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
你可以试试这个:
class User(object):
def __init__(self, name, username):
self.name = name
self.username = username
import json
j = json.loads(your_json)
u = User(**j)
只需创建一个新对象，并将参数作为映射传递。
你也可以有一个带有对象的JSON:
import json
class Address(object):
def __init__(self, street, number):
self.street = street
self.number = number
def __str__(self):
return "{0} {1}".format(self.street, self.number)
class User(object):
def __init__(self, name, address):
self.name = name
self.address = Address(**address)
def __str__(self):
return "{0} ,{1}".format(self.name, self.address)
if __name__ == '__main__':
js = '''{"name":"Cristian", "address":{"street":"Sesame","number":122}}'''
j = json.loads(js)
print(j)
u = User(**j)
print(u)
其他回答
def load_model_from_dict(self, data: dict):
for key, value in data.items():
self.__dict__[key] = value
return self
它帮助返回你自己的模型，从字典中不可预见的变量。
数据类向导是一种现代的选项，可以类似地为您工作。它支持自动键大小写转换，如camelCase或TitleCase，这两者在API响应中都很常见。
当将实例转储到dict/JSON时，默认的键转换是camelCase，但这可以很容易地使用主数据类上提供的Meta配置来覆盖。
https://pypi.org/project/dataclass-wizard/
from dataclasses import dataclass
from dataclass_wizard import fromdict, asdict
@dataclass
class User:
name: str
age: int
is_active: bool
data = {
'name': 'John',
'age': 30,
'isActive': True,
}
user = fromdict(User, data)
assert user == User(name='John', age=30, is_active=True)
json_dict = asdict(user)
assert json_dict == {'name': 'John', 'age': 30, 'isActive': True}
设置元配置的例子，当序列化为dict/JSON时，将字段转换为lisp-case:
DumpMeta(key_transform='LISP').bind_to(User)
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。
既然没有人给出了和我一样的答案，我就把它贴在这里。
这是一个健壮的类，可以轻松地在JSON str和dict之间来回转换，我已经从我的答案复制到另一个问题:
import json
class PyJSON(object):
def __init__(self, d):
if type(d) is str:
d = json.loads(d)
self.from_dict(d)
def from_dict(self, d):
self.__dict__ = {}
for key, value in d.items():
if type(value) is dict:
value = PyJSON(value)
self.__dict__[key] = value
def to_dict(self):
d = {}
for key, value in self.__dict__.items():
if type(value) is PyJSON:
value = value.to_dict()
d[key] = value
return d
def __repr__(self):
return str(self.to_dict())
def __setitem__(self, key, value):
self.__dict__[key] = value
def __getitem__(self, key):
return self.__dict__[key]
json_str = """... JSON string ..."""
py_json = PyJSON(json_str)
我认为最简单的解决方法是
import orjson # faster then json =)
from typing import NamedTuple
_j = '{"name":"Иван","age":37,"mother":{"name":"Ольга","age":58},"children":["Маша","Игорь","Таня"],"married": true,' \
'"dog":null} '
class PersonNameAge(NamedTuple):
name: str
age: int
class UserInfo(NamedTuple):
name: str
age: int
mother: PersonNameAge
children: list
married: bool
dog: str
j = orjson.loads(_j)
u = UserInfo(**j)
print(u.name, u.age, u.mother, u.children, u.married, u.dog)
>>> Ivan 37 {'name': 'Olga', 'age': 58} ['Mary', 'Igor', 'Jane'] True None
