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
已经有多种可行的答案，但有一些由个人制作的小型库可以满足大多数用户的需求。
json2object就是一个例子。给定一个已定义的类，它将json数据反序列化到您的自定义模型，包括自定义属性和子对象。
它的使用非常简单。一个来自图书馆wiki的例子:
从json2object导入jsontoobject作为Jo 类学生: def __init__(自我): 自我。firstName =无 自我。lastName = None 自我。courses =[课程(")] 类课程: 定义__init__(self, name): Self.name = name 数据= " '{ “firstName”:“詹姆斯”, “姓”:“债券”, “课程”:[{ “名称”:“战斗”}, ｛ “名称”:“射击”} ］ } “‘ model = Student() Result = jo.deserialize(数据，模型) print (result.courses [0] . name)
其他回答
如果你正在使用python 3.6+，你可以使用棉花糖-数据类。与上面列出的所有解决方案相反，它既简单，又类型安全:
from marshmallow_dataclass import dataclass
@dataclass
class User:
name: str
user = User.Schema().load({"name": "Ramirez"})
我正在寻找一个与recordclass一起工作的解决方案。RecordClass，支持嵌套对象，可用于json序列化和json反序列化。
扩展DS的答案，扩展BeneStr的解决方案，我想出了以下似乎有效的方法:
代码:
import json
import recordclass
class NestedRec(recordclass.RecordClass):
a : int = 0
b : int = 0
class ExampleRec(recordclass.RecordClass):
x : int = None
y : int = None
nested : NestedRec = NestedRec()
class JsonSerializer:
@staticmethod
def dumps(obj, ensure_ascii=True, indent=None, sort_keys=False):
return json.dumps(obj, default=JsonSerializer.__obj_to_dict, ensure_ascii=ensure_ascii, indent=indent, sort_keys=sort_keys)
@staticmethod
def loads(s, klass):
return JsonSerializer.__dict_to_obj(klass, json.loads(s))
@staticmethod
def __obj_to_dict(obj):
if hasattr(obj, "_asdict"):
return obj._asdict()
else:
return json.JSONEncoder().default(obj)
@staticmethod
def __dict_to_obj(klass, s_dict):
kwargs = {
key : JsonSerializer.__dict_to_obj(cls, s_dict[key]) if hasattr(cls,'_asdict') else s_dict[key] \
for key,cls in klass.__annotations__.items() \
if s_dict is not None and key in s_dict
}
return klass(**kwargs)
用法:
example_0 = ExampleRec(x = 10, y = 20, nested = NestedRec( a = 30, b = 40 ) )
#Serialize to JSON
json_str = JsonSerializer.dumps(example_0)
print(json_str)
#{
# "x": 10,
# "y": 20,
# "nested": {
# "a": 30,
# "b": 40
# }
#}
# Deserialize from JSON
example_1 = JsonSerializer.loads(json_str, ExampleRec)
example_1.x += 1
example_1.y += 1
example_1.nested.a += 1
example_1.nested.b += 1
json_str = JsonSerializer.dumps(example_1)
print(json_str)
#{
# "x": 11,
# "y": 21,
# "nested": {
# "a": 31,
# "b": 41
# }
#}
因此，我正在寻找一种不需要大量自定义反序列化代码就能解组任意类型(想想数据类的字典，或者数据类数组的字典的字典)的方法。
这是我的方法:
import json
from dataclasses import dataclass, make_dataclass
from dataclasses_json import DataClassJsonMixin, dataclass_json
@dataclass_json
@dataclass
class Person:
name: str
def unmarshal_json(data, t):
Unmarhsal = make_dataclass('Unmarhsal', [('res', t)],
bases=(DataClassJsonMixin,))
d = json.loads(data)
out = Unmarhsal.from_dict({"res": d})
return out.res
unmarshalled = unmarshal_json('{"1": {"name": "john"} }', dict[str, Person])
print(unmarshalled)
打印:{'1':Person(name='john')}
这不是代码高尔夫，但这里是我使用类型的最短技巧。SimpleNamespace作为JSON对象的容器。
与namedtuple解决方案相比，它是:
可能更快/更小，因为它没有为每个对象创建一个类 更短的 没有重命名选项，对于不是有效标识符的键可能有相同的限制(在幕后使用setattr)
例子:
from __future__ import print_function
import json
try:
from types import SimpleNamespace as Namespace
except ImportError:
# Python 2.x fallback
from argparse import Namespace
data = '{"name": "John Smith", "hometown": {"name": "New York", "id": 123}}'
x = json.loads(data, object_hook=lambda d: Namespace(**d))
print (x.name, x.hometown.name, x.hometown.id)
我已经编写了一个名为any2any的小型(反)序列化框架，它可以帮助在两种Python类型之间进行复杂的转换。
在您的情况下，我猜您想从字典(通过json.loads获得)转换为复杂的对象response.education;Response.name，具有嵌套结构response.education.id，等等… 这就是这个框架的用途。文档还不是很好，但是通过使用any2any.simple。MappingToObject，你应该可以很容易地做到。如果需要帮助，请询问。
