json.loads() en Python

JSON significa Notación de objetos de JavaScript. Es un formato ligero de intercambio de datos que se utiliza para almacenar e intercambiar datos. Es un formato independiente del idioma y es muy fácil de entender ya que es de naturaleza autodescriptiva. Hay un paquete incorporado en python que admite datos JSON que se llama como json. Los datos en JSON se representan como strings entrecomilladas que consisten en una asignación de clave-valor encerrada entre corchetes {}.

json.loads()

El método json.loads() se puede usar para analizar una string JSON válida y convertirla en un diccionario de Python. Se utiliza principalmente para deserializar strings nativas, bytes o arrays de bytes que consisten en datos JSON en Python Dictionary.

Sintaxis: json.loads(s)

Argumento: toma una instancia de string, bytes o array de bytes que contiene el documento JSON como parámetro (s).

Retorno: Devuelve un objeto de Python.

Ejemplo 1: Suponga que la string JSON se ve así.

x = """{
    "Name": "Jennifer Smith",
    "Contact Number": 7867567898,
    "Email": "jen123@gmail.com",
    "Hobbies":["Reading", "Sketching", "Horse Riding"]
    }"""

Para leer el contenido de esta string, se debe llevar a cabo la siguiente implementación:

import json
  
# JSON string:
# Multi-line string
x = """{
    "Name": "Jennifer Smith",
    "Contact Number": 7867567898,
    "Email": "jen123@gmail.com",
    "Hobbies":["Reading", "Sketching", "Horse Riding"]
    }"""
  
# parse x:
y = json.loads(x)
  
# the result is a Python dictionary:
print(y)

Producción:

{‘Aficiones’: [‘Leer’, ‘Dibujar’, ‘Montar a caballo’], ‘Nombre’: ‘Jennifer Smith’, ‘Correo electrónico’: ‘jen123@gmail.com’, ‘Número de contacto’: 7867567898}

Aquí, la string x se analiza utilizando json.loads()un método que devuelve un diccionario.

Ejemplo 2:

import json 
    
# JSON string 
employee ='{"id":"09", "name": "Nitin", "department":"Finance"}'
    
# Convert string to Python dict 
employee_dict = json.loads(employee) 
print(employee_dict) 
    
print(employee_dict['name']) 

Producción:

{'id': '09', 'department': 'Finance', 'name': 'Nitin'}
Nitin