Python JSON : encodage, décodage et gestion de fichiers – Guide pratique

Python JSON : encodage, décodage et gestion de fichiers – Guide pratique

Qu'est-ce que JSON en Python ?

JSON — abréviation de JavaScript Object Notation — est le format d'échange de données textuel le plus utilisé. En Python, il correspond directement aux structures de données natives : les objets deviennent des dict, les tableaux deviennent des list, les chaînes, nombres, booléens et null traduisent en str, int/float, bool et None respectivement. Le module json de la bibliothèque standard gère toutes les conversions.

Bibliothèque JSON en Python

Importez le module une fois dans votre script :

import json

Le module offre quatre méthodes principales :

Méthode	Description
dumps()	Convertir un objet Python en chaîne JSON.
dump()	Écrire une chaîne JSON directement dans un objet fichier.
loads()	Analyser une chaîne JSON en objet Python.
load()	Lire et analyser un fichier JSON en objet Python.

Python vers JSON (Encodage)

L'encodage est le processus de conversion des types de données Python en JSON. Le mappage par défaut est montré ci-dessous :

Python	JSON
dict	Object
list	Array
str	String
int	Number (int)
float	Number (real)
True	true
False	false
None	null

Exemple utilisant json.dumps() :

import json

x = {
    "name": "Ken",
    "age": 45,
    "married": True,
    "children": ("Alice", "Bob"),
    "pets": ["Dog"],
    "cars": [
        {"model": "Audi A1", "mpg": 15.1},
        {"model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1}
    ]
}

# Jolie impression avec clés triées
chaine_triee = json.dumps(x, indent=4, sort_keys=True)
print(chaine_triee)

Sortie :

{
    "age": 45,
    "cars": [
        { "model": "Audi A1", "mpg": 15.1 },
        { "model": "Zeep Compass", "mpg": 18.1 }
    ],
    "children": [ "Alice", "Bob" ],
    "married": true,
    "name": "Ken",
    "pets": [ "Dog" ]
}

Écrire un objet JSON dans un fichier est simple avec json.dump() :

with open('json_file.json', 'w') as fichier_ecriture:
    json.dump(x, fichier_ecriture, indent=4, sort_keys=True)

Après exécution du script, json_file.json contiendra les données sérialisées.

JSON vers Python (Décodage)

Le décodage inverse le mappage, transformant une chaîne ou fichier JSON en objets Python natifs. La table de conversion miroir la table d'encodage :

JSON	Python
Object	dict
Array	list
String	str
Number (int)	int
Number (real)	float
true	True
false	False
null	None

Exemple utilisant json.loads() :

import json

donnees_personne = '{"person": {"name": "Kenn", "sex": "male", "age": 28}}'
obj = json.loads(donnees_personne)
print(obj)
print(type(obj))
print(obj.get('person'))

Sortie :

{'person': {'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}}
<class 'dict'>
{'name': 'Kenn', 'sex': 'male', 'age': 28}

Lire un fichier JSON directement :

with open('json_file.json') as f:
    donnees = json.load(f)
    print(donnees)

Sortie :

{'name': 'Ken', 'age': 45, ...}

Encodage compact et joli

Pour la transmission réseau, l'encodage compact supprime les espaces :

lst = ['a', 'b', 'c', {"4": 5, "6": 7}]
compact = json.dumps(lst, separators=(',', ':'))
print(compact)

Sortie :

["a","b","c",{"4":5,"6":7}]

Pour la lisibilité humaine, le joli affichage utilise l'indentation :

dic = {"a": 4, "b": 5}
joli = json.dumps(dic, indent=4, separators=(',', ': '))
print(joli)

Sortie :

{
    "a": 4,
    "b": 5
}

Encodage d'objets complexes

Le module json ne peut pas sérialiser d'objets arbitraires. Pour gérer un nombre complex, fournissez une fonction default :

def encoder_complexe(o):
    if isinstance(o, complex):
        return [o.real, o.imag]
    raise TypeError(f"{repr(o)} n'est pas sérialisable en JSON")

print(json.dumps(4 + 5j, default=encoder_complexe))

Sortie :

[4.0, 5.0]

Décodage d'objets complexes

Utilisez object_hook pour détecter un marqueur personnalisé et reconstruire le nombre complexe :

def est_complexe(obj):
    if "__complex__" in obj:
        return complex(obj["real"], obj["img"])
    return obj

objet_complexe = json.loads('{"__complex__": true, "real": 4, "img": 5}', object_hook=est_complexe)
print(objet_complexe)

Sortie :

(4+5j)

Classes de sérialisation et désérialisation

Les classes JSONEncoder et JSONDecoder fournissent un contrôle fin :

• JSONEncoder.default(o) – redéfinir pour sérialiser des objets personnalisés.
• JSONEncoder.encode(o) – renvoyer une chaîne JSON.
• JSONEncoder.iterencode(o) – itérer sur la chaîne de sortie.
• JSONDecoder.decode(s) – analyser une chaîne JSON.
• JSONDecoder.raw_decode(s) – analyser à partir d'un index donné.

Exemple :

from json.encoder import JSONEncoder
print(JSONEncoder().encode({"couleur": ["rouge", "jaune", "vert"]}))

Récupérer du JSON depuis une URL

Utiliser requests pour télécharger un flux JSON en direct (ex. : CityBike NYC) :

import json, requests

reponse = requests.get("https://feeds.citibikenyc.com/stations/stations.json")
velo_dict = json.loads(reponse.text)
print(velo_dict['stationBeanList'][0])

Sortie :

{'id': 487, 'stationName': 'E 20 St & FDR Drive', 'availableDocks': 24, ...}

Gestion des exceptions JSON

L'exception principale est json.JSONDecodeError, une sous-classe de ValueError. Exemple de gestion :

try:
    with open('bad.json') as f:
        donnees = json.load(f)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON invalide : {e}")

Valeurs numériques spéciales

RFC 8259 n'autorise pas Infinity ou NaN, mais l'encodeur Python les représente comme chaînes :

print(json.dumps(float('inf')))
print(json.dumps(float('nan')))

Sortie :

Infinity
NaN

Clés répétées en JSON

Quand une clé apparaît plusieurs fois, json.loads() de Python ne garde que la dernière occurrence :

json.loads('{"a": 1, "a": 2, "a": 3}')  # -> {'a': 3}

Outils en ligne de commande

Le module json.tool formate et valide JSON depuis la ligne de commande :

$ echo '{"name": "Kings Arthur"}' | python3 -m json.tool
{
    "name": "Kings Arthur"
}

Avantages de JSON en Python

• Support natif via le module json.
• Lisible par l'humain avec joli affichage.
• Largement adopté pour APIs, configuration et stockage de données.
• Indépendant du langage et léger.

Limitations

• Ne supporte pas les types de données personnalisés sans encodeur personnalisé.
• Profondeur de récursion maximale limite les structures profondément imbriquées.
• Les gros documents peuvent être gourmands en mémoire à charger entièrement.

Feuille de triche Python JSON

Fonction	Description
json.dumps(obj)	Sérialiser objet Python en chaîne JSON.
json.dump(obj, fichier)	Écrire chaîne JSON dans un fichier.
json.dumps(obj, separators=(",", ":"))	Représentation compacte sans espaces.
json.dumps(obj, indent=4)	JSON joli avec indentation.
json.dumps(obj, sort_keys=True)	Trier clés dictionnaire alphabétiquement.
json.dumps(obj, default=custom)	Encoder objets non supportés.
JSONEncoder().encode(obj)	Sérialisation manuelle via classe encodeur.
json.loads(s)	Analyser chaîne JSON en objet Python.
json.loads(s, object_hook=custom)	Logique de désérialisation personnalisée.
JSONDecoder().decode(s)	Désérialisation manuelle via classe décodeur.