เรียนรู้การจัดการข้อมูล JSON ด้วย Python
โพสต์แล้ว: 20/12/2024 11:20 am
ในยุคปัจจุบัน ข้อมูลถือเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาโปรแกรมและการสื่อสารระหว่างระบบต่างๆ หนึ่งในรูปแบบข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุดคือ JSON (JavaScript Object Notation) เนื่องจากมีโครงสร้างที่อ่านง่ายและยืดหยุ่น จึงถูกใช้ในหลากหลายงาน เช่น การพัฒนา API การส่งข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์กับไคลเอนต์ หรือการเก็บข้อมูลในรูปแบบไฟล์
สำหรับนักพัฒนาที่ใช้ Python จะมีเครื่องมือในตัวเอง (built-in) อย่างโมดูล json ที่ช่วยให้การทำงานกับข้อมูล JSON เป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าจะเป็นการอ่านไฟล์ JSON การเขียนข้อมูลออกมา หรือการแปลงข้อมูลระหว่าง JSON กับโครงสร้างข้อมูลใน Python เช่น dictionary และ list
บทความนี้จะพาคุณเรียนรู้พื้นฐานของการจัดการข้อมูล JSON ด้วย Python อย่างง่าย เพื่อช่วยให้คุณพร้อมใช้งานในโปรเจกต์ต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการจัดการข้อมูล JSON ด้วย Python ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ ได้มากขึ้น เช่น:
พัฒนาแอปพลิเคชัน: ใช้ JSON เพื่อสื่อสารระหว่างส่วน frontend และ backend
การทำงานกับ API: ดึงข้อมูล JSON จาก API มาประมวลผล หรือส่งข้อมูลกลับในรูปแบบ JSON
การวิเคราะห์ข้อมูล: นำ JSON มาแปลงเป็น DataFrame ด้วย Pandas เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
การสร้างระบบอัตโนมัติ: ใช้ JSON สำหรับเก็บการตั้งค่า (configuration) หรือผลลัพธ์จากการทำงาน
อ้างอิง
https://devhub.in.th/blog/python-json
viewtopic.php?t=80344
https://python3.wannaphong.com/2015/04/python-json.html?m=1
บทความนี้จะพาคุณเรียนรู้พื้นฐานของการจัดการข้อมูล JSON ด้วย Python อย่างง่าย เพื่อช่วยให้คุณพร้อมใช้งานในโปรเจกต์ต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
- การอ่านข้อมูล JSON ใน Python
เราจะใช้โมดูล json ซึ่งเป็นโมดูลที่มีใน Python อยู่แล้ว
สมมติว่าเรามีไฟล์ json ชื่อ data.json ที่เก็บข้อมูลอยู่ในรูปแบบ JSON เช่นเราสามารถอ่านไฟล์ JSON นี้ได้ และแปลงเป็น Python dictionary ได้โดยใช้คำสั่ง json.load()โค้ด: เลือกทั้งหมด
# data.json { "name": "Malai Jaidee", "age": 30, "languages": ["Python", "Node.js", "JavaScript"] }
จะได้ผลลัพธ์โค้ด: เลือกทั้งหมด
import json # เปิดไฟล์และอ่านข้อมูล JSON with open('data.json', 'r') as file: data = json.load(file) # แสดงข้อมูล print(data)
โค้ด: เลือกทั้งหมด
{ "name": "Malai Jaidee", "age": 30, "languages": ["Python", "Node.js", "JavaScript"] }
- การเขียนข้อมูล JSON ใน Python
หากเราต้องการเขียนข้อมูล JSON และต้องการบันทึกเป็นไฟล์ JSON สามารถใช้ json.dump() เพื่อเขียนข้อมูลลงในไฟล์ได้
ตัวอย่างการเขียนข้อมูล JSONในไฟล์ output.json จะมีข้อมูลดังนี้โค้ด: เลือกทั้งหมด
import json # ข้อมูลที่ต้องการบันทึก data = { "name": "Malai Jaidee", "age": 30, "languages": ["Python", "Node.js", "JavaScript"] } # เขียนข้อมูลลงในไฟล์ output.json with open('output.json', 'w') as file: json.dump(data, file, indent=4) print("ข้อมูลถูกบันทึกลงในไฟล์ output.json แล้ว")
โค้ด: เลือกทั้งหมด
{ "name": "Malai Jaidee", "age": 30, "languages": ["Python", "Node.js", "JavaScript"] }
- การแปลงข้อมูลระหว่าง JSON และ Python Object
ใน Python จะมีใช้ฟังก์ชัน json.loads() และ json.dumps() เพื่อแปลงข้อมูล JSON เป็น Python object
ตัวอย่างการแปลงจาก JSON string เป็น Python objectตัวอย่างการแปลงจาก Python object เป็น JSON stringโค้ด: เลือกทั้งหมด
import json # JSON string json_string = '{"name": "Malai Jaidee", "age": 30, "languages": ["Python", "Node.js", "JavaScript"]}' # แปลง JSON string เป็น Python dictionary data = json.loads(json_string) print(data)
โค้ด: เลือกทั้งหมด
import json # Python dictionary data = { "name": "Malai Jaidee", "age": 30, "languages": ["Python", "Node.js", "JavaScript"] } # แปลง Python dictionary เป็น JSON string json_string = json.dumps(data, indent=4) print(json_string)
บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการจัดการข้อมูล JSON ด้วย Python ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่างๆ ได้มากขึ้น เช่น:
พัฒนาแอปพลิเคชัน: ใช้ JSON เพื่อสื่อสารระหว่างส่วน frontend และ backend
การทำงานกับ API: ดึงข้อมูล JSON จาก API มาประมวลผล หรือส่งข้อมูลกลับในรูปแบบ JSON
การวิเคราะห์ข้อมูล: นำ JSON มาแปลงเป็น DataFrame ด้วย Pandas เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
การสร้างระบบอัตโนมัติ: ใช้ JSON สำหรับเก็บการตั้งค่า (configuration) หรือผลลัพธ์จากการทำงาน
อ้างอิง
https://devhub.in.th/blog/python-json
viewtopic.php?t=80344
https://python3.wannaphong.com/2015/04/python-json.html?m=1