[Python.JSON] Python으로 JSON 데이터 저장 및 전달 - 실전편

2020. 11. 26. 05:00Python과 머신러닝/웹 데이터 추출

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[Python.JSON] Python으로 JSON 데이터 파싱 - 이론편

요약 JSON이란 무엇이고, Python으로 왜 JSON 데이터를 추출해야 할지 배워보자. 2020/11/13 - [Python과 머신러닝/웹 데이터 추출] - [Python.Web] 정규표현식을 이용한 웹 데이터 파싱 - urllib, regular expres..

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[Python.JSON] Python으로 JSON 데이터 읽기 - 실전편

요약 지난번에는 JSON이 왜 중요하고, Python으로 JSON을 추출하는 것의 특징을 이해했다. 이번에는 예제를 통해 얼마나 JSON을 통한 데이터 추출이 용이한지 보려고 한다. 정답부터 보고 시작하자. im

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요약

  • JSON 읽기에 이어 JSON 쓰기 예제를 통해 Dict Type의 데이터를 JSON으로 전달하는 기초를 배운다.
  • Dict를 JSON 형태로 저장한다면, 나도 웹을 통해 다른 프로그램에 데이터를 매우 용이하게 전달할 수 있다.
  • 정답 코드부터 보자
import json

dict_example = {'Name': 'Juno', 'Age':3, 'School':'Kindergarten'}

with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(dict_example, f)

 

1. JSON으로 전달하고자 하는 데이터를 dict 형태로 담기

  • JSON은 Python의 dict와 호환이 된다고 이론 편에서 정리했다.
  • 그렇기 때문에 dict 형태로만 데이터를 정리한다면, JSON으로 변환은 아주 간단하다.
  • 다음과 같이 필요한 정보를 dict type으로 정리한다.
import json

dict_example = {'Name': 'Juno', 'Age':3, 'School':'Kindergarten'}

 

2. json.dump를 통해 JSON 파일에 저장하기

  • '이걸 왜 굳이 정리했지?' 라는 생각이 들 정도로 간단하지만, 개인 공부 차원에서 정리한다.
  • json.loads를 통해 읽어들였다면, json.dump를 통해 write하여 저장할 수 있다.
with open("data.json", "w") as f:
    json.dump(dict_example, f)

 

3. data.json 확인하기

  • 위 코드를 수행하면 해당 directory에 data.json이 잘 만들어졌는지 확인할 수 있다.

이렇게 쉽게 JSON을 저장할 수 있다니

 

4. 마무리

  • Github, Facebook 등 대부분의 웹앱은 JSON을 통해 데이터를 전송한다.
  • 이제는 XML을 대체할 정도로 JSON을 많이 활용하는데, JSON을 읽는 것뿐만 아니라 나의 데이터를 전송하기 위해서는 저장이 필요하다.
  • Dict Type으로 변형한 뒤 json.dump를 통해 저장하면, 이후 전송은 간단하다.
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