Phenquestions
json.método dumps ():
Este método é usado para converter o objeto de dicionário em dados JSON para análise ou leitura e é mais lento do que jogar fora() método.
Sintaxe:
json.despejos (objeto, indent = None, sort_keys = False)Este método tem muitos argumentos opcionais. Os usos de um argumento obrigatório e dois opcionais são mostrados neste artigo. Aqui, o primeiro argumento é um argumento obrigatório que é usado para pegar qualquer objeto de dicionário, o segundo argumento é usado para definir o número de unidades para indentação e o terceiro argumento é usado para classificar as chaves.
json.método dump ():
Este método é usado para armazenar o objeto Python em um arquivo JSON. É mais rápido que o lixões() método porque ele grava na memória e no arquivo separadamente.
Sintaxe:
json.dump (dicionário, fileHandler, indent = None)Este método tem muitos argumentos como lixões(). Os usos de três argumentos são usados neste artigo para converter os dados de um objeto de dicionário em dados JSON e armazenar os dados em um arquivo JSON. Aqui, o primeiro argumento é usado para pegar um objeto de dicionário que precisa ser convertido em um objeto JSON, e o segundo argumento é usado para pegar o nome do manipulador de arquivo do arquivo onde os dados JSON serão gravados. O terceiro argumento é usado para definir a unidade de indentação.
Como esses dois métodos podem ser usados para converter o objeto de dicionário em um arquivo JSON ou string JSON são mostrados abaixo neste artigo.
Exemplo-1: converter dicionário em JSON usando lixões() com recuo
Mencionamos antes que o método dumps () tem um parâmetro obrigatório e pode usar o objeto de dicionário para converter os dados em string JSON. No seguinte script, dict_data é uma variável de dicionário que contém os dados de um registro particular de aluno. Inicialmente, as lixeiras () método é usado com um argumento e o valor de dict_data é convertido em dados JSON. A saída do dicionário e do formato JSON é a mesma se nenhum recuo for usado nos dados JSON. Próximo, as lixeiras () método é usado com dois argumentos e 3 é usado como um valor de recuo para dados JSON. A segunda saída JSON irá gerar com indentação.
#!/ usr / bin / env python3# Importar módulo json
import json
# Defina um dicionário
dict_data = "student_id": "011894", "name": "Matthew", "batch": 30, "semestre": 6
# Imprimir dados do dicionário
print ("Saída Dictonária: \ n", dict_data, "\ n")
# Converter dicionário em objeto json sem indentação
json_data = json.despejos (dict_data)
# print json data
print ("Saída JSON sem indentação: \ n", json_data, "\ n")
# Converter dicionário em objeto json com indentação
json_data = json.despejos (dict_data, indent = 3)
# imprimir dados json com indentação
print ("Saída JSON com indentação: \ n", json_data)
Resultado:
A seguinte saída aparecerá após a execução do script.
Exemplo 2: converter dicionário em JSON usando dumps () com sort_keys
As chaves de dados JSON podem ser classificadas usando sort_keys argumento de dumps (). O valor padrão deste argumento é False. No script a seguir, o objeto de dicionário é convertido em dados JSON sem usar sort_keys e usando sort_keys para mostrar o uso deste argumento. O primeiro método dumps () é usado com o valor de indentação 5 e a saída mostra os dados JSON usando a indentação 5. No segundo método dumps (), sort_keys é usado e definido como True para classificar os valores-chave. A última saída JSON mostrará os dados após classificar os valores-chave.
#!/ usr / bin / env python3# Importar módulo json
import json
# Defina um dicionário
dict_data = 'nome': 'Madison', 'Mês': 'maio', 'ano': 2020, 'vendas': [1000, 2100, 3500, 1200]
# Imprimir dados do dicionário
print ("Saída Dictonária: \ n", dict_data, "\ n")
# Converta um dicionário com dados de lista em json
json_data = json.despejos (dict_data, indent = 5)
# print json data
print ("Saída JSON com indentação: \ n", json_data)
# Converta um dicionário com dados de lista em json classificando as chaves
json_data = json.despejos (dict_data, indent = 5, sort_keys = True)
# imprime dados json classificados com base em chaves
print ("Saída JSON classificada com indentação: \ n", json_data)
Resultado:
A seguinte saída aparecerá após a execução do script. A primeira saída JSON mostra os valores-chave conforme definidos no dicionário e a segunda saída JSON mostra os valores-chave na ordem de classificação.
Exemplo-3: converter dicionário em dados JSON e armazenar em um arquivo JSON
Se você deseja armazenar os dados JSON em um arquivo após a conversão do dicionário, você deve usar o despejo () método. Como você pode converter um objeto de dicionário em dados JSON e armazenar os dados em um arquivo JSON é mostrado neste exemplo. Aqui o jogar fora() método usa três argumentos. O primeiro argumento pega o objeto de dicionário que é definido antes. O segundo argumento usa a variável de manipulador de arquivo que também é definida antes para criar um arquivo JSON. O terceiro argumento define o valor do recuo. O conteúdo do JSON recém-escrito será impresso posteriormente como saída.
#!/ usr / bin / env python3# Importar módulo json
import json
# Defina um dicionário
dict_data = 'c-101': 'Programação PHP', 'c-102': 'Programação Bash', 'c-103':
'Programação Python',
'c-104': 'Programação Orientada a Objetos'
# Imprimir dados do dicionário
print ("Saída Dictonária: \ n", dict_data, "\ n")
# Defina o nome do arquivo json
jsonFile = 'course_list.json '
# Abra um arquivo json para gravar dados json
com open (jsonFile, 'w') como fileHandler1:
json.dump (dict_data, fileHandler1, indent = 2)
# Abra um arquivo json para leitura
fileHandler2 = abrir (jsonFile)
print ("O conteúdo do arquivo JSON: \ n", fileHandler2.leitura())
Resultado:
A seguinte saída aparecerá após a execução do script.
Conclusão:
É necessário converter dados de dicionário em dados JSON para tornar mais fáceis várias tarefas de programação. Essa conversão de dados é importante porque os dados podem ser transferidos de um script para outro facilmente usando JSON. Espero que este tutorial ajude os usuários de Python a conhecer as maneiras de converter dados de dicionário em dados JSON e aplicá-los corretamente em seus scripts.
