¿Por qué Python no puede analizar estos datos JSON?

Tengo este JSON en un archivo:

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [
        "id": "valore"
    ],
    "om_points": "value",
    "parameters": [
        "id": "valore"
    ]
}

Escribí este script para imprimir todos los datos JSON:

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

Sin embargo, este programa plantea una excepción:

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#1>", line 5, in <module>
    data = json.load(f)
  File "/usr/lib/python3.5/json/__init__.py", line 319, in loads
    return _default_decoder.decode(s)
  File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 339, in decode
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
  File "/usr/lib/python3.5/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
    obj, end = self.scan_once(s, idx)
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting ',' delimiter: line 13 column 13 (char 213)

¿Cómo puedo analizar el JSON y extraer sus valores?

Sus datos no son válidos en formato JSON . Tienes []cuando deberías tener {}:

• []son para matrices JSON, que se llaman listen Python
• {}son para objetos JSON, que se llaman dicten Python

Así es como debería verse su archivo JSON:

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": {
        "id": "valore"
    },
    "om_points": "value",
    "parameters": {
        "id": "valore"
    }
}

Entonces puedes usar tu código:

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

Con los datos, ahora también puede encontrar valores así:

data["maps"][0]["id"]
data["masks"]["id"]
data["om_points"]

Pruébelos y vea si comienza a tener sentido.

Su data.jsondebe tener este aspecto:

{
 "maps":[
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"},
         {"id":"blabla","iscategorical":"0"}
        ],
"masks":
         {"id":"valore"},
"om_points":"value",
"parameters":
         {"id":"valore"}
}

Tu código debe ser:

import json
from pprint import pprint

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

Tenga en cuenta que esto solo funciona en Python 2.6 y withversiones posteriores, ya que depende de la declaración . En Python 2.5 from __future__ import with_statement, en Python <= 2.4, vea la respuesta de Justin Peel , en la que se basa esta respuesta.

Ahora también puede acceder a valores individuales como este:

data["maps"][0]["id"]  # will return 'blabla'
data["masks"]["id"]    # will return 'valore'
data["om_points"]      # will return 'value'

La respuesta de Justin Peel es realmente útil, pero si está utilizando Python 3, la lectura de JSON debe hacerse así:

with open('data.json', encoding='utf-8') as data_file:
    data = json.loads(data_file.read())

Nota: use en json.loadslugar de json.load. En Python 3, json.loadstoma un parámetro de cadena. json.loadtoma un parámetro de objeto similar a un archivo. data_file.read()devuelve un objeto de cadena.

Para ser honesto, no creo que sea un problema cargar todos los datos json en la memoria la mayoría de los casos.

data = []
with codecs.open('d:\output.txt','rU','utf-8') as f:
    for line in f:
       data.append(json.loads(line))

"Ultra JSON" o simplemente "ujson" puede manejar tener []en su entrada de archivo JSON. Si está leyendo un archivo de entrada JSON en su programa como una lista de elementos JSON; tales como, [{[{}]}, {}, [], etc...]ujson puede manejar cualquier orden arbitrario de listas de diccionarios, diccionarios de listas.

Puede encontrar ujson en el índice del paquete Python y la API es casi idéntica a la jsonbiblioteca incorporada de Python .

ujson también es mucho más rápido si está cargando archivos JSON más grandes. Puede ver los detalles de rendimiento en comparación con otras bibliotecas JSON de Python en el mismo enlace proporcionado.

Si está utilizando Python3, puede intentar cambiar su connection.jsonJSON ( archivo) a:

{
  "connection1": {
    "DSN": "con1",
    "UID": "abc",
    "PWD": "1234",
    "connection_string_python":"test1"
  }
  ,
  "connection2": {
    "DSN": "con2",
    "UID": "def",
    "PWD": "1234"
  }
}

Luego usando el siguiente código:

connection_file = open('connection.json', 'r')
conn_string = json.load(connection_file)
conn_string['connection1']['connection_string_python'])
connection_file.close()
>>> test1

Aquí tienes el data.jsonarchivo modificado :

{
    "maps": [
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        },
        {
            "id": "blabla",
            "iscategorical": "0"
        }
    ],
    "masks": [{
        "id": "valore"
    }],
    "om_points": "value",
    "parameters": [{
        "id": "valore"
    }]
}

Puede llamar o imprimir datos en la consola utilizando las siguientes líneas:

import json
from pprint import pprint
with open('data.json') as data_file:
    data_item = json.load(data_file)
pprint(data_item)

Salida esperada para print(data_item['parameters'][0]['id']):

{'maps': [{'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'},
          {'id': 'blabla', 'iscategorical': '0'}],
 'masks': [{'id': 'valore'}],
 'om_points': 'value',
 'parameters': [{'id': 'valore'}]}

Salida esperada para print(data_item['parameters'][0]['id']):

valore

Hay dos tipos en este análisis.

1. Análisis de datos de un archivo desde una ruta del sistema
2. Analizando JSON desde URL remota.

Desde un archivo, puede usar lo siguiente

import json
json = json.loads(open('/path/to/file.json').read())
value = json['key']
print json['value']

Este artículo explica el análisis completo y la obtención de valores utilizando dos escenarios. Analizando JSON usando Python

Como usuario de python3 ,

La diferencia entre loady los loadsmétodos es importante, especialmente cuando lee datos json del archivo.

Como se indica en los documentos:

json.load:

Deserialice fp (un .read (): archivo de texto compatible o archivo binario que contiene un documento JSON) a un objeto Python usando esta tabla de conversión.

json.loads:

json.loads: Deserialice s (una instancia de str, bytes o bytearray que contiene un documento JSON) a un objeto Python usando esta tabla de conversión.

El método json.load puede leer directamente el documento json abierto, ya que puede leer archivos binarios.

with open('./recipes.json') as data:
  all_recipes = json.load(data)

Como resultado, sus datos json están disponibles en un formato especificado de acuerdo con esta tabla de conversión:

https://docs.python.org/3.7/library/json.html#json-to-py-table