Mastering JSON: Reading & Parsing Data with Python Made Easy (en inglés)

JavaScript Object Notation (JSON) se ha convertido en un formato estándar de intercambio de datos en la web. Se utiliza mucho para transmitir datos en aplicaciones web, sobre todo porque es fácil de crear y entender tanto para humanos como para máquinas. Pero, ¿cómo podemos manejar este formato en Python, un lenguaje al que recurren los científicos de datos? En este completo tutorial, aprenderemos a leer y analizar datos JSON con Python.

Comprender JSON

JSON es un formato de texto totalmente independiente del lenguaje, pero que utiliza convenciones familiares para los programadores de la familia de lenguajes C, incluidos C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python y muchos otros. Puede representar números, cadenas, secuencias ordenadas de valores (arrays) y colecciones de pares nombre-valor (objetos).

JSON frente a XML

Antes de la popularidad de JSON, XML (eXtensible Markup Language) se utilizaba mayoritariamente para almacenar y transportar datos. A diferencia de XML, JSON ofrece una sintaxis más sencilla y legible para el intercambio de datos. He aquí algunas diferencias clave:

JSON	XML
Fácil de leer y escribir.	Menos sencillo de leer y escribir.
El análisis sintáctico es rápido.	El análisis sintáctico es lento.
Los datos son fácilmente accesibles como objetos JSON.	Es necesario descomprimir los datos para utilizarlos como objetos.
Soporte para matrices.	No admite matrices.
Menos verboso.	Más verboso.

Python y JSON

Python tiene un paquete incorporado llamado json, que se puede utilizar para trabajar con datos JSON. Si tienes una cadena JSON, puedes analizarla usando la función json.loads() . Del mismo modo, si tienes un objeto Python, puedes convertirlo en una cadena JSON utilizando el método json.dumps() método.

Lectura de datos JSON en Python

La función json proporciona funcionalidad tanto para leer como para escribir en archivos JSON. Puede utilizar json.load() para leer un archivo que contenga un objeto JSON.

import json

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

Este fragmento de código abre el archivo ejemplo.jsony el objeto JSON del archivo se deserializa en un diccionario Python que se asigna a la variable datos.

Análisis sintáctico de datos JSON en Python

El módulo json de Python facilita el análisis sintáctico de datos JSON.

import json

json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
python_dict = json.loads(json_string)

En este ejemplo, json.loads() toma una cadena como entrada y devuelve un diccionario como salida.

Escribir datos JSON en Python

Para escribir un objeto Python en un archivo JSON, se utiliza json.dump().

import json

data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

with open('output.json', 'w') as json_file:
    json.dump(data, json_file)

En este ejemplo, el diccionario Python se escribe en output.json.

Conversión de objetos Python a JSON

El módulo json de Python proporciona la función json.dumps() para convertir objetos Python en formato JSON. Este proceso se denomina serialización.

import json

data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

json_data = json.dumps(data)

Aquí, el diccionario Python datos se serializa en una cadena con formato JSON utilizando json.dumps().

Ejemplo real de JSON y Python

JSON es ampliamente utilizado en el desarrollo web para enviar datos desde el cliente al servidor. Este es un ejemplo básico de cómo se puede utilizar un script de Python para enviar datos a un servidor web en formato JSON.

import json
import requests

data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post("http://httpbin.org/post", headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.json())

Esto es todo sobre leer y analizar datos JSON con Python. Recuerda que entender la estructura de datos JSON y cómo manipularla usando Python es una habilidad clave en el mundo web moderno. Así que asegúrate de practicar los conceptos discutidos en este tutorial para sentirte cómodo manejando datos JSON. ¡Feliz aprendizaje!