Чтение и запись JSON в Python

Почему JSON полезен

JSON (JavaScript Object Notation) — текстовый формат обмена данными. Он удобен тем, что:

• легко читается человеком;
• поддерживается почти во всех языках программирования;
• подходит для сериализации простых структур: словарей (objects), списков (arrays), чисел, строк и булевых значений.

Краткое определение: сериализация — преобразование объекта в строку или файл; десериализация — обратное преобразование.

Базовые операции: запись в файл

Чтобы сохранить словарь или список в файл JSON, используйте модуль json. Обратите внимание на кодировку и параметры удобочитаемости (indent) и сохранения символов Unicode (ensure_ascii).

Пример: запись словаря в файл myfile.json

import json

data = {"MUO": "Media", "Google": "Search", "Python": "Language"}
with open("myfile.json", "w", encoding="utf-8") as j:
    json.dump(data, j, ensure_ascii=False, indent=4)

Запись более сложной структуры (вложенный список/словарь):

import json

data = {"Sites": [{"MUO": "Media", "Google": "Search", "Python": "Language"}]}
with open("myfile.json", "w", encoding="utf-8") as j:
    json.dump(data, j, ensure_ascii=False, indent=2)

Важно: используйте encoding=”utf-8” для корректной записи нелатинских символов и ensure_ascii=False, чтобы не экранировать юникод.

Как сохранить список как JSON

Прямо список тоже можно записать, но часто удобнее привести данные к словарю, если у вас пары ключ/значение.

Преобразование списка в словарь по парам и запись:

import json

data = ["MUO", "Media", "Google", "Search", "Python", "Language"]
# Преобразуем в словарь: каждая пара элементов — ключ и значение
data = {data[i]: data[i+1] for i in range(0, len(data), 2)}
with open("myfile.json", "w", encoding="utf-8") as j:
    json.dump(data, j, ensure_ascii=False, indent=4)

Слияние двух списков в словарь перед сохранением:

import json

data_keys = ["MUO", "Google", "Python"]
data_values = ["Media", "Search", "Language"]
outputData = {data_keys[i]: data_values[i] for i in range(len(data_keys))}
with open("myfile.json", "w", encoding="utf-8") as j:
    json.dump(outputData, j, ensure_ascii=False, indent=4)

Чтение и доступ к данным

Чтение всего объекта из файла — json.load. Для строк используйте json.loads.

import json

with open("test.json", "r", encoding="utf-8") as j:
    mydata = json.load(j)
print(mydata)
# Ожидаемый вывод: {'MUO': 'Media', 'Google': 'Search', 'Python': 'Language'}

Доступ к конкретному полю:

with open("test.json", "r", encoding="utf-8") as j:
    mydata = json.load(j)
print(mydata["MUO"])  # Выведет: Media

Полезные параметры и советы

• indent — делает JSON удобочитаемым; используйте число пробелов (обычно 2 или 4).
• ensure_ascii=False — сохраняет символы Unicode без экранирования.
• sort_keys=True — упорядочивает ключи в выводе, удобно для diff’ов.
• json.dumps возвращает строку, json.dump записывает в файл.
• Для произвольных объектов (например, datetime) используйте параметр default или вручную преобразуйте в сериализуемый тип.

Пример сериализации нестандартного объекта:

import json
from datetime import datetime

class Event:
    def __init__(self, name, date):
        self.name = name
        self.date = date

    def to_dict(self):
        return {"name": self.name, "date": self.date.isoformat()}

event = Event("Launch", datetime.utcnow())
with open("event.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(event.to_dict(), f, ensure_ascii=False, indent=2)

Когда JSON не подходит или даёт проблемы

• Если нужно сохранять произвольные объекты Python со связями, лучше использовать базу данных или сериализацию pickle (но pickle небезопасен для чтения от третьих лиц).
• Для больших двоичных данных (изображения, файлы) храните ссылку/путь, а не сам байтовый контент в JSON.
• JSON не сохраняет типы Python (например, tuple станет массивом, set нельзя сериализовать напрямую).

Альтернативы и подходы

• YAML — человекочитаемый и поддерживает ссылки, но сложнее парсить в некоторых языках.
• MessagePack — бинарный формат, компактнее и быстрее при передаче.
• BSON — использует MongoDB и подходит для более сложных типов.
• NoSQL БД (CouchDB, MongoDB) позволяют хранить документы JSON напрямую.

Критерии приёмки

• Файлы JSON корректно парсятся модулем json без ошибок.
• Кодировка UTF‑8 сохранена; символы не экранируются ненужно.
• Структура данных соответствует контракту API (ключи и типы значений).
• Тесты покрывают чтение/запись и обработку невалидных данных.

Тесты и сценарии проверки

1. Запись и последующее чтение возвращают эквивалентную структуру.
2. Попытка сериализовать несериализуемый объект — ожидание TypeError или корректная обработка через default.
3. Файл с Unicode символами читается и содержит ожидаемые символы.
4. Поведение при частично повреждённом JSON: json.load вызывает JSONDecodeError.

Чек‑лист ролей

• Разработчик:

  • Использует encoding=”utf-8” и ensure_ascii=False при записи.
  • Обрабатывает исключения (IOError, JSONDecodeError).
  • Добавляет тесты для граничных случаев.

• Рецензент кода:

  • Проверяет корректность структуры JSON и использование indent/sort_keys для читаемости.
  • Убедится, что чувствительные данные не пишутся в открытые файлы.

• Операции/DevOps:

  • Настраивает резервное копирование JSON‑файлов и права доступа.
  • Валидирует JSON при загрузке в продакшен.

Краткий глоссарий

• JSON — текстовый формат обмена данными.
• Сериализация — перевод объекта в формат для хранения или передачи.
• Десериализация — восстановление объекта из формата.
• NoSQL — класс баз данных, часто хранящих документы JSON.

Итог

JSON — простой и универсальный способ обмена данными между сервисами и компонентами. В Python это встроено и легко использовать, но важно следовать практикам по кодировке, обработке ошибок и тестированию. Для сложных или бинарных данных рассматривайте альтернативы.

Важно: всегда валидируйте входные данные и не доверяйте содержимому JSON из ненадёжных источников.