Словарь и JSON: json.loads и json.dumps

Словарь — структура в памяти работающей программы: пары живут, пока живёт Python. Но в файл настроек словарь не положишь и по сети не отправишь — за пределами программы остаётся только текст. Для упаковки данных в текст есть общемировой формат JSON, и у него с словарём особые отношения: снаружи — строка, внутри — те же пары, списки и числа. Модуль json входит в стандартную поставку Python и умеет ездить в обе стороны; в этом уроке — обе дороги: из строки в словарь и из словаря в строку.

json.loads: строка в словарь

import json

raw = '{"city": "Сочи", "temp": 24}'
data = json.loads(raw)

print(data)
print(data['city'])
print(type(data).__name__)

{'city': 'Сочи', 'temp': 24}
Сочи
dict

Смотрите на кавычки внимательно — их здесь два уровня. Питоновская строка raw обёрнута в одинарные кавычки, а внутри неё — JSON-текст с двойными: таковы правила формата, строки в JSON всегда в двойных кавычках. Функция json.loads прочитала этот текст и вернула настоящий словарь: type честно отвечает dict, доступ по ключу работает, и дальше это обычный словарь со всем, что мы про него знаем.

json.dumps: словарь в строку

import json

book = {'title': 'Сказки', 'pages': 120}

text = json.dumps(book)
print(text)
print(type(text).__name__)

{"title": "\u0421\u043a\u0430\u0437\u043a\u0438", "pages": 120}
str

Обратная дорога прошла, но взгляд цепляется за \u0421 и другие коды вместо «Сказки». Это не поломка: по умолчанию json.dumps кодирует все не-латинские буквы последовательностями \uXXXX, чтобы текст безопасно проходил через любые каналы и программы. Кракозябры — не поломка: данные не испорчены, и любой парсер развернёт коды обратно в кириллицу. Итог вызова — обычная строка: её можно записать в файл, отправить по сети, посчитать её длину через len.

ensure_ascii=False: кириллица остаётся

import json

book = {'title': 'Сказки', 'pages': 120}

print(json.dumps(book, ensure_ascii=False))

{"title": "Сказки", "pages": 120}

indent: вывод для человека

import json

book = {'title': 'Сказки', 'pages': 120, 'tags': ['детям', 'классика']}

print(json.dumps(book, ensure_ascii=False, indent=2))

{
  "title": "Сказки",
  "pages": 120,
  "tags": [
    "детям",
    "классика"
  ]
}

Что происходит со списками и вложенными объектами

Многие новички думают, что JSON — это словарь и только. На самом деле у JSON два типа структур: объект (в Python — словарь) и массив (в Python — список). В ответе API они почти всегда идут вместе: сверху объект с метаданными, внутри — массив объектов. Разбирать такой ответ приходится в два шага, и словарь тут только верхний уровень.

import json

raw = '{"items": [{"id": 1}, {"id": 2}], "total": 2}'
data = json.loads(raw)

print(data['total'])
print(data['items'][0]['id'])
print(type(data).__name__)

2
1
dict

Разбор по слоям. data — обычный словарь, верхний уровень ответа. data['items'] — список из двух словарей, каждый со своим ключом id. Дальше data['items'][0] даёт первый словарь в списке, а ['id'] — значение внутри него. Заметьте: тип data — dict, и никакой особый тип JsonResponse в Python не появляется. Дальше работают все обычные приёмы — get, перебор items(), сортировка.

Данные, которые JSON не умеет, тоже встречаются. Множество (set) и кортеж в JSON не поддерживаются: кортеж превратится в список, а множество вызовет ошибку. Если в словаре лежит datetime, dumps тоже споткнётся — для дат нужен либо default=str, либо ручное приведение к строке до сериализации.

import json

try:
    print(json.dumps({'tags': {'a', 'b'}}))
except TypeError as e:
    print('TypeError:', e)

TypeError: Object of type set is not JSON serializable

import json

print(json.dumps({'point': (1, 2)}))

{"point": [1, 2]}

Про кортеж стоит помнить: на выходе в JSON это уже список, и при обратном чтении вы получите не кортеж, а список. Данные «проехали туда-обратно» и сменили тип — типичная неожиданность, когда код ждёт кортеж, а получает список. Множество же не поедет вовсе: dumps честно откажется. Ошибка здесь лучше тихой подмены типа, но знать о ней надо заранее — особенно если в JSON кладут результат set() или zip().

round-trip: словарь проходит JSON и возвращается

Главное свойство JSON-текста: если он получен из словаря через dumps, то loads вернёт словарь, равный исходному. Это называется round-trip, и именно ради него формат и придуман: записали, передали по сети, прочитали — получили то же самое. Проверяется сравнением через ==, и словарь сравнивает пары без учёта порядка.

import json

original = {'a': 1, 'b': [1, 2], 'c': {'d': 'текст'}}

text = json.dumps(original, ensure_ascii=False)
back = json.loads(text)

print(back)
print(back == original)

{'a': 1, 'b': [1, 2], 'c': {'d': 'текст'}}
True

Равенство True — не мелочь, а рабочая проверка: если после round-trip что-то изменилось, значит, где-то по дороге данные потеряли тип или значение. Подвох в том, что == для словарей не проверяет порядок пар, — а вот для списков проверяет, и список после JSON остаётся списком. Ещё одна тонкость: ключи в JSON всегда строки, поэтому словарь с целочисленными ключами после round-trip потеряет их тип — {1: 'a'} превратится в {'1': 'a'}, и поиск по ключу 1 перестанет работать.

Словарь в файл и обратно

У модуля json есть пара без буквы s: dump и load. dump не возвращает строку, а пишет прямо в открытый файл, load читает из файла целиком. Разница между dumps и dump — в одном символе, а в использовании разница заметная: файлу настроек не нужна промежуточная строка в памяти.

import json
import os

book = {'title': 'Сказки', 'pages': 120, 'author': 'Анна'}

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(book, f, ensure_ascii=False, indent=2)

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

os.remove('data.json')
print('файл удалён:', os.path.exists('data.json'))

{
  "title": "Сказки",
  "pages": 120,
  "author": "Анна"
}
файл удалён: False

Разбор по строке. Блок with open(...) сам закрывает файл — даже если внутри случится ошибка, — поэтому руками закрывать не нужно. Кодировка utf-8 обязательна: без неё русский текст на Windows запишется в системной кодировке и прочитается обратно как мусор. Параметры ensure_ascii=False и indent=2 ушли прямо в dump — работают они точно так же, как у dumps. Последняя строка убирает файл, чтобы песочница не копилась: в браузере open пишет в виртуальную файловую систему Pyodide, файлы живут до перезагрузки страницы.

import json
import os

book = {'title': 'Сказки', 'pages': 120, 'author': 'Анна'}

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(book, f, ensure_ascii=False)

with open('data.json', encoding='utf-8') as f:
    loaded = json.load(f)

print(loaded)
print(loaded == book)

os.remove('data.json')

{'title': 'Сказки', 'pages': 120, 'author': 'Анна'}
True

Сравнение loaded == book даёт True, и это лучший тест для конфига: если после записи и чтения словарь изменился, значит, где-то потерялись данные или типы. Отдельный json.load читает файл целиком и сразу отдаёт словарь — никакой промежуточной строки. Смысла в json.load(open(...)) без блока with немного: файл останется открытым до конца программы, а на Windows это ещё и блокировка файла.

Когда JSONDecodeError — это подсказка

Ошибка парсинга почти всегда объяснима, если знать, где искать. JSONDecodeError сообщает три вещи: чего ожидала программа, на какой строке и в какой позиции это случилось. Почти всегда виновата одна из трёх причин: одинарные кавычки вместо двойных, Python-значения True/False/None вместо true/false/null или просто пустая строка.

import json

try:
    json.loads("{'name': 'Барсик'}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print('JSONDecodeError:', e)

JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1)

Читать это сообщение полезно с конца. line 1 column 2 (char 1) — позиция в тексте: первый символ после открывающей фигурной скобки. Expecting property name enclosed in double quotes — чего не хватило: имени ключа в двойных кавычках. То есть дело не в значении, а в кавычках. Пустая строка даёт похожий текст: Expecting value: line 1 column 1 (char 0) — ждали значение, а нашли конец текста.

Что дальше

JSON разобрали — теперь словарь умеет ещё и сравниваться, копироваться и служить ключом. В уроке 19 про ==, copy и deepcopy — про то, почему два одинаковых словаря могут быть разными объектами. А если данные приходят не из файла, а из сети, и структура ответа незнакомая, — урок 17 про безопасный разбор ответа API через get.