PythonがこのJSONデータを解析できないのはなぜですか？

ファイルにこのJSONがあります。

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

すべてのJSONデータを出力するためにこのスクリプトを書きました。

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

ただし、このプログラムでは例外が発生します。

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)

JSONを解析してその値を抽出するにはどうすればよいですか？

データが有効なJSON形式ではありません。必要な[]ときに必要なもの{}：

• []listPythonで呼び出されるJSON配列用
• {}dictPythonで呼び出されるJSONオブジェクト用です

JSONファイルは次のようになります。

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

次に、コードを使用できます。

import json
from pprint import pprint

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

pprint(data)

データを使用すると、次のような値も見つけることができます。

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

それらを試してみて、それが理にかなっているかどうかを確認してください。

次のdata.jsonようになります。

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

あなたのコードは：

import json
from pprint import pprint

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

これはwith-statementに依存するため、Python 2.6以降でのみ機能することに注意してください。Python 2.5を使用しfrom __future__ import with_statement、Python <= 2.4を使用している場合は、この回答に基づくJustin Peelの回答を参照してください。

これで、次のような単一の値にアクセスすることもできます。

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

ジャスティンピールの答えは本当に役に立ちますが、Python 3を使用している場合、JSONの読み取りは次のように行う必要があります。

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

注：のjson.loads代わりに使用してくださいjson.load。Python 3ではjson.loads、文字列パラメータを取ります。json.loadファイルのようなオブジェクトパラメータを取ります。data_file.read()文字列オブジェクトを返します。

正直なところ、ほとんどの場合、すべてのjsonデータをメモリに読み込むことは問題ではないと思います。

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

「Ultra JSON」または単に「ujson」は[]、JSONファイルの入力を処理できます。JSON入力ファイルをJSON要素のリストとしてプログラムに読み込んでいる場合。など、[{[{}]}, {}, [], etc...]ujsonは辞書のリスト、リストの辞書の任意の順序を処理できます。

Pythonパッケージインデックスで ujsonを見つけることができ、APIはPythonの組み込みjsonライブラリとほとんど同じです。

大きなJSONファイルをロードする場合も、ujsonははるかに高速です。提供されている同じリンクで、他のPython JSONライブラリと比較してパフォーマンスの詳細を確認できます。

Python3を使用している場合は、（connection.jsonファイル）JSONを次のように変更してみてください。

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

次に、次のコードを使用します。

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

ここでは、変更されたdata.jsonファイルを使用します。

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

以下の行を使用して、コンソールでデータを呼び出したり印刷したりできます。

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

の予想される出力print(data_item['parameters'][0]['id'])：

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

の予想される出力print(data_item['parameters'][0]['id'])：

valore

この解析には2つのタイプがあります。

1. システムパスからのファイルからのデータの解析
2. リモートURLからのJSONの解析。

ファイルから、以下を使用できます

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

このアークティクルでは、2つのシナリオを使用して値を完全に解析および取得する方法について説明します。Pythonを使用したJSONの解析

python3ユーザーとして、

loadとloadsメソッドの違いは、ファイルからjsonデータを読み取るときに特に重要です。

ドキュメントで述べたように：

json.load：

この変換テーブルを使用して、fp（.read（）対応のテキストファイルまたはJSONドキュメントを含むバイナリファイル）をPythonオブジェクトにデシリアライズします。

json.loads：

json.loads：この変換テーブルを使用して、s（JSONドキュメントを含むstr、bytesまたはbytearrayインスタンス）をPythonオブジェクトにデシリアライズします。

json.loadメソッドは、バイナリファイルを読み取ることができるため、開いているjsonドキュメントを直接読み取ることができます。

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

その結果、この変換テーブルに従って指定された形式でjsonデータを使用できます。

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