Json trong Python

1. Cơ bản về JSON và Python

JSON (JavaScript Object Notation) là một định dạng dữ liệu nhẹ, dễ đọc, được sử dụng để trao đổi dữ liệu giữa các hệ thống. Trong Python, JSON được xử lý thông qua module json.

Đặc điểm của JSON:

Dữ liệu JSON bao gồm các cặp key-value.
Các kiểu dữ liệu cơ bản:
- Chuỗi (string): "name": "John"
- Số (number): "age": 30
- Boolean: "is_student": true
- Mảng (array): "scores": [90, 85, 88]
- Đối tượng (object): "address": {"street": "123 Main St", "city": "Hanoi"}
- Null: "nickname": null

Module `json` trong Python

Module json cung cấp các phương thức để:

Chuyển đổi dữ liệu Python sang JSON (serialization).
Chuyển đổi JSON thành dữ liệu Python (deserialization).

Cách nhập module:

import json

2. Các thao tác cơ bản với JSON

2.1. Chuyển đổi từ Python sang JSON (Serialization)

Sử dụng json.dumps() để chuyển đổi một đối tượng Python (dict, list, str, int, float, bool, None) thành chuỗi JSON.

import json

data = {
    "name": "Nguyen Van A",
    "age": 25,
    "is_student": True,
    "scores": [90, 85, 88],
    "address": {"street": "123 Main St", "city": "Hanoi"}
}

json_string = json.dumps(data)
print(json_string)

# Định dạng đẹp (pretty print)
json_string_pretty = json.dumps(data, indent=4)
print(json_string_pretty)

2.2. Chuyển đổi từ JSON sang Python (Deserialization)

Sử dụng json.loads() để chuyển chuỗi JSON thành đối tượng Python.

import json

json_string = '{"name": "Nguyen Van A", "age": 25, "is_student": true}'

data = json.loads(json_string)
print(data)
print(data["name"])  # Output: Nguyen Van A

2.3. Làm việc với file JSON

Ghi JSON vào file (json.dump):

import json

data = {"name": "Nguyen Van A", "age": 25}
with open("data.json", "w") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

Đọc JSON từ file (json.load):

import json

with open("data.json", "r") as file:
    data = json.load(file)
print(data)

3. Các kỹ thuật nâng cao với JSON

3.1. Xử lý các kiểu dữ liệu phức tạp

Tùy chỉnh mã hóa JSON (default):

import json
from datetime import datetime

data = {"name": "Nguyen Van A", "created_at": datetime.now()}

def custom_serializer(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()
    raise TypeError("Type not serializable")

json_string = json.dumps(data, default=custom_serializer)
print(json_string)

Tùy chỉnh giải mã JSON (object_hook):

import json

class User:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

def object_hook(dict_data):
    if "name" in dict_data and "age" in dict_data:
        return User(dict_data["name"], dict_data["age"])
    return dict_data

json_string = '{"name": "Nguyen Van A", "age": 25}'
user = json.loads(json_string, object_hook=object_hook)
print(user.name, user.age)

3.2. Xử lý JSON lớn với `ijson`

Cài đặt:

pip install ijson

Ví dụ:

import ijson

with open("large_data.json", "r") as file:
    parser = ijson.items(file, "item")
    for item in parser:
        print(item)

3.3. Xử lý lỗi JSON

import json

invalid_json = '{"name": "Nguyen Van A", "age": 25'  # Thiếu dấu }

try:
    data = json.loads(invalid_json)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Error decoding JSON: {e}")

3.4. Tối ưu hóa hiệu suất với `orjson` hoặc `ujson`

Cài đặt:

pip install orjson

Ví dụ với orjson:

import orjson

data = {"name": "Nguyen Van A", "age": 25}
json_bytes = orjson.dumps(data)
print(json_bytes.decode())

3.5. Làm việc với API và JSON

import requests

response = requests.get("https://api.github.com/users/octocat")
data = response.json()
print(data["login"])

4. Ứng dụng thực tế

4.1. Lưu trữ cấu hình

import json

config = {
    "database": {"host": "localhost", "port": 5432},
    "debug": True
}

with open("config.json", "w") as file:
    json.dump(config, file, indent=4)

with open("config.json", "r") as file:
    config = json.load(file)
print(config["database"]["host"])

4.2. Xây dựng API với Flask

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/api/user")
def get_user():
    user = {"name": "Nguyen Van A", "age": 25}
    return jsonify(user)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

4.3. Phân tích dữ liệu lớn (log, API, NoSQL)

import json

log_data = '''
[
    {"timestamp": "2025-04-21T10:00:00", "event": "login", "user": "Nguyen Van A"},
    {"timestamp": "2025-04-21T10:01:00", "event": "logout", "user": "Nguyen Van A"}
]
'''

logs = json.loads(log_data)
for log in logs:
    print(f"{log['timestamp']}: {log['event']} by {log['user']}")

5. Tài liệu và tài nguyên học thêm

Tài liệu chính thức của Python
Thư viện nâng cao:
- orjson
- ijson

Học qua dự án:

Xây dựng ứng dụng lưu trữ danh bạ sử dụng JSON.
Tạo một API đơn giản với Flask hoặc FastAPI.
Phân tích dữ liệu từ API công khai như GitHub hoặc OpenWeather.

Tóm tắt

Cơ bản: json.dumps, json.loads, json.dump, json.load.
Nâng cao: Tùy chỉnh mã hóa/giải mã, xử lý dữ liệu lớn (ijson), tối ưu (orjson), làm việc với API.
Thực hành: Lưu trữ cấu hình, xây dựng API, phân tích dữ liệu.

Tự học Python