دليل لقراءة ملفات JSON في بايثون
JSON (JavaScript Object Notation) هو تنسيق شائع لتبادل البيانات يُستخدم على نطاق واسع لتخزين البيانات ونقلها. من السهل القراءة والكتابة للبشر والآلات على حد سواء. توفر Python دعمًا مدمجًا للعمل مع بيانات JSON، مما يسهل قراءة ملفات JSON ومعالجتها.
في هذا الدليل، سوف نستكشف كيفية قراءة ملفات JSON في بايثون وإجراء عمليات مختلفة على البيانات.
1. استيراد المكتبات المطلوبة:
للعمل مع ملفات JSON في بايثون، نحتاج إلى استيراد مكتبة `json`، التي توفر وظائف للعمل مع بيانات JSON.
"الثعبان
استيراد جسون
"`
2. قراءة ملفات JSON:
لقراءة ملف JSON، نحتاج إلى فتحه باستخدام الدالة `open()` ثم تحميل محتوياته باستخدام الدالة `json.load()`.
"الثعبان
مع open('data.json') كملف:
data = json.load (ملف)
"`
في مقتطف الكود أعلاه، نفتح الملف المسمى `data.json` باستخدام وظيفة `open()` ونخصصه للمتغير `file`. ثم نستخدم الدالة `json.load()` لتحميل محتويات الملف إلى المتغير `data`.
3. الوصول إلى بيانات JSON:
بمجرد تحميل بيانات JSON إلى متغير، يمكننا الوصول إلى عناصره باستخدام بناء جملة Python القياسي. يتم تنظيم بيانات JSON عادةً كأزواج قيمة مفتاح، حيث تكون المفاتيح عبارة عن سلاسل ويمكن أن تكون القيم من أي نوع بيانات JSON صالح (على سبيل المثال، سلسلة، رقم، منطقي، صفيف، كائن).
"الثعبان
print(data['key']) # الوصول إلى مفتاح محدد
print(data['key']['nested_key']) # الوصول إلى مفتاح متداخل
"`
في مقتطف الشفرة أعلاه، يمكننا الوصول إلى مفتاح محدد باستخدام اسمه (`key`) ومفتاح متداخل باستخدام التدوين النقطي (`key.nested_key`).
4. التكرار عبر مصفوفات JSON:
يتم تمثيل صفائف JSON كقوائم Python. للتكرار على عناصر مصفوفة JSON، يمكننا استخدام حلقة for.
"الثعبان
للعنصر الموجود في البيانات ['الصفيف']:
طباعة (عنصر)
"`
في مقتطف التعليمات البرمجية أعلاه، نكرر عناصر مصفوفة JSON المسماة "المصفوفة" ونطبع كل عنصر.
5. كتابة بيانات JSON:
تتيح لنا Python أيضًا كتابة بيانات JSON في ملف. للقيام بذلك، نحتاج إلى فتح ملف في وضع الكتابة باستخدام الدالة `open()` ثم استخدام الدالة `json.dump()` لكتابة البيانات.
"الثعبان
مع open('output.json', 'w') كملف:
json.dump(بيانات، ملف)
"`
في مقتطف التعليمات البرمجية أعلاه، نفتح ملفًا باسم "output.json" في وضع الكتابة ونخصصه للمتغير "file". بعد ذلك، نستخدم الدالة `json.dump()` لكتابة بيانات JSON المخزنة في المتغير `data` إلى الملف.
6. التعامل مع الأخطاء:
عند العمل مع ملفات JSON، من الضروري معالجة الأخطاء المحتملة. على سبيل المثال، إذا لم يتم تنسيق ملف JSON بشكل صحيح، فقد يحدث خطأ. للتعامل مع مثل هذه الأخطاء، يمكننا استخدام كتل المحاولة باستثناء.
"الثعبان
محاولة:
مع open('data.json') كملف:
data = json.load (ملف)
باستثناء json.JSONDecodeError كـ e:
طباعة (و"خطأ في فك تشفير JSON: {e}")
"`
في مقتطف الكود أعلاه، نستخدم كتلة محاولة باستثناء لالتقاط أي `JSONDecodeError` الذي قد يحدث أثناء تحميل بيانات JSON. في حالة حدوث خطأ، نقوم بطباعة رسالة خطأ مع تفاصيل الخطأ المحددة.
تعد قراءة ملفات JSON في Python عملية مباشرة بفضل الدعم المدمج الذي توفره مكتبة `json`. باتباع هذا الدليل، يجب أن يكون لديك الآن فهم جيد لكيفية قراءة ملفات JSON، والوصول إلى بياناتها، والتكرار على المصفوفات، وكتابة بيانات JSON، والتعامل مع الأخطاء المحتملة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر ذكاء بيانات أفلاطون.
- رابط المصدر: https://zephyrnet.com/heres-how-you-can-read-json-files-in-python/
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://platodata.network/platowire/a-guide-on-reading-json-files-in-python/
