JSON은 JavaScript 객체 표기법을 의미합니다. 가벼울 뿐만 아니라 사람이 읽고 쓰기에도 쉽습니다. 마찬가지로 기계도 쉽게 파싱하고 생성할 수 있습니다. JSON 구문 분석은 모든 Python 개발자가 API, 구성 파일 또는 기타 저장된 정보 소스의 데이터로 작업할 때 매우 중요합니다. 이 문서에서는 Python의 JSON 모듈을 사용하여 JSON을 구문 분석하는 기본 절차를 안내합니다.
JSON은 Python 사전과 유사하게 데이터를 키-값 쌍으로 표현합니다. 다음은 JSON 객체의 기본 예시입니다:
PHP
Node.js
Python
Java
Golang
ko 
English 
Español 
中國人 
Tiếng Việt 
Deutsch 
Українська 
Português 
Français 
भारतीय 
Türkçe 
Italiano 
Gaeilge 
اردو 
Indonesia 
Polski {
"name": "Alice",
"age": 30,
"is_student": false,
"courses": ["Math", "Science"]
}이 JSON 객체에는 문자열, 숫자, 부울, 배열이 포함됩니다. 이 구조를 이해하는 것은 Python에서 JSON 데이터를 구문 분석하고 조작하는 데 기본이 됩니다.
Python의 json 모듈을 사용하면 JSON 문자열과 파일을 간단하게 구문 분석할 수 있습니다. 이 모듈에는 문자열에서 JSON을 읽는 json.loads()와 파일에서 JSON을 읽는 json.load()와 같은 메서드가 포함되어 있습니다. 반대로 json.dumps() 및 json.dump()는 각각 문자열과 파일에 JSON을 쓰는 데 사용됩니다.
JSON 데이터를 읽는 방법에는 여러 가지가 있으며, 다음에 살펴보겠습니다.
문자열에서 JSON 데이터를 읽으려면 json.loads() 메서드를 사용합니다:
import json
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false, "courses": ["Math", "Science"]}'
data = json.loads(json_string)
print(data)출력:
파일에서 JSON 데이터를 읽으려면 json.load() 메서드를 사용합니다:
import json
with open('data.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
print(data)
출력:
다음은 JSON 데이터를 작성하는 몇 가지 방법입니다:
JSON 데이터를 문자열에 쓰려면 json.dumps() 메서드를 사용합니다:
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"is_student": False,
"courses": ["Math", "Science"]
}
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)출력:
JSON 데이터를 파일에 쓰려면 json.dump() 메서드를 사용합니다:
import json
data = {
"name": "Alice",
"age": 30,
"is_student": False,
"courses": ["Math", "Science"]
}
with open('data.json', 'w') as file:
json.dump(data, file)
중첩된 JSON 객체는 보다 복잡한 데이터 구조로 작업할 때 흔히 발생합니다. Python은 이러한 중첩 구조를 쉽게 처리할 수 있습니다.
import json
nested_json_string = '''
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"is_student": false,
"courses": ["Math", "Science"],
"address": {
"street": "123 Main St",
"city": "Wonderland"
}
}
'''
data = json.loads(nested_json_string)
print(data['address']['city'])
출력:
사용자 정의 Python 객체를 JSON으로 변환해야 하는 경우가 있습니다. 이를 위해서는 사용자 정의 인코더가 필요합니다.
import json
class Student:
def __init__(self, name, age, is_student):
self.name = name
self.age = age
self.is_student = is_student
class StudentEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, obj):
if isinstance(obj, Student):
return obj.__dict__
return super().default(obj)
student = Student("Alice", 30, False)
json_string = json.dumps(student, cls=StudentEncoder)
print(json_string)
출력:
마찬가지로 JSON 데이터를 사용자 정의 파이썬 객체로 디코딩하려면 사용자 정의 디코더가 필요합니다.
import json
class Student:
def __init__(self, name, age, is_student):
self.name = name
self.age = age
self.is_student = is_student
def student_decoder(dct):
return Student(dct['name'], dct['age'], dct['is_student'])
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
student = json.loads(json_string, object_hook=student_decoder)
print(student.name)
출력:
JSON 데이터로 작업할 때 특히 JSON 데이터를 구문 분석, 생성 또는 액세스할 때 몇 가지 일반적인 오류가 발생할 수 있습니다. 다음은 가장 일반적인 몇 가지 오류입니다:
JSON을 구문 분석할 때 흔히 발생하는 오류는 잘못된 JSON 형식입니다. JSON은 키와 문자열 값을 큰따옴표로 묶고 대괄호와 중괄호를 적절히 중첩해야 합니다.
import json
invalid_json_string = "{'name': 'Alice', 'age': 30, 'is_student': False}"
try:
data = json.loads(invalid_json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"Invalid JSON format: {e}")
출력:
JSON 데이터를 구문 분석할 때 누락된 키가 발생할 수 있습니다. 누락된 키가 있는 경우 get 메서드를 사용하여 기본값을 제공하세요.
import json
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30}'
data = json.loads(json_string)
is_student = data.get('is_student', False)
print(is_student)import json
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30}'
data = json.loads(json_string)
is_student = data.get('is_student', False)
print(is_student)pdb 모듈을 사용하여 중단점을 설정하고 JSON 구문 분석 코드를 디버깅하세요.
import json
import pdb
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "is_student": false}'
pdb.set_trace()
data = json.loads(json_string)
print(data)웹 스크래핑에는 종종 JSON 응답을 반환하는 웹 API에서 데이터를 추출하는 작업이 포함됩니다. 다음은 요청 라이브러리와 https://httpbin.org/anything 엔드포인트를 사용한 간단한 예제입니다.
먼저 요청 라이브러리가 설치되어 있는지 확인합니다:
pip install requests이 코드는 HTTP 요청을 위한 요청과 JSON 데이터를 처리하기 위한 json을 가져옵니다. 요청.get(url)을 사용하여 대상 URL에 GET 요청을 보내고 response.json()으로 JSON 응답을 파싱하여 Python 사전으로 변환합니다. 헤더, 사용자 에이전트, 원본 및 URL과 같은 특정 데이터를 가져와서 인쇄합니다.
이 코드에는 강력한 오류 처리 기능이 포함되어 있어 JSON 디코딩 오류가 발생하면 json.JSONDecodeError를, 특정 키가 없으면 KeyError를 캡처하여 '데이터 없음' 충돌로부터 프로그램을 안전하게 보호합니다. 따라서 이러한 코드 견고성 덕분에 실제 웹 스크래핑 작업을 완벽하게 처리할 수 있습니다.
import requests
import json
url = 'https://httpbin.org/anything'
response = requests.get(url)
try:
data = response.json()
# JSON 응답에서 특정 데이터 추출하기
headers = data['headers']
user_agent = headers.get('User-Agent', 'N/A')
origin = data.get('origin', 'N/A')
url = data.get('url', 'N/A')
print(f"User Agent: {user_agent}")
print(f"Origin: {origin}")
print(f"URL: {url}")
except json.JSONDecodeError:
print("Error decoding JSON response")
except KeyError as e:
print(f"Key error: {e} not found in the JSON response")
모든 Python 코더는 JSON을 파싱하는 방법을 알아야 합니다. 이 설명서에서 강조하는 JSON 모듈과 가장 좋은 방법을 사용하면 JSON 데이터를 충분히 빠르게 읽고, 쓰고, 디버깅할 수 있습니다. 즉, 정기적으로 코드를 테스트하고 올바른 도구와 Python에서 제공되는 최신 기능을 활용하여 JSON 처리 기술을 향상시킬 수 있습니다.
웹 스크래핑을 수행할 때 웹 API에서 가져온 데이터가 일반적으로 JSON 형태로 나타난다는 사실을 고려할 때 JSON 구문 분석이 중요하다는 것을 알게 됩니다. 또한 JSON 데이터를 좋은 방식으로 구문 분석하고 조작할 수 있다면 다양한 웹 소스에서 정보를 효율적으로 추출할 수 있습니다.
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