Module JSON ·

Sommaire

JSON (JavaScript Object Notation) est un format ultra-populaire pour échanger des données. Léger, lisible et facile à parser, il est utilisé partout : API, bases de données, fichiers de configuration… Bref, si vous codez en Python, vous allez souvent bosser avec du JSON.

Heureusement, Python nous simplifie la vie avec son module json, un outil puissant pour convertir des objets Python en JSON (sérialisation) et vice versa (désérialisation). On va voir ça en détail, avec des exemples concrets pour que vous soyez OP sur JSON. 🔥

1. Importation du Module JSON
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Le module json est inclus de base en Python, donc pas besoin d’installation supplémentaire. Un simple :

import json

Et vous êtes prêt à tout casser ! 🚀

2. Convertir un Dictionnaire Python en JSON (`json.dumps`)
#

La fonction json.dumps() transforme un objet Python en une chaîne JSON.

import json

data = {
    "nom": "John",
    "age": 25,
    "ville": "Paris",
    "est_étudiant": False
}

json_str = json.dumps(data)
print(json_str)  
# {"nom": "John", "age": 25, "ville": "Paris", "est_étudiant": false}

🔹 Points importants :

Les booléens (True et False) deviennent respectivement true et false en JSON.
Les dictionnaires Python (dict) sont directement convertibles en JSON.
dumps() ne stocke pas les données dans un fichier, il retourne juste une chaîne JSON.

🔹 Formatage lisible (`indent`, `sort_keys`)
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Le JSON brut, c’est bien. Lisible, c’est mieux !

json_str = json.dumps(data, indent=4, sort_keys=True)
print(json_str)

📌 Explications :

indent=4 ajoute une indentation de 4 espaces pour un affichage propre.
sort_keys=True trie les clés par ordre alphabétique.

3. Convertir du JSON en Dictionnaire Python (`json.loads`)
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La fonction json.loads() permet de convertir une chaîne JSON en objet Python.

json_str = '{"nom": "Alice", "age": 30, "ville": "Lyon"}'
data = json.loads(json_str)

print(data["nom"])  # Alice
print(type(data))  # <class 'dict'>

📌 Pourquoi c’est utile ?

Quand on récupère des données JSON d’une API ou d’un fichier, json.loads() permet de les manipuler comme un dictionnaire Python.

4. Lire et Écrire un Fichier JSON (`json.dump` & `json.load`)
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🔹 Sauvegarder un dictionnaire dans un fichier JSON (`json.dump`)
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Si vous voulez stocker des données sous forme de JSON, json.dump() est là pour ça :

with open("data.json", "w") as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

🔹 Différence avec json.dumps() ?

json.dumps() retourne une chaîne JSON.
json.dump() écrit directement dans un fichier.

🔹 Charger un fichier JSON (`json.load`)
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On peut ensuite lire notre fichier JSON avec json.load() :

with open("data.json", "r") as file:
    data = json.load(file)

print(data)

📌 Pourquoi c’est pratique ?

Utile pour charger des configurations, des paramètres d’application, ou des données utilisateur.

5. Sérialiser des Objets Personnalisés (`default`)
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Que se passe-t-il si on veut convertir un objet custom en JSON ?

class Personne:
    def __init__(self, nom, age):
        self.nom = nom
        self.age = age

p = Personne("Max", 22)

# ERREUR !
print(json.dumps(p))

Python ne sait pas comment convertir Personne en JSON. On doit lui expliquer :

def convert_obj(obj):
    if isinstance(obj, Personne):
        return {"nom": obj.nom, "age": obj.age}
    raise TypeError("Type non sérialisable")

print(json.dumps(p, default=convert_obj))

✅ Maintenant, ça fonctionne ! Alternative plus propre :

import json

class Personne:
    def __init__(self, nom, age):
        self.nom = nom
        self.age = age

    def to_dict(self):
        return {"nom": self.nom, "age": self.age}

p = Personne("Max", 22)
print(json.dumps(p, default=lambda o: o.to_dict(), indent=4))

6. Désérialiser des Objets Personnalisés (`object_hook`)
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On peut aussi récupérer un objet à partir du JSON :

json_str = '{"nom": "Max", "age": 22}'

def json_to_personne(d):
    return Personne(d["nom"], d["age"])

p = json.loads(json_str, object_hook=json_to_personne)
print(p.nom, p.age)  # Max 22

7. Gérer les Erreurs JSON
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⚠️ Les JSON mal formés peuvent provoquer des erreurs. Toujours prévoir une gestion d’erreur !

json_str = '{"nom": "Max", "age": 22'  # Manque une accolade !

try:
    data = json.loads(json_str)
except json.JSONDecodeError as e:
    print("Erreur JSON :", e)

8. Cas Pratiques : JSON dans la Vraie Vie 🚀
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🔹 Charger un fichier de configuration
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Beaucoup d’applications stockent leurs paramètres dans un fichier JSON :

import json

with open("config.json") as file:
    config = json.load(file)

print(config["theme"])  # Exemple : "dark mode"

🔹 API et JSON
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Quand on interagit avec une API en Python (via requests), on obtient souvent des réponses JSON. Exemple :

import requests

response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users/1")
data = response.json()

print(data["name"])  # Le nom de l'utilisateur

Conclusion
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Le module json est un outil essentiel pour tout dev Python. Il permet de :
✅ Convertir facilement des objets Python en JSON et inversement.
✅ Manipuler des fichiers JSON pour le stockage de données.
✅ Sérialiser et désérialiser des objets personnalisés.
✅ Interagir avec des API qui retournent du JSON.

Bref, si vous bossez avec des données, vous allez utiliser json. Testez-le dès maintenant en écrivant un mini-système de sauvegarde en JSON ! 🚀🔥

🎯 Prochain Défi : Implémentez une mini-base de données en JSON pour stocker et récupérer des contacts (nom, email, téléphone). 💡

1. Importation du Module JSON #

2. Convertir un Dictionnaire Python en JSON (json.dumps) #

🔹 Formatage lisible (indent, sort_keys) #

3. Convertir du JSON en Dictionnaire Python (json.loads) #

4. Lire et Écrire un Fichier JSON (json.dump & json.load) #

🔹 Sauvegarder un dictionnaire dans un fichier JSON (json.dump) #

🔹 Charger un fichier JSON (json.load) #

5. Sérialiser des Objets Personnalisés (default) #

6. Désérialiser des Objets Personnalisés (object_hook) #

7. Gérer les Erreurs JSON #

8. Cas Pratiques : JSON dans la Vraie Vie 🚀 #

🔹 Charger un fichier de configuration #

🔹 API et JSON #

Conclusion #