← Wróć do bloga

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 Team13 min czytaniaprogramowanie
B

Big JSON Team

Technical Writer

Expert in JSON data manipulation, API development, and web technologies. Passionate about creating tools that make developers' lives easier.

13 min read

# 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).

Zapisywanie do pliku:
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.

Share:

Powiązane Artykuły

Read in English