Python i JSON: Kompletny przewodnik po module json
Opanuj JSON w Pythonie dzięki modułowi json. Naucz się parsować, generować i manipulować danymi JSON dzięki praktycznym przykładom.
Big JSON Team
• Technical WriterExpert in JSON data manipulation, API development, and web technologies. Passionate about creating tools that make developers' lives easier.
# Python i JSON: Kompletny przewodnik po module json
Python posiada wbudowany moduł json, który sprawia, że praca z tym formatem danych jest niezwykle prosta i intuicyjna.
Główne metody modułu json
json.loads() – Z tekstu na słownik
Służy do zamiany ciągu znaków (string) w formacie JSON na słownik Pythona.
import json
tekst_json = '{"imie": "Alicja", "wiek": 30}'
data = json.loads(tekst_json)
print(data['imie']) # "Alicja"
json.dumps() – Ze słownika na tekst
Zamienia obiekt Pythona (np. słownik) na ciąg znaków JSON.
dane = {"imie": "Robert", "aktywny": True}
tekst = json.dumps(dane, indent=2) # indent dodaje wcięcia
---
Praca z plikami
Do czytania i zapisywania plików JSON używamy metod bez litery "s" na końcu (load i dump).
with open('dane.json', 'w') as f:
json.dump(dane, f, indent=4)
Czytanie z pliku:
with open('dane.json', 'r') as f:
dane = json.load(f)
---
Obsługa błędów
Zawsze warto zabezpieczyć kod przed nieprawidłowym formatem JSON, używając bloku try...except.
try:
dane = json.loads(bledny_json)
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"Błąd składni JSON: {e}")
Podsumowanie
Moduł json w Pythonie to podstawa komunikacji z API i pracy z konfiguracjami. Pamiętaj o używaniu menedżera kontekstu (with open...) przy pracy z plikami oraz o parametrze indent dla lepszej czytelności generowanych danych.
Powiązane Artykuły
Co to jest JSON? Kompletny przewodnik dla początkujących 2026
Dowiedz się, czym jest JSON, poznaj jego składnię, typy danych i zastosowania. Kompleksowy, przyjazny dla początkujących przewodnik po JavaScript Object Notation.
JavaScript JSON: Parsowanie, Stringify i najlepsze praktyki
Kompletny przewodnik po JSON w JavaScript. Dowiedz się, jak używać JSON.parse(), JSON.stringify() oraz jak obsługiwać błędy i stosować zaawansowane techniki.
JSON w Data Science: Przewodnik po Pythonie i Pandas
Kompletny przewodnik po JSON w analizie danych. Naucz się przetwarzać JSON za pomocą Pythona, Pandas i tworzyć rurociągi uczenia maszynowego.