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
这是我的办法。
特性
支持类型提示 如果缺少键则引发错误。 跳过数据中的额外值
import typing
class User:
name: str
age: int
def __init__(self, data: dict):
for k, _ in typing.get_type_hints(self).items():
setattr(self, k, data[k])
data = {
"name": "Susan",
"age": 18
}
user = User(data)
print(user.name, user.age)
# Output: Susan 18
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)
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。
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)
这里给出的答案没有返回正确的对象类型，因此我在下面创建了这些方法。如果你试图向给定JSON中不存在的类中添加更多字段，它们也会失败:
def dict_to_class(class_name: Any, dictionary: dict) -> Any:
instance = class_name()
for key in dictionary.keys():
setattr(instance, key, dictionary[key])
return instance
def json_to_class(class_name: Any, json_string: str) -> Any:
dict_object = json.loads(json_string)
return dict_to_class(class_name, dict_object)
