JSON mit Python verarbeiten: Das können JMESPath, Benedict und Pydantic
Wir zeigen mit Testdaten, wie die Python-Standardbibliothek sowie JMESPath, Benedict und Pydantic JSON-Daten effizient verarbeiten und validieren.
Erstellt mit Midjourney durch heise online.
- Arnd Scharpegge
Im Web kommt man um Daten im JSON-Format kaum herum. Die JavaScript Object Notation ist ein weitverbreitetes Datenformat, das leicht les- und schreibbar ist und das jede Menge Webanwendungen zur Übertragung und Speicherung von Daten verwenden. Auch in Python müssen Entwickler immer wieder mit dem Format umgehen.
Immerhin bietet Python viele Bibliotheken, mit denen sich JSON-Daten mit unterschiedlichem Aufwand verarbeiten lassen. So gibt es neben der eingebauten Standard-Bibliothek auch Bibliotheken wie JMESPath oder Benedict, die diese Arbeit vereinfachen, aber dafür ihre eigene Syntax verwenden. Gerade bei Unternehmensanwendungen hat sich Pydantic etabliert, das neben vielen Funktionen vor allem zum Prüfen von Daten hinsichtlich eines Schemas genutzt wird.
In diesem Artikel zeigen wir, wie die Standard-Bibliothek von Python sowie JMESPath, Benedict und Pydantic grundlegend funktionieren sowie welche Vor- und Nachteile die Pakete bieten. Dabei nutzen wir als Beispiel eine JSON-Datei mit Personendaten – ein realistisches Szenario also für viele Firmen. Egal für welche Methode Sie sich letztlich entscheiden, Sie können und sollten Ihre Daten immer mit einem JSON-Schema validieren. Wir setzen dabei voraus, dass Sie sich grundlegend mit JSON auskennen.
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