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
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)
其他回答
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。
class SimpleClass:
def __init__(self, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
if type(v) is dict:
setattr(self, k, SimpleClass(**v))
else:
setattr(self, k, v)
json_dict = {'name': 'jane doe', 'username': 'jane', 'test': {'foo': 1}}
class_instance = SimpleClass(**json_dict)
print(class_instance.name, class_instance.test.foo)
print(vars(class_instance))
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)
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')}
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。
