Archivos JSON con Python: lectura y escritura

El formato de archivo JSON es uno de los más populares en los últimos años para serializar de datos. Los archivos de este formato se pueden obtener como resultados de la mayoría de las aplicaciones API REST y otras aplicaciones web. Debido a su gran popularidad es cada vez más probable que se necesite leer o escribir archivos JSON con Python.

En Python el formato JSON se puede procesar gracias al paquete json. Este paquete contiene el código que permite transformar los archivos JSON en diccionarios o viceversa.

El formato JSON

JSON es un formato para el intercambio de datos basado en texto. Por lo que es fácil de leer para tanto para una persona como para una maquina. El nombre es un acrónimo de las siglas en inglés de JavaScript Object Notation. Lo que indica que su origen se encuentra vinculado al lenguaje JavaScript. Aunque hoy en día puede ser utilizado desde casi todos los lenguajes de programación. JSON se ha hecho fuerte como alternativa a XML, otro formato de intercambio de datos que requiere más metainformación y, por lo tanto, consume más ancho de banda y recursos.

Los datos en los archivos JSON son pares de propiedad valor separados por dos puntos. Estos pares se separan mediante comas y se encierran entre llaves. El valor de una propiedad puede ser otro objeto JSON, lo que ofrece una gran flexibilidad a la hora de estructurar información. Esta estructura de datos recuerda mucho a los diccionarios de Python.

Escribir archivos JSON con Python

La forma más sencilla de generar un archivo JSON desde Python es exportar los datos contenidos en un objeto diccionario. Al igual que los objetos JSON, los objeto diccionarios pueden contener cualquier tipo de datos: valores numéricos, cadena de textos, vectores o cualquier otro tipo de objeto. El código necesario para traducir el diccionario a formato JSON se encuentra disponible en el paquete json.

A continuación, se muestra un ejemplo. Inicialmente se importa el paquete json. Posteriormente se crear un objeto diccionarios al que se agregan los datos de tres clientes entre los que se encuentra el nombre los apellidos, la edad y la cantidad gastada por cada uno. En el ejemplo se pude apreciar la utilización de diferentes tipos de datos como cadena de texto, valores reales y vectores. Otra cosa que se puede apreciar es que una misma propiedad puede tener diferentes datos en cada registro. Lo que no se puede conseguir en otros formatos como CSV. Finalmente se abre un archivo y se vuelca en el mismo los datos del diccionario utilizando json.dump.

import json

data = {}
data['clients'] = []

data['clients'].append({
    'first_name': 'Sigrid',
    'last_name': 'Mannock',
    'age': 27,
    'amount': 7.17})

data['clients'].append({
    'first_name': 'Joe',
    'last_name': 'Hinners',
    'age': 31,
    'amount': [1.90, 5.50]})

data['clients'].append({
    'first_name': 'Theodoric',
    'last_name': 'Rivers',
    'age': 36,
    'amount': 1.11})

with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Al ejecutar este código se genera un archivo data.json en el que se pueden observar los datos. En este archivo todos los datos se encuentran en una única línea, ocupando el mínimo espacio posible. Una ver formateado para facilitar la lectura a las personas se puede observar en la siguiente captura de pantalla.

Este comportamiento por defecto es el más adecuado ya que reduce el tamaño de los archivos generados y por lo tanto reduce el ancho de banda necesario. En caso de que sea necesario obtener archivos JSON formateados para que puedan ser fácilmente leídos por personas se puede utilizar la opción indent la indentación de los valores.

Obtener el código JSON como una cadena de texto

En el caso de que se desee obtener el contenido del archivo JSON en una variable se puede utilizar el método json.dumps. Este devuelve una cadena de texto con el contenido en lugar de guardarlo en un archivo. Esto puede dar un poco más de control si es necesario realizar algunas operaciones sobre la cadena, como firmarla o encriptarla.

Leer archivos JSON con Python

La lectura de archivos JSON es similar al proceso de escritura. Se ha de abrir un archivo y procesar este utilizando el método json.load. El cual devolverá objeto de tipo diccionario sobre el que se puede iterar. A modo de ejemplo se puede importar el archivo generado anteriormente y sacar los resultados por pantalla utilizando el siguiente código.

with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)

    for client in data['clients']:
        print('First name:', client['first_name'])
        print('Last name:', client['last_name'])
        print('Age:', client['age'])
        print('Amount:', client['amount'])
        print('')

First name: Sigrid
Last name: Mannock
Age: 27
Amount: 7.17

First name: Joe
Last name: Hinners
Age: 31
Amount: [1.9, 5.5]

First name: Theodoric
Last name: Rivers
Age: 36
Amount: 1.11

Convertir una cadena de texto con JSON en un diccionario

Al igual que anteriormente también se puede convertir una cadena de texto que contiene un objeto JSON en un diccionario de Python. Para esto se ha de utilizar el método json.loads. Este método es de gran utilidad cuando como resultado de un servicio web se obtiene una cadena de texto con un objeto JSON, el cual se puede transforma fácilmente en un diccionario.

En el siguiente ejemplo se muestra como se procesan los resultados de consultar un API en

import requests

resp = requests.get('http://ip-api.com/json/208.80.152.201')
json.loads(resp.content)

{'as': 'AS14907 Wikimedia Foundation, Inc.',
 'city': 'San Francisco',
 'country': 'United States',
 'countryCode': 'US',
 'isp': 'Wikimedia Foundation, Inc.',
 'lat': 37.7898,
 'lon': -122.3942,
 'org': 'Wikimedia Foundation, Inc.',
 'query': '208.80.152.201',
 'region': 'CA',
 'regionName': 'California',
 'status': 'success',
 'timezone': 'America/Los_Angeles',
 'zip': '94105'}

Opciones

El comportamiento de la librería json se puede personalizar utilizando diferentes opciones. Entre algunas de las opciones que se pueden configurar se encuentra la codificación y la ordenación.

Codificación Unicode

Una de las opciones más importantes puede ser la codificación de texto empleada en el archivo. defecto el paquete json genera los archivos en código ASCII. Cuando existen caracteres no ASCII estos serán escapados, aunque puede ser más interesante utilizar en estos casos codificación Unicode. Para conseguir este cambio solamente se ha de configurar la opción ensure_ascii a False. La diferencia se puede apreciar en el siguiente ejemplo.

data = {'first_name': 'Daniel', 'last_name': 'Rodríguez'}
json.dumps(data)

'{"first_name": "Daniel", "last_name": "Rodr\\u00edguez"}'

json.dumps(data, ensure_ascii=False)

'{"first_name": "Daniel", "last_name": "Rodríguez"}'

Ordenación

Los objetos JSON son una colección desordenada de conjuntos de para clave valor. El orden de los datos se encuentra definido por la posición en la que estos aparecen en el archivo. En el caos de que sea necesario ordenarlos por la calve se puede configurar la opción sort_keys a True. El resultado de utilizar esta opción se pude ver en el siguiente ejemplo.

data = {
    'first_name': 'Sigrid',
    'last_name': 'Mannock',
    'age': 27,
    'amount': 7.17}

json.dumps(data, sort_keys=True)

'{"age": 27, "amount": 7.17, "first_name": "Sigrid", "last_name": "Mannock"}'

Conclusiones

En esta entrada se han presentado algunos de los métodos disponibles en el paquete json para trabajar con archivos JSON con Python. Un formato que cada día se hace más popular en las aplicaciones web, por lo que tener a mano estas herramientas es cada día más importante.

El paquete json ofrece las funcionalidades básicas para trabajar con archivos en formato JSON, aunque suficientes en la mayoría de los casos. En los casos en los que este paquete no es suficiente se puede utilizar la alternativa simplejson que es menos estricta en la sintaxis JSON.

Lo aprendido en esta entrada permite aumentar el conjunto de herramientas para trabajar con archivos de datos en Python. Completando los archivos CSV que se han visto en una entrada anterior.

Imágenes: Pixabay(StockSnap)