Python में JSON डेटा को संभालने की संपूर्ण गाइड | पढ़ने से लिखने तक

1. JSON क्या है?

JSON का अवलोकन

JSON (JavaScript Object Notation) एक हल्का और अत्यधिक कुशल डेटा एक्सचेंज फ़ॉर्मेट है। यह मुख्यतः वेब एप्लिकेशन और सर्वर के बीच संचार के लिए उपयोग किया जाता है। यद्यपि JSON जावास्क्रिप्ट पर आधारित है, यह लगभग सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा समर्थित है। यह API के माध्यम से डेटा प्राप्त करने और भेजने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

JSON की संरचना

JSON कुंजी‑मान (key‑value) जोड़ों से बना होता है, और डेटा कर्ली ब्रेसेस {} में संलग्न रहता है। यहाँ एक सरल उदाहरण है:

{
    "name": "John",
    "age": 30,
    "isStudent": false,
    "courses": ["Math", "Physics", "Chemistry"]
}

यह संरचना अत्यधिक लचीली है और सूचियों तथा नेस्टेड ऑब्जेक्ट्स को शामिल कर सकती है।

2. पाइथन में JSON फ़ाइलें पढ़ने की बुनियादी विधि

पाइथन की json लाइब्रेरी का परिचय

पाइथन एक अंतर्निहित json लाइब्रेरी प्रदान करता है, जिससे अतिरिक्त इंस्टॉलेशन के बिना JSON फ़ाइलों को संभालना आसान हो जाता है। यह लाइब्रेरी JSON डेटा को पढ़ने और लिखने के लिए मूलभूत फ़ंक्शन शामिल करती है।

JSON फ़ाइल कैसे पढ़ें

हम json.load() फ़ंक्शन का उपयोग करके फ़ाइल से डेटा पढ़ते हैं। नीचे दिया गया उदाहरण दिखाता है कि फ़ाइल से JSON कैसे लोड करें और उसे एक डिक्शनरी के रूप में उपयोग करें।

import json

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

print(data)

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3. पाइथन में JSON स्ट्रिंग्स कैसे पढ़ें

json.loads() फ़ंक्शन का उपयोग

स्ट्रिंग फ़ॉर्मेट में मौजूद JSON डेटा को पाइथन डिक्शनरी में बदलने के लिए json.loads() फ़ंक्शन का उपयोग करें। यह आमतौर पर API प्रतिक्रियाओं में मिलने वाले JSON स्ट्रिंग्स को प्रोसेस करने के समय प्रयोग किया जाता है।

import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}'
data = json.loads(json_string)

print(data)

यह विधि आपको JSON स्ट्रिंग्स को आसानी से डिक्शनरी में बदलने की सुविधा देती है।

4. JSON फ़ाइलें पढ़ते समय महत्वपूर्ण विचार और त्रुटि संभालना

सामान्य त्रुटियाँ और समाधान

JSON फ़ाइल पढ़ते समय सबसे आम त्रुटियों में से एक JSONDecodeError है। यह तब होता है जब फ़ाइल वैध JSON फ़ॉर्मेट में नहीं होती। समस्याओं की पहचान और समाधान के लिए उचित त्रुटि संभालना आवश्यक है।

import json

try:
    with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON Load Error: {e}")

एन्कोडिंग समस्याएँ

जब JSON फ़ाइलों में गैर‑ASCII अक्षर (जैसे जापानी टेक्स्ट) होते हैं, तो encoding='utf-8' निर्दिष्ट करने से अक्षर भ्रष्टाचार से बचा जा सकता है।

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5. पाइथन में बड़े JSON डेटा को कुशलतापूर्वक संभालना

मेमोरी‑कुशल डेटा प्रोसेसिंग

बड़े JSON फ़ाइलों को पूरी तरह मेमोरी में लोड करने से मेमोरी की कमी हो सकती है। इसे रोकने के लिए ijson जैसी स्ट्रीमिंग लाइब्रेरी का उपयोग करने की सलाह दी जाती है।

import ijson

with open('large_file.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for item in ijson.items(f, 'item'):
        print(item)

ijson का उपयोग बड़े पैमाने के डेटा को कुशलतापूर्वक प्रोसेस करने की अनुमति देता है।

6. JSON डेटा को पाइथन डिक्शनरी में बदलने के बाद उसका उपयोग

बुनियादी डिक्शनरी ऑपरेशन्स

JSON को डिक्शनरी में बदलने से डेटा को हेर‑फेर करना बहुत आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, आप विशिष्ट कुंजियों के मान प्राप्त कर सकते हैं, डेटा को अपडेट कर सकते हैं, या नई कुंजी‑मान जोड़े जोड़ सकते हैं।

# Example of dictionary operations
print(data['name'])  # Outputs 'Alice'
data['age'] = 26  # Updating a value
data['email'] = 'alice@example.com'  # Adding a new key-value pair

7. पाइथन में JSON डेटा लिखना

JSON फ़ाइल में डेटा लिखना

पाइथन डिक्शनरी को JSON डेटा के रूप में फ़ाइल में लिखने और सहेजने के लिए json.dump() फ़ंक्शन का उपयोग करें। यह संशोधित डेटा को आसानी से स्टोर करने की सुविधा देता है।

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, indent=4, ensure_ascii=False)

indent=4 विकल्प आउटपुट को पढ़ने योग्य बनाता है, जबकि ensure_ascii=False सुनिश्चित करता है कि गैर‑ASCII अक्षर (जैसे जापानी टेक्स्ट) सही ढंग से संरक्षित रहें।

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