Python و JSON: دليل شامل

# Python و JSON: دليل شامل

Python توفر دعماً ممتازاً للعمل مع JSON من خلال وحدة json المدمجة.

مقدمة

لماذا JSON مع Python؟

• مدمج - لا حاجة لتثبيت مكتبات خارجية
• سهل - API بسيط وواضح
• سريع - معالجة فعالة
• موثوق - مستقر ومختبر جيداً

استيراد وحدة json

import json

# استيراد وظائف محددة
from json import loads, dumps, load, dump

قراءة JSON

من نص (String)

import json

# نص JSON
json_string = '{"الاسم": "أحمد", "العمر": 30}'

# تحويل إلى قاموس Python
data = json.loads(json_string)

print(data['الاسم'])  # أحمد
print(data['العمر'])   # 30
print(type(data))      # <class 'dict'>

من ملف

import json

# قراءة من ملف
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

print(data)

معالجة الأخطاء

import json

json_string = '{"الاسم": "أحمد", "العمر": 30,}'  # خطأ: فاصلة زائدة

try:
    data = json.loads(json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"خطأ في التحليل: {e}")
    print(f"السطر: {e.lineno}, العمود: {e.colno}")

كتابة JSON

إلى نص (String)

import json

# قاموس Python
data = {
    "الاسم": "أحمد",
    "العمر": 30,
    "المدينة": "الرياض"
}

# تحويل إلى JSON
json_string = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(json_string)
# {"الاسم": "أحمد", "العمر": 30, "المدينة": "الرياض"}

إلى ملف

import json

data = {
    "الاسم": "أحمد",
    "العمر": 30,
    "المهارات": ["Python", "JavaScript", "SQL"]
}

# كتابة إلى ملف
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

تنسيق JSON

import json

data = {"الاسم": "أحمد", "العمر": 30}

# بدون تنسيق (مضغوط)
compact = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(compact)
# {"الاسم": "أحمد", "العمر": 30}

# مع تنسيق (مسافة بادئة 2)
formatted = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(formatted)
# {
#   "الاسم": "أحمد",
#   "العمر": 30
# }

# مع تنسيق (مسافة بادئة 4)
formatted4 = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=4)

خيارات json.dumps()

ensure_ascii

import json

data = {"الاسم": "أحمد"}

# مع ensure_ascii=True (افتراضي)
ascii_json = json.dumps(data)
print(ascii_json)
# {"\u0627\u0644\u0627\u0633\u0645": "\u0623\u062d\u0645\u062f"}

# مع ensure_ascii=False (للعربية)
arabic_json = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
print(arabic_json)
# {"الاسم": "أحمد"}

sort_keys

import json

data = {
    "العمر": 30,
    "الاسم": "أحمد",
    "id": 1
}

# بدون ترتيب
unordered = json.dumps(data, ensure_ascii=False)

# مع ترتيب
ordered = json.dumps(data, ensure_ascii=False, sort_keys=True)
print(ordered)
# {"id": 1, "الاسم": "أحمد", "العمر": 30}

separators

import json

data = {"الاسم": "أحمد", "العمر": 30}

# فواصل مخصصة (بدون مسافات)
compact = json.dumps(data, ensure_ascii=False, separators=(',', ':'))
print(compact)
# {"الاسم":"أحمد","العمر":30}

# فواصل مخصصة (مع مسافات)
spaced = json.dumps(data, ensure_ascii=False, separators=(', ', ': '))
print(spaced)
# {"الاسم": "أحمد", "العمر": 30}

تحويل أنواع البيانات

Python إلى JSON

import json

# أنواع البيانات المدعومة
data = {
    "نص": "مرحباً",           # str -> string
    "عدد": 42,                 # int -> number
    "عشري": 3.14,              # float -> number
    "منطقي": True,             # bool -> boolean
    "لاشيء": None,             # None -> null
    "قائمة": [1, 2, 3],        # list -> array
    "مجموعة": (4, 5, 6),       # tuple -> array
    "قاموس": {"مفتاح": "قيمة"} # dict -> object
}

json_string = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_string)

JSON إلى Python

import json

json_string = '''
{
  "نص": "مرحباً",
  "عدد": 42,
  "عشري": 3.14,
  "منطقي": true,
  "لاشيء": null,
  "قائمة": [1, 2, 3],
  "قاموس": {"مفتاح": "قيمة"}
}
'''

data = json.loads(json_string)

print(type(data['نص']))      # <class 'str'>
print(type(data['عدد']))     # <class 'int'>
print(type(data['عشري']))    # <class 'float'>
print(type(data['منطقي']))   # <class 'bool'>
print(type(data['لاشيء']))   # <class 'NoneType'>
print(type(data['قائمة']))   # <class 'list'>
print(type(data['قاموس']))   # <class 'dict'>

العمل مع التواريخ

تحويل التواريخ إلى JSON

import json
from datetime import datetime, date

# محول مخصص
def json_serial(obj):
    """محول لأنواع البيانات غير المدعومة"""
    if isinstance(obj, (datetime, date)):
        return obj.isoformat()
    raise TypeError(f"النوع {type(obj)} غير مدعوم")

data = {
    "الاسم": "أحمد",
    "تاريخ_الميلاد": date(1994, 5, 15),
    "تاريخ_التسجيل": datetime.now()
}

json_string = json.dumps(
    data, 
    ensure_ascii=False, 
    indent=2,
    default=json_serial
)
print(json_string)

قراءة التواريخ من JSON

import json
from datetime import datetime

json_string = '''
{
  "الاسم": "أحمد",
  "تاريخ_التسجيل": "2026-01-16T10:30:00"
}
'''

data = json.loads(json_string)

# تحويل النص إلى datetime
data['تاريخ_التسجيل'] = datetime.fromisoformat(
    data['تاريخ_التسجيل']
)

print(type(data['تاريخ_التسجيل']))  # <class 'datetime.datetime'>

العمل مع API

طلب GET

import json
import urllib.request

# طلب بيانات
url = 'https://api.example.com/users/1'
response = urllib.request.urlopen(url)
data = json.loads(response.read())

print(data)

باستخدام requests

import requests

# طلب GET
response = requests.get('https://api.example.com/users/1')
data = response.json()  # تحويل تلقائي من JSON

print(data)

# طلب POST
new_user = {
    "الاسم": "أحمد",
    "البريد": "ahmed@example.com"
}

response = requests.post(
    'https://api.example.com/users',
    json=new_user  # تحويل تلقائي إلى JSON
)

print(response.json())

معالجة JSON الكبير

القراءة بالتدفق

import ijson

# قراءة ملف كبير بكفاءة
with open('large.json', 'rb') as f:
    # معالجة كل عنصر على حدة
    parser = ijson.items(f, 'المستخدمون.item')
    for user in parser:
        print(user['الاسم'])

الكتابة بالتدفق

import json

# كتابة ملف كبير
with open('large.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('[\n')

    for i in range(1000000):
        user = {
            "id": i,
            "الاسم": f"مستخدم {i}"
        }

        json.dump(user, f, ensure_ascii=False)

        if i < 999999:
            f.write(',\n')

    f.write('\n]')

JSONPath

استخدام jsonpath-ng

from jsonpath_ng import parse

data = {
    "المستخدمون": [
        {"الاسم": "أحمد", "العمر": 30},
        {"الاسم": "فاطمة", "العمر": 25}
    ]
}

# البحث باستخدام JSONPath
jsonpath_expr = parse('$.المستخدمون[*].الاسم')
matches = [match.value for match in jsonpath_expr.find(data)]

print(matches)  # ['أحمد', 'فاطمة']

JSON Schema

التحقق من الصحة

import jsonschema
from jsonschema import validate

# تعريف Schema
schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "الاسم": {"type": "string"},
        "العمر": {"type": "number", "minimum": 0}
    },
    "required": ["الاسم"]
}

# البيانات
data = {
    "الاسم": "أحمد",
    "العمر": 30
}

# التحقق
try:
    validate(instance=data, schema=schema)
    print("البيانات صالحة")
except jsonschema.exceptions.ValidationError as e:
    print(f"خطأ في التحقق: {e.message}")

مكتبات JSON بديلة

ujson (أسرع)

import ujson

# أسرع من json القياسي
data = ujson.loads(json_string)
json_string = ujson.dumps(data, ensure_ascii=False)

orjson (الأسرع)

import orjson

# الأسرع
data = orjson.loads(json_bytes)
json_bytes = orjson.dumps(data)  # يعيد bytes

simplejson

import simplejson as json

# مماثل للمكتبة القياسية مع ميزات إضافية
data = json.loads(json_string, use_decimal=True)

أمثلة عملية

قراءة ملف تكوين

import json

def load_config(filename='config.json'):
    """قراءة ملف التكوين"""
    try:
        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return {}
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"خطأ في ملف التكوين: {e}")
        return {}

# الاستخدام
config = load_config()
database_host = config.get('database', {}).get('host', 'localhost')

حفظ بيانات المستخدم

import json
from pathlib import Path

class UserData:
    def __init__(self, filename='users.json'):
        self.filename = filename
        self.data = self.load()

    def load(self):
        """تحميل البيانات"""
        if Path(self.filename).exists():
            with open(self.filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
                return json.load(f)
        return []

    def save(self):
        """حفظ البيانات"""
        with open(self.filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    def add_user(self, user):
        """إضافة مستخدم"""
        self.data.append(user)
        self.save()

# الاستخدام
users = UserData()
users.add_user({"الاسم": "أحمد", "العمر": 30})

تحويل CSV إلى JSON

import csv
import json

def csv_to_json(csv_file, json_file):
    """تحويل CSV إلى JSON"""
    data = []

    with open(csv_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        csv_reader = csv.DictReader(f)
        for row in csv_reader:
            data.append(row)

    with open(json_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# الاستخدام
csv_to_json('data.csv', 'data.json')

أفضل الممارسات

1. استخدم ensure_ascii=False للعربية

# صحيح
json.dumps(data, ensure_ascii=False)

# خطأ (للنصوص العربية)
json.dumps(data)  # سينتج Unicode escape sequences

2. استخدم with للملفات

# صحيح
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)

# خطأ (قد ينسى إغلاق الملف)
f = open('data.json', 'r')
data = json.load(f)
f.close()

3. معالجة الأخطاء

try:
    data = json.loads(json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"خطأ: {e}")
    # معالجة الخطأ

الملخص

Python و JSON:

• سهل الاستخدام
• مدمج في اللغة
• سريع وفعال
• دعم ممتاز

استخدم وحدة json لجميع احتياجاتك!