我想将JSON数据转换为Python对象。
我从Facebook API收到JSON数据对象，我想将其存储在数据库中。
我的当前视图在Django (Python)(请求。POST包含JSON):
response = request.POST
user = FbApiUser(user_id = response['id'])
user.name = response['name']
user.username = response['username']
user.save()
这很好，但是如何处理复杂的JSON数据对象呢? 如果我能以某种方式将这个JSON对象转换为易于使用的Python对象，是不是会更好?
当前回答
这里有一个快速而肮脏的json pickle替代方案
import json
class User:
def __init__(self, name, username):
self.name = name
self.username = username
def to_json(self):
return json.dumps(self.__dict__)
@classmethod
def from_json(cls, json_str):
json_dict = json.loads(json_str)
return cls(**json_dict)
# example usage
User("tbrown", "Tom Brown").to_json()
User.from_json(User("tbrown", "Tom Brown").to_json()).to_json()
其他回答
使用json模块(Python 2.6新增)或几乎总是安装的simplejson模块。
数据类向导是一种现代的选项，可以类似地为您工作。它支持自动键大小写转换，如camelCase或TitleCase，这两者在API响应中都很常见。
当将实例转储到dict/JSON时，默认的键转换是camelCase，但这可以很容易地使用主数据类上提供的Meta配置来覆盖。
https://pypi.org/project/dataclass-wizard/
from dataclasses import dataclass
from dataclass_wizard import fromdict, asdict
@dataclass
class User:
name: str
age: int
is_active: bool
data = {
'name': 'John',
'age': 30,
'isActive': True,
}
user = fromdict(User, data)
assert user == User(name='John', age=30, is_active=True)
json_dict = asdict(user)
assert json_dict == {'name': 'John', 'age': 30, 'isActive': True}
设置元配置的例子，当序列化为dict/JSON时，将字段转换为lisp-case:
DumpMeta(key_transform='LISP').bind_to(User)
这似乎是一个XY问题(问A实际问题在哪里B)。
问题的根源是:如何有效地引用/修改深嵌套的JSON结构，而不必做obj['foo']['bar'][42]['quux']，这带来了键入挑战，代码膨胀问题，可读性问题和错误捕获问题?
使用抢
from glom import glom
# Basic deep get
data = {'a': {'b': {'c': 'd'}}}
print(glom(data, 'a.b.c'))
它还将处理列表项:
我已经对一个简单的实现进行了基准测试:
def extract(J, levels):
# Twice as fast as using glom
for level in levels.split('.'):
J = J[int(level) if level.isnumeric() else level]
return J
．.． 并且在复杂的JSON对象上返回0.14ms，而朴素的impl则返回0.06ms。
它还可以处理复杂的查询，例如取出所有foo.bar.记录，其中.name == 'Joe Bloggs'
编辑:
另一种性能方法是递归地使用覆盖__getitem__和__getattr__的类:
class Ob:
def __init__(self, J):
self.J = J
def __getitem__(self, index):
return Ob(self.J[index])
def __getattr__(self, attr):
value = self.J.get(attr, None)
return Ob(value) if type(value) in (list, dict) else value
现在你可以做:
ob = Ob(J)
# if you're fetching a final raw value (not list/dict
ob.foo.bar[42].quux.leaf
# for intermediate values
ob.foo.bar[42].quux.J
这一基准测试也出奇地好。与我之前的天真冲动相当。如果有人能找到一种方法来整理非叶查询的访问，请留下评论!
如果你正在使用python 3.6+，你可以使用棉花糖-数据类。与上面列出的所有解决方案相反，它既简单，又类型安全:
from marshmallow_dataclass import dataclass
@dataclass
class User:
name: str
user = User.Schema().load({"name": "Ramirez"})
对于复杂的对象，可以使用JSON Pickle
Python库，用于将任意对象图序列化为JSON。 它几乎可以接受任何Python对象并将对象转换为JSON。 此外，它还可以将对象重新构造回Python。
