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

使用json模块(Python 2.6新增)或几乎总是安装的simplejson模块。

其他回答

对于复杂的对象,可以使用JSON Pickle

Python库,用于将任意对象图序列化为JSON。 它几乎可以接受任何Python对象并将对象转换为JSON。 此外,它还可以将对象重新构造回Python。

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

使用json模块(Python 2.6新增)或几乎总是安装的simplejson模块。

更新

在Python3中,你可以使用SimpleNamespace和object_hook在一行中完成:

import json
from types import SimpleNamespace

data = '{"name": "John Smith", "hometown": {"name": "New York", "id": 123}}'

# Parse JSON into an object with attributes corresponding to dict keys.
x = json.loads(data, object_hook=lambda d: SimpleNamespace(**d))
print(x.name, x.hometown.name, x.hometown.id)

旧答案(Python2)

在Python2中,你可以使用namedtuple和object_hook在一行中完成(但对于嵌套对象非常慢):

import json
from collections import namedtuple

data = '{"name": "John Smith", "hometown": {"name": "New York", "id": 123}}'

# Parse JSON into an object with attributes corresponding to dict keys.
x = json.loads(data, object_hook=lambda d: namedtuple('X', d.keys())(*d.values()))
print x.name, x.hometown.name, x.hometown.id

或者,为了便于重用:

def _json_object_hook(d): return namedtuple('X', d.keys())(*d.values())
def json2obj(data): return json.loads(data, object_hook=_json_object_hook)

x = json2obj(data)

如果希望它处理不是很好的属性名称的键,请检查namedtuple的rename参数。

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。