Массив объектов в JSON
По стандартам JSON он может содержать в себе объекты. Могут-ли быть эти объекты разнородными? Например, будет корректна следующая запись?
В стандарте на http://json.org/json-ru.html сказано, что массивы могут содержать объекты, но не сказано, что элементы массива должны быть однотипные. Означает-ли это, что они могут быть разнотипные, что могут быть вложены объекты разного формата?
Отслеживать
задан 12 мая 2017 в 11:04
Timonich17 Timonich17
33 1 1 золотой знак 1 1 серебряный знак 5 5 бронзовых знаков
да, конечно могут быть разнотипные. это же вообще элементы массива, а ему всё равно (почти), что туда ты ему засунешь. Остается вопрос — нужно ли это делать?
12 мая 2017 в 11:14
@АлексейШиманский , спасибо за ответ! Тогда разница между объектами и массивами заключается только в упорядоченности?
Как передать массив объектов через строку запроса?
суть в том что нужно передавать разные длины массива предварительно сделав его строкой, упираюсь в то что метод, который может обратно строку сделать в массив на сервере, только один и это split (
String.prototype.split())
Пробивал что то на подобие этого
const arrData = [ , , , , ]; const dataString = arrData.map((elObj)=>< return JSON.stringify(elObj) >).join('||') console.log(dataString); console.log(dataString.split('||'));но объекты остаются строкой, есть идеи?
- Вопрос задан более двух лет назад
- 319 просмотров
Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 1
Помог ответ? Отметь решением.
Ответ написан более двух лет назад
Makcimka @Makcimka Автор вопроса
на стороне сервера, только split() и я на большее не могу рассчитывать так как к нему у меня нет доступа
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- C#
- +1 ещё
Как правильно десериализовать JSON в объект класса C#?
- 1 подписчик
- 26 окт.
- 71 просмотр
Как в js преобразовать массив в json
Чтобы преобразовать массив в строку JSON , можно воспользоваться методом JSON.stringify() :
[1,2,3,4,5]
23 октября 2022
В дополнение к ответу выше хочется упомянуть о дополнительных возможностях метода JSON.stringify():
Перейдем сразу к примеру:
//Дан массив объектов с вложенной структурой const users = [ name: 'Karina', password: 'qwerty', info: age: 25, children: true, >, >, name: 'Mark', login: 'alice', info: age: 27, children: false, >, >, ]; console.log(JSON.stringify(users)); //Если воспользоваться стандартным способом, то вывод в консоли будет следующий: // => [>, //>] Согласитесь, что этот способ не очень читаемый.
Если мы передадим третьим параметром число или символ, то он сможет использоваться
для управления интервалом в конечной строке.
console.log(JSON.stringify(users, null, 2)); // => //[ // // "name": "Karina", // "password": "qwerty", // "info": // "age": 25, // "children": true // > // >, // // "name": "Mark", // "login": "alice", // "info": // "age": 27, // "children": false // > // > //] Теперь вывод в консоли стал более читаем. Также третьим параметром можно передать и символы.
Посмотрим, как это будет выглядеть:
console.log(JSON.stringify(users, null, '-/-')); // => //[ //-/- //-/--/-"name": "Karina", //-/--/-"password": "qwerty", //-/--/-"info": //-/--/--/-"age": 25, //-/--/--/-"children": true //-/--/-> //-/->, //-/- //-/--/-"name": "Mark", //-/--/-"login": "alice", //-/--/-"info": //-/--/--/-"age": 27, //-/--/--/-"children": false //-/--/-> //-/-> //] Возможно, эти способы окажутся для вас полезными.
Как в json передать массив
JSON — простой, основанный на использовании текста, способ хранить и передавать структурированные данные.
JSON значит JavaScript Object Notation.
Его придумали для того, чтобы упростить обмен данными.
Его предложения легко читаются и составляются как человеком, так и компьютером.
Его легко преобразовать в структуру данных для большинства языков программирования (числа, строки, логические переменные, массивы и так далее).
Многие языки программирования имеют функции и библиотеки для чтения и создания структур JSON.
Правила json
Строка json может содержать объект, и тогда она начинается с < и заканчивается на >. Такой объект очень похож на питоновский словарь: у него есть ключи — строки, которые пишутся в кавычках, а через двоеточие пишется значение, пары ключ-значение разделяются запятыми. Например:
"first_name": "Guido", "last_name":"Rossum"> Строка json может содержать массив, и тогда она начинается с [ и заканчивается на ] . Такой массив очень похож на питоновский массив: в нем значения перечисляются через запятую. Например:
"some_people": ["Guido van Rossum", "Diana Clarke", "Naomi Ceder", "Van Lindberg", "Ewa Jodlowska"]> Значение в массиве или объекте может быть:
- Числом (целым или с плавающей точкой)
- Строкой (в двойных кавычках)
- Логическим значением (true или false)
- Другим массивом (заключенным в квадратные скобки)
- Другим объектом (заключенным в фигурные скобки)
- Значением null
Чтобы включить в строку специальные символы (например, кавычку), их нужно экранировать с помощью \, например, \» или \r\n . Наглядные правила построения json-строки можно посмотреть на официальном сайте http://www.json.org/, если захочется.
Может показаться, что это вообще-то все и так очень похоже на обычный питон. Но это не так. Во-первых, json — это не исполняемый код, а просто текст. Во-вторых, очень часто запись валидного питоновского словаря или массива не будет являться валидной записью в формате json. Например, это не json, но при этом словарь: <(1, 'a'): u'12345'>. (Попробуйте придумать еще примеры.)
Вот еще пример строки json, посложнее:
"organisation": "Python Software Foundation", "officers": [ "first_name": "Guido", "last_name":"Rossum", "position":"president">, "first_name": "Diana", "last_name":"Clarke", "position":"chair">, "first_name": "Naomi", "last_name":"Ceder", "position":"vice chair">, "first_name": "Van", "last_name":"Lindberg", "position":"vice chair">, "first_name": "Ewa", "last_name":"Jodlowska", "position":"director of operations"> ], "type": "non-profit", "country": "USA", "founded": 2001, "members": 244, "budget": 750000, "url": "www.python.org/psf/"> Модуль json
В питоне есть стандартный модуль json . В основном из этого модуля используют такие функции:
- loads — превратить строку в формате JSON в объект питона — словарь или массив. У этой функции один обязательный аргумент — строка.
- dumps — превратить питоновский словарь или массив в строку JSON. У этой функции один обязательный аргумент — словарь или массив.
- load — прочитать файл и превратить JSON, который в нем находится, в объект питона. У этой функции два обязательных аргумента — файл и объект питона.
- dump — превратить питоновский словарь или массив в строку JSON и записать ее в файл. У этой функции два обязательных аргумента — файл и объект питона.
Под словом “файл” в данном случае имеется в виду любой файло-подобный объект — собственно файл, или стандартный ввод-вывод, или даже запросы, которые мы отправляем через urllib.request , то есть такие объекты, к которым можно применить метод .read() .
Пример
Наша json-ка записана в файл (файлы, содержащие данные в формате json традиционно именуют с расширением .json ). Попробуем прочитать этот файл в объекты питона.
ниже — код чтобы в jupyter-тетрадке записать нашу json-ку в файл my_cool_data.json , код на питоне ещё чуть ниже.
%%writefile my_cool_data.json , , , , ], "type": "non-profit", "country": "USA", "founded": 2001, "members": 244, "budget": 750000, "url": "www.python.org/psf/"> Writing my_cool_data.json Ниже приведён код, способный прочитать наш json-файл в питон.
import json my_cool_f = open("my_cool_data.json") data = json.load(my_cool_f) my_cool_f.close() print(type(data)) # распечатаем тип объекта и убедимся, что теперь это не строка, а словарь Результат работы кода:
, , , , ], 'organisation': 'Python Software Foundation', 'type': 'non-profit', 'url': 'www.python.org/psf/'> Пример
Попробуем превратить нашу строку в объекты питона:
json_string = """, , , , ], "type": "non-profit", "country": "USA", "founded": 2001, "members": 244, "budget": 750000, "url": "www.python.org/psf/">""" import json data = json.loads(json_string) print(type(data)) # распечатаем тип объекта и убедимся, что теперь это не строка, а словарь from pprint import pprint pprint(data) # посмотрим на сам этот словарь Результат работы кода:
, , , , ], 'organisation': 'Python Software Foundation', 'type': 'non-profit', 'url': 'www.python.org/psf/'> Попробуем поработать с этим словарем. например, распечатаем его ключи.
for key in data: print(key, end=' ') Результат работы кода:
organisation officers type country founded members budget url Теперь предположим, что у нас есть питоновский словарь или массив, который мы хотим сохранить в виде строки json
d = "John": 51, "Kate": 12, "Bill": 27> json_string = json.dumps(d) print(type(json_string)) # убедимся, что теперь наши данные превратились в строку print(json_string) # распечатаем эту строку Результат работы кода:
То же самое можно делать с массивами
arr = ['hello', 'world'] json_string = json.dumps(arr) print(type(json_string)) print(json_string) Результат работы кода:
["hello", "world"] Убедимся, что не все питоновские правильные объекты хорошо вписываются в json
d = <("A", 21): "John"> json_string = json.dumps(d) print(json_string) Результат работы кода:
--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) in 1 # убедимся, что не все питоновские правильные объекты хорошо вписываются в json 2 d = <("A", 21): "John">----> 3 json_string = json.dumps(d) 4 print(json_string) 2 frames /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/json/encoder.py in iterencode(self, o, _one_shot) 255 self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys, 256 self.skipkeys, _one_shot) --> 257 return _iterencode(o, 0) 258 259 def _make_iterencode(markers, _default, _encoder, _indent, _floatstr, TypeError: keys must be str, int, float, bool or None, not tuple Важные хитрости метода dump
Записывая json в файл, можно вставить ещё два необязательных параметра, которые могут быть полезны для последующей работы.
Во-первых, это параметр indent , он позволяет сделать так, чтобы данные записывались в файл с человекопонятным форматированием. Тогда файл можно будет открыть текстовым редактором и посмотреть глазами, что там внутри.
Во-вторых, это параметр ensure_ascii , он служит в целом для того же. Дело в том, что если в ваших данных есть не-ascii символы, то модуль json по умолчанию кодирует их специальным образом, используя при этом только символы из ограниченного набора, читающиеся одинаково почти во всех кодировках. Это хорошо при переносе данных из одной программы в другую: ничего не собьётся и не потерятся. Но это плохо для человека: понять, что в таком файле, станет невозможно.
Вот такой код просто сбросит словарь в файл:
d = 'абв': 1, 'где': 2, 'ёжз': 3> with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(d, f)
Если заглянуть в файл, то результат будет таким:
Добавим параметр ensure_ascii:
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(d, f, ensure_ascii = False) Результат работы кода:
Добавим indent (числовое значение — это число пробелов в отступах):
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(d, f, ensure_ascii = False, indent = 4)