为什么Python无法解析此JSON数据？

我在文件中有此JSON：

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [
        "id": "valore"
    ],
    "om_points": "value",
    "parameters": [
        "id": "valore"
    ]
}

我编写了以下脚本来打印所有JSON数据：

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

但是，该程序会引发异常：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 5, in <module>
    data = json.load(f)
  File "/usr/lib/python3.5/json/__init__.py", line 319, in loads
    return _default_decoder.decode(s)
  File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
  File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
    obj, end = self.scan_once(s, idx)
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 13 column 13 (char 213)

如何解析JSON并提取其值？

您的数据不是有效的JSON格式。您有[]什么时候应该拥有{}：

• []用于JSON数组，list在Python 中称为
• {}用于JSON对象（dict在Python 中称为JSON对象）

JSON文件的外观如下：

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": {
        "id": "valore"
    },
    "om_points": "value",
    "parameters": {
        "id": "valore"
    }
}

然后，您可以使用您的代码：

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)

pprint(data)

使用数据，您现在还可以找到类似的值：

data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]

试试看，看看是否有意义。

您data.json应该看起来像这样：

{
 "maps":[
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"},
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"}
        ],
"masks":
         {"id":"valore"},
"om_points":"value",
"parameters":
         {"id":"valore"}
}

您的代码应为：

import json
from pprint import pprint

with open('data.json') as data_file:    
    data = json.load(data_file)
pprint(data)

请注意，这仅在Python 2.6及更高版本中有效，因为它取决于with-statement。在Python 2.5中使用from __future__ import with_statement，在Python <= 2.4中，请参见Justin Peel的答案，该答案基于该答案。

您现在还可以像这样访问单个值：

data["maps"][0]["id"]  # will return 'blabla'
data["masks"]["id"]    # will return 'valore'
data["om_points"]      # will return 'value'

贾斯汀·皮尔（Justin Peel）的回答确实很有帮助，但是，如果您使用的是Python 3，则应按以下方式读取JSON：

with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
    data = json.loads(data_file.read())

注意：使用json.loads代替json.load。在Python 3中，json.loads采用字符串参数。json.load采用类似文件的对象参数。data_file.read()返回一个字符串对象。

老实说，在大多数情况下，将所有json数据加载到内存中都不是问题。

data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
    for line in f:
       data.append(json.loads(line))

“超JSON”或简称“ ujson”可以处理[]您的JSON文件输入中的内容。如果您正在将程序中的JSON输入文件作为JSON元素列表读取；例如，[{[{}]}, {}, [], etc...]ujson可以处理字典列表的任何任意顺序，即列表字典。

您可以在Python包索引中找到ujson，并且该API与Python的内置json库几乎相同。

如果您要加载较大的JSON文件，则ujson也会更快。与提供的相同链接中的其他Python JSON库相比，您可以看到性能详细信息。

如果您使用的是Python3，则可以尝试将（connection.json文件）JSON 更改为：

{
  "connection1": {
    "DSN": "con1",
    "UID": "abc",
    "PWD": "1234",
    "connection_string_python":"test1"
  }
  ,
  "connection2": {
    "DSN": "con2",
    "UID": "def",
    "PWD": "1234"
  }
}

然后使用以下代码：

connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1

在这里，您可以使用修改后的data.json文件：

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [{
        "id": "valore"
    }],
    "om_points": "value",
    "parameters": [{
        "id": "valore"
    }]
}

您可以使用以下几行在控制台上调用或打印数据：

import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
    data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)

预期输出print(data_item['parameters'][0]['id'])：

{'maps': [{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'},
          {'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'}],
 'masks': [{'id': 'valore'}],
 'om_points': 'value',
 'parameters': [{'id': 'valore'}]}

预期输出print(data_item['parameters'][0]['id'])：

valore

该解析有两种类型。

1. 从系统路径解析文件中的数据
2. 从远程URL解析JSON。

从文件中，您可以使用以下内容

import json
json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
value = json['key']
print json['value']

该小节解释了使用两种情况的完整解析和获取值。使用Python解析JSON

作为python3用户，

load和loads方法之间的区别非常重要，尤其是当您从文件中读取json数据时。

如文档中所述：

json.load：

使用此转换表将fp（支持.read（）的文本文件或包含JSON文档的二进制文件）反序列化为Python对象。

json.loads：

json.loads：使用此转换表将s（包含JSON文档的str，字节或字节数组实例）反序列化为Python对象。

json.load方法可以读取二进制文件，因此可以直接读取打开的json文档。

with open('./recipes.json') as data:
  all_recipes = json.load(data)

结果，您的json数据以根据此转换表指定的格式可用：

https://docs.python.org/3.7/library/json.html#json-to-py-table