Question

JSON 数据是数据传输最常用的格式之一。人们喜欢这一格式，是因为它结构清晰、易于阅读且方便解析。网站在向页面的 JavaScript 传输数据时，JSON 也是最常用的数据格式之一。许多网站都提供了支持 JSON 的 API，我们会在第 13 章讲到。本节会继续使用全球预期寿命的数据。WHO 并没有提供这一数据的 JSON 格式，但我们为本书创建了 JSON 版本的数据，你可以在代码仓库（https://github.com/jackiekazil/data-wrangling）中找到。

　如果文件的扩展名是 .json，那里面包含的可能是 JSON 数据。如果文件扩展名是 .js，那可能是 JavaScript 文件，但在少数情况下也可能是命名不规范的 JSON 文件。

在代码编辑器里打开这个 JSON 文件，你会发现每一条数据记录都很像一个 Python 字典。每一行都有键和值，用 : 分隔，数据条目之间用 , 分隔。首尾还有花括号包围 {}。这是 JSON 文件的一条数据记录：

[
  {
  "Indicator":"Life expectancy at birth (years)",
  "PUBLISH STATES":"Published",
  "Year":1990,
  "WHO region":"Europe",
  "World Bank income group":"High-income",
  "Country":"Andorra",
  "Sex":"Both sexes",
  "Display Value":77,
  "Numeric":77.00000,
  "Low":"",
  "High":"",
  "Comments":""
  },
]

JSON 文件有时看起来和字典完全相同，这与输出格式有关。在上面的示例中，每一个数据条目就是一个 Python 字典（首尾由 { 和 } 包围），这些字典又包含在一个列表中，列表首尾由 [ 和 ] 包围。

如何导入JSON数据

在 Python 中导入 JSON 文件比导入 CSV 文件还要简单。下面的代码将对一个 JSON 数据文件执行打开、加载、导入与输出的操作：

import json                ➊

json_data = open('data-text.json').read()  ➋

data = json.loads(json_data)         ➌

for item in data:              ➍
  print item

❶ 导入 Python 的 json 库（https://docs.python.org/2/library/json.html），我们用它来处理 JSON 文件。

❷ 利用 Python 内置的 open 函数打开 JSON 文件。文件名叫作 data-text.json（这是 open 函数的第一个参数）。本行代码还调用了已打开文件的 read 方法，用来读取该文件，并将读取的内容保存在变量 json_data 中。

❸ 利用 json.loads() 将 JSON 数据载入 Python，并将输出保存在变量 data 中。

❹ 利用 for 循环遍历所有数据，并打印出每一项，这也是本例代码的输出。

在命令行中运行 python import_json_data.py，输出是一个字典，里面包含 JSON 文件中每一条数据记录。这个输出应该和 CSV 的最终输出基本相同。一定要记得将数据文件复制到脚本所在的文件夹，或者将脚本中的文件路径修改为文件实际所在的位置。

在 CSV 一节的最后，我们学习了如何保存文件并在命令行中运行。在本例中，我们从一个空白文件开始，逐步完成这项任务。

首先来快速看一下总体步骤。

(1) 在代码编辑器中创建一个新文件。

(2) 将文件保存为 import_json_data.py，与你的代码位于同一个文件夹下。

(3) 将数据移动（或保存）到代码所在的文件夹。（一定要重命名数据文件，使其与代码中的文件名相同。本书用的文件名是 data-text.json。）

(4) 回到代码编辑器，import_json_data.py 文件应该还处于打开状态。

我们来通读代码，并将其与导入 CSV 的代码文件作对比。首先，导入 Python 内置的 json 库：

import json

然后用学过的 open 函数打开 data-text.json 文件，并调用已打开文件的 read 方法：

json_data = open('data-text.json').read()

在 CSV 文件的例子中，我们并没有调用 read。二者的区别在哪里？在 CSV 的例子中，我们以只读方式打开文件；但在 JSON 的例子中，我们读取文件的内容，并将其保存在变量 json_data 中。在 CSV 的例子中，open 函数返回的是一个文件对象；但在 JSON 的例子中，我们首先打开文件，然后读取文件，所以得到的是一个 str（字符串）。二者的不同是基于下列事实：Python 的 json 库和 csv 库处理输入数据的方式不同。如果你试着将一个字符串传递给 CSV reader，Python 会报错；如果你把文件对象传递给 JSON 的 loads 函数， Python 也会报错。

好消息是，在 Python 中将字符串写入文件非常简单（比如说，你只有字符串，但想使用 CSV reader 来读取），将文件读取成字符串也非常简单。对 Python 来说，一个关闭的文件只是一个文件名字符串，等待被打开并读取。从文件中获取数据、将数据变成字符串并将字符串传递给函数，只需要几行 Python 代码即可完成。

进入保存 JSON 文件的文件夹，你可以在 Python 解释器中输入下面的代码，看一下前面两个例子中输出对象的类型：

filename = 'data-text.json'
type(open(filename, 'rb'))  # 与csv的代码类似
type(open(filename).read()) # 与json的代码类似

Python json 库的 loads 函数接收字符串作为参数，不接收文件作为参数。Python csv 库的 reader 函数接收打开的文件作为参数。在脚本的下一行代码中，我们将使用 loads 函数，将 JSON 字符串载入 Python。这一函数的输出被赋值给名为 data 的变量：

data = json.loads(json_data)

想要预览数据，我们对每一项进行遍历并将其打印出来。这段代码并不是必需的，但可以帮我们预览数据，检查数据的格式是否正确：

for item in data:
  print item

写完上述代码后，保存文件并运行。如你所见，在 Python 中打开 JSON 文件并将其转换成由字典组成的列表是非常容易的。下一节将探索更多自定义文件的处理方法。