การทำงานกับ JSON ใน Python: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

ถ้าคุณเคยทำงานกับ APIs คุณอาจเคยเจอข้อมูล JSON อยู่บ่อยครั้ง ข้อมูล JSON อยู่ทุกหนทุกแห่ง ตั้งแต่การพัฒนาเว็บไปจนถึงการรวมแอปพลิเคชัน Python ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้งานได้หลากหลาย มีไลบรารีในตัวที่ทรงพลังเพื่อจัดการ JSON ได้อย่างง่ายดาย ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่ชื่นชอบ API นักพัฒนาเว็บ หรือเพียงแค่สงสัยเกี่ยวกับ JSON คู่มือนี้พร้อมช่วยให้คุณเชี่ยวชาญในการจัดการ JSON ใน Python

💡

แต่ก่อนที่เราจะเจาะลึกถึงรายละเอียดของการทำงานกับ JSON ใน Python นี่คือเครื่องมือที่จะช่วยประหยัดเวลาและลดปัญหาเมื่อทำงานกับ APIs: Apidog! Apidog เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ API ของคุณ ช่วยให้คุณสร้าง แก้ไขข้อบกพร่อง และจัดการ APIs ได้อย่างง่ายดาย และใช่ คุณสามารถดาวน์โหลดได้ ฟรี เพื่อปรับปรุงการทดสอบ API และการจัดการ JSON ของคุณ เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในภายหลัง แต่เชื่อผมเถอะว่าคุ้มค่าที่จะลองดู

button

JSON คืออะไร?

ก่อนที่เราจะพูดถึงโค้ด มาดูพื้นฐานกันก่อน JSON ย่อมาจาก JavaScript Object Notation เป็นรูปแบบข้อมูลน้ำหนักเบาที่ใช้เป็นหลักในการส่งข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์และเว็บแอปพลิเคชัน แม้จะมีชื่อ แต่ JSON ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ JavaScript เท่านั้น แต่มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษา รวมถึง Python ด้วย

อ็อบเจกต์ JSON อย่างง่ายมีลักษณะดังนี้:

{
    "name": "Ashley",
    "age": 99,
    "languages": ["Python", "JavaScript", "C++"]
}

รูปแบบข้อมูลนี้อ่านง่ายสำหรับทั้งมนุษย์และเครื่องจักร ทำให้เป็นที่นิยมในการตอบสนอง API

ทำไมคุณควรใส่ใจเกี่ยวกับ JSON?

ในโลกของ APIs JSON ได้กลายเป็นรูปแบบที่ใช้ในการแลกเปลี่ยนข้อมูล เมื่อคุณทำงานกับ APIs ใน Python (หรือที่ใดก็ตาม) คุณมักจะส่งหรือรับข้อมูลในรูปแบบ JSON การทำความเข้าใจวิธีการทำงานกับ JSON อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้คุณจัดการการตอบสนอง API จัดการข้อมูล และแม้แต่ส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างไปยัง APIs ได้

ไลบรารี JSON ใน Python

Python ทำให้การทำงานกับ JSON เป็นเรื่องง่ายอย่างเหลือเชื่อ ต้องขอบคุณไลบรารี json ในตัว ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด คุณสามารถแปลงข้อมูล JSON เป็นอ็อบเจกต์ Python และในทางกลับกัน มาแบ่งสิ่งนี้ออกเป็นทีละขั้นตอน

การนำเข้าโมดูล JSON

ขั้นตอนแรกคือการนำเข้าโมดูล json:

import json

ง่ายใช่ไหม? ตอนนี้มาดูวิธีที่เราสามารถใช้โมดูลนี้ในการทำงานกับข้อมูล JSON กัน

Apidog: การลดความซับซ้อนของการรวม JSON ในเอกสารประกอบ API

Apidog เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสร้าง แชร์ และบำรุงรักษาเอกสารประกอบ API โดยมีความโดดเด่นในการจัดการ APIs ที่ใช้ JSON และมีคุณสมบัติหลักหลายประการที่ช่วยปรับปรุงกระบวนการจัดทำเอกสาร:

ตัวอย่างแบบโต้ตอบ: Apidog ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมตัวอย่างเพย์โหลด JSON แบบโต้ตอบในเอกสารประกอบของตนได้ คุณสมบัตินี้ช่วยให้ผู้บริโภค API สามารถมองเห็นภาพว่าควรกำหนดคำขออย่างไรและลักษณะการตอบสนองจะเป็นอย่างไร ซึ่งช่วยให้เข้าใจ API endpoints ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
การสร้างแบบจำลองข้อมูลด้วยภาพ: ด้วย Apidog คุณสามารถสร้างภาพแสดงโครงสร้างข้อมูล JSON ได้ คุณสมบัตินี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในการแสดงสคีมา JSON และโมเดลข้อมูลที่ซับซ้อน ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาในการทำงานกับ APIs ที่มีข้อกำหนดด้านข้อมูลที่ซับซ้อน
การสร้างเอกสารประกอบอัตโนมัติ: Apidog ทำให้การสร้างเอกสารประกอบ API จากไฟล์สคีมา JSON เป็นไปโดยอัตโนมัติ ลดความพยายามในการจัดทำเอกสารด้วยตนเอง ด้วยการกำหนดสคีมา JSON คุณสามารถสร้างเอกสารประกอบ API ที่สอดคล้องกันและทันสมัยได้อย่างง่ายดาย
การทำงานร่วมกันเป็นทีม: การทำงานร่วมกันระหว่างทีมพัฒนาและผู้บริโภค API ได้รับการทำให้ง่ายขึ้นด้วย Apidog โดยมีคุณสมบัติการแชร์และการควบคุมเวอร์ชันที่ราบรื่น ทำให้มั่นใจได้ว่าทุกคนอยู่ในหน้าเดียวกันตลอดกระบวนการรวม API

การแยกวิเคราะห์สตริง JSON ใน Python

การแยกวิเคราะห์หมายถึงการแปลงสตริง JSON เป็นอ็อบเจกต์ Python อ็อบเจกต์ JSON ทั่วไปที่สุดคือพจนานุกรมและรายการ คุณสามารถแปลง JSON เป็นอ็อบเจกต์ Python ได้โดยใช้วิธี json.loads()

ตัวอย่างที่ 1: การแปลงสตริง JSON เป็นพจนานุกรม Python

สมมติว่าคุณได้รับสตริง JSON จากการตอบสนอง API นี่คือวิธีที่คุณสามารถแปลงเป็นพจนานุกรม Python:

import json

json_string = '{"name": "Ashley", "age": 29, "languages": ["Python", "JavaScript", "C++"]}'
python_dict = json.loads(json_string)

print(python_dict)

ผลลัพธ์:

{'name': 'Ashley', 'age': 99, 'languages': ['Python', 'JavaScript', 'C++']}

ตอนนี้ python_dict เป็นพจนานุกรม Python ที่คุณสามารถทำงานได้เหมือนกับพจนานุกรมอื่น ๆ

การเข้าถึงข้อมูล JSON ใน Python

เมื่อสตริง JSON ของคุณถูกแปลงเป็นพจนานุกรม Python แล้ว คุณสามารถเข้าถึงองค์ประกอบต่างๆ ได้เหมือนกับที่คุณทำกับพจนานุกรม Python อื่นๆ

print(python_dict['name'])  # Outputs: Ashley
print(python_dict['languages'])  # Outputs: ['Python', 'JavaScript', 'C++']

สิ่งนี้ช่วยให้คุณดึงข้อมูลที่คุณต้องการ ทำให้ง่ายต่อการจัดการการตอบสนอง API ที่ซับซ้อน

การแปลงอ็อบเจกต์ Python เป็น JSON

เช่นเดียวกับที่คุณสามารถแปลงสตริง JSON เป็นอ็อบเจกต์ Python ได้ คุณยังสามารถแปลงอ็อบเจกต์ Python เป็นสตริง JSON ได้อีกด้วย ซึ่งมีประโยชน์เมื่อคุณกำลังส่งข้อมูลไปยัง API หรือบันทึกลงในไฟล์

ในการแปลงอ็อบเจกต์ Python เป็น JSON ให้ใช้วิธี json.dumps()

ตัวอย่างที่ 2: การแปลงพจนานุกรม Python เป็นสตริง JSON

python_data = {
    "name": "Ashley",
    "age": 99,
    "languages": ["Python", "JavaScript", "C++"]
}

json_string = json.dumps(python_data)
print(json_string)

ผลลัพธ์:

{"name": "Ashley", "age": 99, "languages": ["Python", "JavaScript", "C++"]}

ดังที่คุณเห็น สิ่งนี้จะส่งออกสตริง JSON ที่ถูกต้องซึ่งสามารถส่งผ่าน APIs หรือจัดเก็บเป็นไฟล์ได้

การเขียน JSON ลงในไฟล์ใน Python

บางครั้งคุณจะต้องจัดเก็บข้อมูล JSON ในไฟล์ ตัวอย่างเช่น คุณอาจกำลังทำงานกับการตอบสนอง API ขนาดใหญ่และจำเป็นต้องบันทึกไว้เพื่อใช้ในอนาคต Python ทำให้ง่ายต่อการเขียนข้อมูล JSON ลงในไฟล์

ตัวอย่างที่ 3: การเขียนข้อมูล JSON ลงในไฟล์

นี่คือวิธีที่คุณสามารถบันทึกพจนานุกรม Python เป็นไฟล์ JSON:

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

สิ่งนี้จะสร้างไฟล์ชื่อ data.json และเขียนข้อมูล JSON ลงไป ง่ายใช่ไหม?

การอ่าน JSON จากไฟล์ใน Python

แน่นอนว่าถ้าคุณสามารถเขียนลงในไฟล์ได้ คุณก็ควรจะสามารถอ่านจากไฟล์ได้เช่นกัน คุณสามารถโหลดข้อมูล JSON จากไฟล์ลงในอ็อบเจกต์ Python ได้โดยใช้วิธี json.load()

ตัวอย่างที่ 4: การอ่านข้อมูล JSON จากไฟล์

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

print(data)

สิ่งนี้จะอ่านข้อมูล JSON จาก data.json และแปลงเป็นพจนานุกรม Python

การทำงานกับ JSON และ APIs ใน Python

เมื่อจัดการกับ APIs คุณมักจะต้องส่งและรับข้อมูล JSON นี่คือที่ที่ไลบรารี requests ของ Python มีประโยชน์

ตัวอย่างที่ 5: การส่งข้อมูล JSON ในคำขอ POST

สมมติว่าคุณกำลังทำงานกับ API ที่ต้องการให้คุณส่งข้อมูล JSON นี่คือวิธีที่คุณสามารถทำได้โดยใช้ไลบรารี requests:

import requests
import json

url = 'https://api.example.com/data'
payload = {
    "name": "Ashley",
    "age": 99
}

response = requests.post(url, json=payload)

print(response.status_code)

ในตัวอย่างนี้ เรากำลังส่งคำขอ POST พร้อมเพย์โหลด JSON ไลบรารี requests จะแปลงพจนานุกรม Python เป็น JSON ให้คุณโดยอัตโนมัติ

การจัดการการตอบสนอง API ด้วย JSON

เมื่อคุณได้รับการตอบสนองจาก API มักจะอยู่ในรูปแบบ JSON คุณสามารถแยกวิเคราะห์ข้อมูล JSON และแปลงเป็นอ็อบเจกต์ Python ได้อย่างง่ายดายโดยใช้วิธี .json() จากไลบรารี requests

ตัวอย่างที่ 6: การแยกวิเคราะห์ JSON จากการตอบสนอง API

response = requests.get('https://api.example.com/user/1')
data = response.json()

print(data)

สิ่งนี้จะพิมพ์ข้อมูล JSON ที่ได้รับจาก API เป็นพจนานุกรม Python ตอนนี้คุณสามารถทำงานกับข้อมูลนี้ได้ตามต้องการ

การทำงานกับข้อมูล JSON ที่ซ้อนกัน

บางครั้งคุณจะพบอ็อบเจกต์ JSON ที่ซับซ้อนกว่าซึ่งซ้อนกัน Python ทำให้ง่ายต่อการนำทางผ่านโครงสร้างเหล่านี้

ตัวอย่างที่ 7: การเข้าถึงข้อมูล JSON ที่ซ้อนกัน

สมมติว่าคุณมีอ็อบเจกต์ JSON ต่อไปนี้:

{
    "name": "Ashley",
    "age": 99,
    "address": {
        "city": "Nanjing",
        "country": "China"
    }
}

คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ซ้อนกันได้ดังนี้:

print(python_dict['address']['city'])  # Outputs: Nanjing

สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับการตอบสนอง API ที่มีข้อมูลหลายชั้น

การจัดการข้อผิดพลาดด้วย JSON ใน Python

เมื่อทำงานกับข้อมูล JSON สิ่งสำคัญคือต้องจัดการกับข้อผิดพลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับการตอบสนอง API Python มีเครื่องมือในการจับและจัดการข้อผิดพลาด JSON

ตัวอย่างที่ 8: การจัดการข้อผิดพลาด JSON

หากคุณพยายามโหลดข้อมูล JSON ที่ไม่ถูกต้อง Python จะเกิด json.JSONDecodeError คุณสามารถจับข้อผิดพลาดนี้และจัดการได้อย่างเหมาะสม

try:
    json.loads('invalid json string')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Error decoding JSON: {e}")

สิ่งนี้จะป้องกันไม่ให้โปรแกรมของคุณขัดข้องเนื่องจากข้อมูล JSON ที่ไม่ถูกต้อง

การทำงานกับ JSON และ APIs: ข้อได้เปรียบของ Apidog

เมื่อจัดการกับ JSON และ APIs ประสิทธิภาพคือสิ่งสำคัญ Apidog เป็นเครื่องมือ API แบบครบวงจรที่ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการทำงานกับ APIs ไม่ว่าคุณจะต้องสร้าง ทดสอบ หรือแก้ไขข้อบกพร่อง API Apidog ช่วยให้คุณทำได้อย่างราบรื่น และเนื่องจากรองรับ JSON การจัดการข้อมูล API ของคุณจึงกลายเป็นเรื่องง่าย

ด้วย Apidog คุณสามารถ:

แก้ไขข้อบกพร่อง APIs: ส่งคำขอและดูการตอบสนอง JSON ได้อย่างง่ายดาย
ทำให้การทดสอบเป็นไปโดยอัตโนมัติ: ใช้การทดสอบอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่า APIs ของคุณส่งคืนข้อมูล JSON ที่ถูกต้อง
ทำงานร่วมกับทีม: แชร์เอกสารประกอบ API และข้อมูลกับทีมของคุณได้อย่างง่ายดาย

ส่วนที่ดีที่สุด? คุณสามารถ ดาวน์โหลด Apidog ได้ฟรี และเริ่มปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ API และ JSON ของคุณได้แล้ววันนี้!

ทดสอบ Python API ของคุณด้วย Apidog

การทดสอบ Python API ของคุณด้วย Apidog สามารถปรับปรุงกระบวนการและตรวจสอบให้แน่ใจว่า API ของคุณทำงานตามที่คาดไว้ Apidog เป็นเครื่องมือที่สามารถช่วยคุณออกแบบ พัฒนา แก้ไขข้อบกพร่อง และทดสอบ APIs ของคุณ

button

เปิด Apidog และสร้างคำขอใหม่

2. ตั้งค่าวิธีการร้องขอเป็น GET

3. ป้อน URL ของทรัพยากรที่คุณต้องการอัปเดต คุณยังสามารถเพิ่มส่วนหัวหรือพารามิเตอร์เพิ่มเติมที่คุณต้องการรวม จากนั้นคลิกปุ่ม 'ส่ง' เพื่อส่งคำขอ

4. ยืนยันว่าการตอบสนองตรงตามความคาดหวังของคุณ

Apidog มีคู่มือที่ครอบคลุมซึ่งสำรวจการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติต่างๆ เพื่อปรับปรุงการพัฒนา Python REST API ของคุณ ทำให้เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และใช้งานได้อย่างเพลิดเพลิน

บทสรุป

การทำงานกับ JSON ใน Python นั้นไม่เพียงแต่ง่ายเท่านั้น แต่ยังจำเป็นสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้องกับ APIs ไลบรารี json ของ Python มีวิธีการง่ายๆ ในการแยกวิเคราะห์ เขียน และจัดการข้อมูล JSON ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นหรือนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ การเรียนรู้ JSON ใน Python จะทำให้การโต้ตอบ API ของคุณราบรื่นยิ่งขึ้น

และอย่าลืมว่าเมื่อคุณทำงานกับ APIs และ JSON เครื่องมือต่างๆ เช่น Apidog สามารถทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นได้มาก ไปที่ Apidog และดาวน์โหลดฟรีของคุณได้เลยวันนี้

button