Rheinwerk Computing < openbook >

 
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Die Programmiersprache Python
Teil I Einstieg in Python
3 Erste Schritte im interaktiven Modus
4 Der Weg zum ersten Programm
5 Kontrollstrukturen
6 Dateien
7 Das Laufzeitmodell
8 Funktionen, Methoden und Attribute
9 Informationsquellen zu Python
Teil II Datentypen
10 Das Nichts – NoneType
11 Operatoren
12 Numerische Datentypen
13 Sequenzielle Datentypen
14 Zuordnungen
15 Mengen
16 Collections
17 Datum und Zeit
18 Aufzählungstypen – Enum
Teil III Fortgeschrittene Programmiertechniken
19 Funktionen
20 Modularisierung
21 Objektorientierung
22 Ausnahmebehandlung
23 Iteratoren
24 Kontextobjekte
25 Manipulation von Funktionen und Methoden
Teil IV Die Standardbibliothek
26 Mathematik
27 Kryptografie
28 Reguläre Ausdrücke
29 Schnittstelle zu Betriebssystem und Laufzeitumgebung
30 Kommandozeilenparameter
31 Dateisystem
32 Parallele Programmierung
33 Datenspeicherung
34 Netzwerkkommunikation
35 Debugging und Qualitätssicherung
36 Dokumentation
Teil V Weiterführende Themen
37 Anbindung an andere Programmiersprachen
38 Distribution von Python-Projekten
39 Grafische Benutzeroberflächen
40 Python als serverseitige Programmiersprache im WWW – ein Einstieg in Django
41 Wissenschaftliches Rechnen
42 Insiderwissen
43 Von Python 2 nach Python 3
A Anhang
Stichwortverzeichnis

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Python 3 von Johannes Ernesti, Peter Kaiser
Das umfassende Handbuch
Buch: Python 3

Python 3
Pfeil 33 Datenspeicherung
Pfeil 33.1 Komprimierte Dateien lesen und schreiben – gzip
Pfeil 33.2 XML
Pfeil 33.2.1 ElementTree
Pfeil 33.2.2 SAX – Simple API for XML
Pfeil 33.3 Datenbanken
Pfeil 33.3.1 Pythons eingebaute Datenbank – sqlite3
Pfeil 33.4 Serialisierung von Instanzen – pickle
Pfeil 33.4.1 Funktionale Schnittstelle
Pfeil 33.4.2 Objektorientierte Schnittstelle
Pfeil 33.5 Das Datenaustauschformat JSON – json
Pfeil 33.6 Das Tabellenformat CSV – csv
Pfeil 33.6.1 reader-Objekte – Daten aus einer CSV-Datei lesen
Pfeil 33.6.2 Dialect-Objekte – eigene Dialekte verwenden
 
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33.5    Das Datenaustauschformat JSON – json Zur vorigen ÜberschriftZur nächsten Überschrift

Das ursprünglich für JavaScript entwickelte Datenformat JSON[ 144 ](für JavaScript Object Notation) hat sich zu einem Quasi-Standard für den einfachen Datenaustausch zwischen Webanwendungen entwickelt und konkurriert damit gewissermaßen mit XML. Im Gegensatz zur Markup-Sprache XML speichert JSON Daten in Form von gültigem JavaScript-Code. Trotzdem gibt es JSON-Parser für alle verbreiteten Programmiersprachen, selbstverständlich auch für Python.

Ein in JSON repräsentiertes Objekt kann aus den in Tabelle 33.10 aufgelisteten Datentypen zusammengestellt werden, die jeweils ein bedeutungsgleiches Ebenbild in Python finden.

JSON-Datentyp Notation Korrespondierender Python-Datentyp
Object {} dict
Array [] list
Number 12
12.34
int
float
String "" str
Value true
false
null
bool
bool
NoneType

Tabelle 33.10    Datentypen in JSON und ihre Ebenbilder in Python

Analog zu Dictionarys und Listen können Objects und Arrays in JSON weitere Instanzen enthalten, insbesondere weitere Objects bzw. Arrays.

In der Standardbibliothek existiert das Modul json, das Python-Instanzen ins JSON-Format serialisieren bzw. aus dem JSON-Format erstellen kann. Dazu erzeugen wir zunächst einen Datensatz, der in den folgenden Beispielen verwendet werden soll:

>>> eintrag = {
... "Vorname" : "Donald",
... "Nachname" : "Duck",
... "Adresse" : ["Erpelweg", 12, 12345, "Entenhausen"],
... "Alter" : 81
... }

Ähnlich wie pickle bietet das Modul json die Funktionen dump, dumps bzw. load und loads an, um Daten zu speichern bzw. zu laden. Zum Ausführen der folgenden Beispiele muss das Modul json zunächst eingebunden werden:

>>> import json

Die Funktion dump bekommt eine Python-Instanz übergeben, die aus den in der vorangegangenen Tabelle aufgeführten Datentypen bestehen darf, und speichert diese in ein zum Schreiben geöffnetes Dateiobjekt.

>>> with open("eintrag.json", "w") as f:
... json.dump(eintrag, f)

Beachten Sie, dass JSON ein menschenlesbares Datenformat ist. Das Dateiobjekt muss daher nicht wie bei pickle im Binärmodus geöffnet werden. Analog zu dump gibt die Funktion dumps die JSON-Repräsentation einer Instanz als String zurück.

>>> s = json.dumps(eintrag)
>>> s
'{"Vorname": "Donald", "Nachname": "Duck", "Adresse": ["Erpelweg", 12, 12345, "Entenhausen"], "Alter": 81}'

Die gespeicherten Daten können nun mit den korrespondierenden Funktionen load und loads wieder eingelesen und in eine Python-Instanz zurückkonvertiert werden:

>>> with open("eintrag.json", "r") as f:
... print(json.load(f))
{'Vorname': 'Donald', 'Nachname': 'Duck', 'Adresse': ['Erpelweg', 12, 12345, 'Entenhausen'], 'Alter': 81}
>>> json.loads(s)
{'Vorname': 'Donald', 'Nachname': 'Duck', 'Adresse': ['Erpelweg', 12, 12345, 'Entenhausen'], 'Alter': 81}

 


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