使用 JSON 的一些常見用法：
1. 將 Python 對(duì)象轉(zhuǎn)換為 JSON 字符串
使用 json.dumps() 函數(shù)將 Python 對(duì)象（如字典、列表等）轉(zhuǎn)換為 JSON 字符串。
import json
# Python 字典
data = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"city": "New York",
"skills": ["Python", "Machine Learning"]
}
# 轉(zhuǎn)換為 JSON 字符串
json_str = json.dumps(data)
print(json_str)
輸出示例：
{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York", "skills": ["Python", "Machine Learning"]}
2. 將 JSON 字符串解析為 Python 對(duì)象
使用 json.loads() 函數(shù)將 JSON 字符串解析為 Python 對(duì)象（如字典、列表等）。
json_str = '{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York", "skills": ["Python", "Machine Learning"]}'
# 將 JSON 字符串解析為 Python 字典
data = json.loads(json_str)
print(data)
輸出示例：
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York', 'skills': ['Python', 'Machine Learning']}
3. 將 Python 對(duì)象寫入 JSON 文件
使用 json.dump() 函數(shù)將 Python 對(duì)象寫入到 JSON 文件中。
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"city": "New York",
"skills": ["Python", "Machine Learning"]
}
# 將 Python 對(duì)象寫入 JSON 文件
with open('data.json', 'w') as json_file:
json.dump(data, json_file)
4. 從 JSON 文件讀取數(shù)據(jù)
使用 json.load() 函數(shù)從 JSON 文件中讀取數(shù)據(jù)并解析為 Python 對(duì)象。
import json
# 從 JSON 文件讀取數(shù)據(jù)
with open('data.json', 'r') as json_file:
data = json.load(json_file)
print(data)
輸出示例：
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York', 'skills': ['Python', 'Machine Learning']}
5. 自定義 JSON 編碼
如果你有自定義的類對(duì)象并想要將其轉(zhuǎn)換為 JSON，可以通過實(shí)現(xiàn)自定義的編碼器：
import json
class Employee:
def __init__(self, name, age, position):
self.name = name
self.age = age
self.position = position
# 自定義的 JSON 編碼器
def encode_employee(obj):
if isinstance(obj, Employee):
return {'name': obj.name, 'age': obj.age, 'position': obj.position}
raise TypeError(f"Object of type {obj.__class__.__name__} is not JSON serializable")
# 創(chuàng)建 Employee 對(duì)象
employee = Employee("John", 28, "Software Engineer")
# 使用自定義編碼器將對(duì)象轉(zhuǎn)換為 JSON 字符串
json_str = json.dumps(employee, default=encode_employee)
print(json_str)
輸出示例：
{"name": "John", "age": 28, "position": "Software Engineer"}
6. 格式化 JSON 輸出
使用 json.dumps() 時(shí)，可以通過 indent 參數(shù)生成格式化的 JSON 字符串，便于閱讀。
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"city": "New York",
"skills": ["Python", "Machine Learning"]
}
# 生成格式化的 JSON 字符串
json_str = json.dumps(data, indent=4)
print(json_str)
輸出示例：
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"city": "New York",
"skills": [
"Python",
"Machine Learning"
]
}
7. 處理復(fù)雜對(duì)象
如果需要序列化更復(fù)雜的對(duì)象，可以通過自定義 JSONEncoder 類來處理。
import json
class Employee:
def __init__(self, name, age, position):
self.name = name
self.age = age
self.position = position
class EmployeeEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, Employee):
return {'name': obj.name, 'age': obj.age, 'position': obj.position}
return super().default(obj)
employee = Employee("John", 28, "Software Engineer")
# 使用自定義的編碼器將對(duì)象轉(zhuǎn)換為 JSON 字符串
json_str = json.dumps(employee, cls=EmployeeEncoder)
print(json_str)
輸出示例：
{"name": "John", "age": 28, "position": "Software Engineer"}
JSONL
JSONL（JSON Lines）是一種簡(jiǎn)單的文件格式，專門用于存儲(chǔ)多個(gè)JSON對(duì)象，每個(gè)對(duì)象占用一行。JSONL文件的擴(kuò)展名通常為 .jsonl 或 .ndjson（Newline Delimited JSON）。這種格式在處理大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)非常有效，因?yàn)樗试S逐行讀取和處理數(shù)據(jù)。
下面是JSONL的常見用法示例，包括如何在Python中讀取和寫入JSONL格式的數(shù)據(jù)。
1. JSONL 文件的結(jié)構(gòu)
一個(gè)JSONL文件可能看起來如下：
{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
{"name": "Bob", "age": 25, "city": "Los Angeles"}
{"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Chicago"}
每一行都是一個(gè)有效的JSON對(duì)象，行與行之間用換行符 \n 分隔。
2. 讀取 JSONL 文件
使用Python讀取JSONL文件時(shí)，可以逐行處理文件中的JSON對(duì)象：
import json
# 讀取 JSONL 文件
with open('data.jsonl', 'r') as jsonl_file:
for line in jsonl_file:
# 解析每一行的 JSON 對(duì)象
data = json.loads(line)
print(data)
輸出示例：
{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
{'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'Los Angeles'}
{'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Chicago'}
3. 寫入 JSONL 文件
寫入JSONL文件時(shí)，可以逐行將多個(gè)JSON對(duì)象寫入文件，每個(gè)對(duì)象占用一行：
import json
# 準(zhǔn)備要寫入的多個(gè) JSON 對(duì)象
data_list = [
{"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"},
{"name": "Bob", "age": 25, "city": "Los Angeles"},
{"name": "Charlie", "age": 35, "city": "Chicago"}
]
# 寫入 JSONL 文件
with open('data.jsonl', 'w') as jsonl_file:
for data in data_list:
jsonl_file.write(json.dumps(data) + '\n')
4. 追加寫入 JSONL 文件
如果需要追加數(shù)據(jù)到已有的JSONL文件中，可以使用追加模式 'a'：
import json
# 要追加寫入的 JSON 對(duì)象
new_data = {"name": "Diana", "age": 28, "city": "Houston"}
# 追加寫入 JSONL 文件
with open('data.jsonl', 'a') as jsonl_file:
jsonl_file.write(json.dumps(new_data) + '\n')
5. 處理大數(shù)據(jù)集
由于JSONL格式允許逐行讀取和處理數(shù)據(jù)，特別適合用于處理大數(shù)據(jù)集。比如當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，可以用下面的方式逐行讀取并處理，而不需要將整個(gè)文件一次性加載到內(nèi)存中：
import json
# 逐行處理大數(shù)據(jù)集
with open('large_data.jsonl', 'r') as jsonl_file:
for line in jsonl_file:
data = json.loads(line)
# 對(duì)每一行的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理
process_data(data)
6. 與Pandas集成
如果你需要將JSONL文件的數(shù)據(jù)加載到Pandas DataFrame中，Pandas的 read_json 方法也支持讀取JSONL格式的數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
# 使用 Pandas 讀取 JSONL 文件
df = pd.read_json('data.jsonl', lines=True)
print(df)
輸出示例：
name age city
0 Alice 30 New York
1 Bob 25 Los Angeles
2 Charlie 35 Chicago
總結(jié)
JSONL格式是一種非常實(shí)用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，特別適合處理大型、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集。使用它的主要優(yōu)點(diǎn)包括：
- 逐行讀?。河行幚泶笪募?，節(jié)省內(nèi)存。
- 簡(jiǎn)便性：每一行都是獨(dú)立的JSON對(duì)象，便于解析和處理。
- 靈活性：可以很容易地將數(shù)據(jù)追加到已有文件中。
通過上述方法，您可以輕松地在Python中讀取、寫入和處理JSONL格式的數(shù)據(jù)。
到此這篇關(guān)于python json jsonl 的用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python json jsonl 內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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