[python] JSONファイルの扱い方

はじめに

最近はcsv形式よりもjsonの方が紐づけなどに利点をより感じる。
会社で自分のデータをjson形式で管理しようか考えたりする
ここではpythonを用いてjsonファイルを扱う方法をまとめる

環境

windows 10
python version: 3.7.8

Code

JSONとは

JSON(JavaScript Object Notation)はインターネット上でデータのやり取り時に使われる手法の１つである。そのほかにXML, CSV、BSONなどがあり、JSONはネット上でよく使われるだけであって、特にJSONだけにこだわる必要はない。
しかし、JSONは高次元のデータ、例えば表の中に表が存在するようなデータ、において利点がある。

test.json

{
	"employees": {
		"1": {
			"name": "Kobaayshi",
			"age": 12,
			"sex": "M"
		},
		"2": {
			"name": "Tanaka",
			"age": 33,
			"sex": "W",
			"hobby": [
				"swim",
				"golf"
			]
		},
		"3": {
			"name": "Suzuki",
			"age": 26,
			"sex": "M",
			"family": {
				"married": true,
				"children": false
			}
		}
	}
}

このように３人の従業員のデータがあるとするとき、それぞれの従業員番号1,2,3があり、その中に名前、年齢、性別が存在する。よってそれぞれの従業員の情報は従業員番号に紐づけられており、従業員番号さえあれば、他のデータベースに紐づけることができる。

jsonファイルの書き方

import json

data = {"employees": {
    1: {
        "name": "Kobaayshi",
        "age": 12,
        "sex": "M",
    },
    2: {
        "name": "Tanaka",
        "age": 33,
        "sex": "W",
    },
    3: {
        "name": "Suzuki",
        "age": 25,
        "sex": None,
    },
}
}

f = open('./test.json', 'w')
json.dump(data, f, indent="\t")
f.close()

test.json

{
	"employees": {
		"1": {
			"name": "Kobaayshi",
			"age": 12,
			"sex": "M"
		},
		"2": {
			"name": "Tanaka",
			"age": 33,
			"sex": "W"
		},
		"3": {
			"name": "Suzuki",
			"age": 25,
			"sex": null
		}
	}
}

openのモード'w'ではファイルが存在しなくても新しく生成され、ファイルが存在する場合は必ず上書きされる。

jsonファイルの読み方

f = open('./test.json', 'r')
f_json = json.load(f)
print(f_json)
f.close()

{'employees': {'1': {'name': 'Kobaayshi', 'age': 12, 'sex': 'M'}, '2': {'name': 'Tanaka', 'age': 33, 'sex': 'W'}, '3': {'name': 'Suzuki', 'age': 25, 'sex': None}}}

print(f_json["employees"]["3"])
# {'name': 'Suzuki', 'age': 25, 'sex': None}

print(f_json["employees"]["3"]["age"])
# 25

print(f'The age of {f_json["employees"]["3"]["name"]} is {f_json["employees"]["3"]["age"]}')
# The age of Suzuki is 25

キーワードで必要な情報を読み取ることができる。

jsonファイルの修正

f = open('./test.json', 'r')
f_json_modify = json.load(f)

print(f_json_modify["employees"]["3"])
# {'name': 'Kobaayshi', 'age': 12, 'sex': 'M'}


f_json_modify["employees"]["3"]["age"] += 1

f_json_modify["employees"]["3"]["sex"] = "M"

f_json_modify["employees"]["3"]["hobby"] = ["Swimming", "golf"]
# キーワードや値がなくても追加できる
# リストとしてデータを追加

print(f_json_modify["employees"]["3"])
# {'name': 'Suzuki', 'age': 26, 'sex': 'M', 'hobby': ['Swimming']}

f.close()

f = open('./test.json', 'w')
json.dump(f_json_modify, f, indent="\t")
f.close()

最終的なJOSNファイルの内容

{
	"employees": {
		"1": {
			"name": "Kobaayshi",
			"age": 12,
			"sex": "M"
		},
		"2": {
			"name": "Tanaka",
			"age": 33,
			"sex": "W"
		},
		"3": {
			"name": "Suzuki",
			"age": 26,
			"sex": "M",
			"hobby": [
				"Swimming",
                "golf"
			]
		}
	}
}

まとめ

pythonでjsonを扱う方法をまとめた。
csv形式の方が社内データベースとしては良く使われる気がするが、高次元でデータを管理したい場合はJSON形式の方がよりメリットを感じる。firebase や mongodbのように、高次元データの利点がある。
特にデータの紐づけが大変な時はJSONですかね

参考