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
如果你正在寻找将JSON或任何复杂字典的类型安全反序列化到python类中，我强烈推荐python 3.7+的pydantic。它不仅有一个简洁的API(不需要编写“helper”样板)，可以与Python数据类集成，而且具有复杂和嵌套数据结构的静态和运行时类型验证。
使用示例:
from pydantic import BaseModel
from datetime import datetime
class Item(BaseModel):
field1: str | int # union
field2: int | None = None # optional
field3: str = 'default' # default values
class User(BaseModel):
name: str | None = None
username: str
created: datetime # default type converters
items: list[Item] = [] # nested complex types
data = {
'name': 'Jane Doe',
'username': 'user1',
'created': '2020-12-31T23:59:00+10:00',
'items': [
{'field1': 1, 'field2': 2},
{'field1': 'b'},
{'field1': 'c', 'field3': 'override'}
]
}
user: User = User(**data)
要了解更多细节和特性，请查看文档中的pydantic的rational部分。
其他回答
这不是一个很难的事情，我看到上面的答案，他们中的大多数在“列表”中有一个性能问题
这段代码比上面的代码快得多
import json
class jsonify:
def __init__(self, data):
self.jsonify = data
def __getattr__(self, attr):
value = self.jsonify.get(attr)
if isinstance(value, (list, dict)):
return jsonify(value)
return value
def __getitem__(self, index):
value = self.jsonify[index]
if isinstance(value, (list, dict)):
return jsonify(value)
return value
def __setitem__(self, index, value):
self.jsonify[index] = value
def __delattr__(self, index):
self.jsonify.pop(index)
def __delitem__(self, index):
self.jsonify.pop(index)
def __repr__(self):
return json.dumps(self.jsonify, indent=2, default=lambda x: str(x))
exmaple
response = jsonify(
{
'test': {
'test1': [{'ok': 1}]
}
}
)
response.test -> jsonify({'test1': [{'ok': 1}]})
response.test.test1 -> jsonify([{'ok': 1}])
response.test.test1[0] -> jsonify({'ok': 1})
response.test.test1[0].ok -> int(1)
我已经编写了一个名为any2any的小型(反)序列化框架，它可以帮助在两种Python类型之间进行复杂的转换。
在您的情况下，我猜您想从字典(通过json.loads获得)转换为复杂的对象response.education;Response.name，具有嵌套结构response.education.id，等等… 这就是这个框架的用途。文档还不是很好，但是通过使用any2any.simple。MappingToObject，你应该可以很容易地做到。如果需要帮助，请询问。
使用json模块(Python 2.6新增)或几乎总是安装的simplejson模块。
如果你正在寻找将JSON或任何复杂字典的类型安全反序列化到python类中，我强烈推荐python 3.7+的pydantic。它不仅有一个简洁的API(不需要编写“helper”样板)，可以与Python数据类集成，而且具有复杂和嵌套数据结构的静态和运行时类型验证。
使用示例:
from pydantic import BaseModel
from datetime import datetime
class Item(BaseModel):
field1: str | int # union
field2: int | None = None # optional
field3: str = 'default' # default values
class User(BaseModel):
name: str | None = None
username: str
created: datetime # default type converters
items: list[Item] = [] # nested complex types
data = {
'name': 'Jane Doe',
'username': 'user1',
'created': '2020-12-31T23:59:00+10:00',
'items': [
{'field1': 1, 'field2': 2},
{'field1': 'b'},
{'field1': 'c', 'field3': 'override'}
]
}
user: User = User(**data)
要了解更多细节和特性，请查看文档中的pydantic的rational部分。
修改@DS响应位，从一个文件加载:
def _json_object_hook(d): return namedtuple('X', d.keys())(*d.values())
def load_data(file_name):
with open(file_name, 'r') as file_data:
return file_data.read().replace('\n', '')
def json2obj(file_name): return json.loads(load_data(file_name), object_hook=_json_object_hook)
有一点:它不能加载前面有数字的项目。是这样的:
{
"1_first_item": {
"A": "1",
"B": "2"
}
}
因为“1_first_item”不是一个有效的python字段名。
