JSON

JSON

JSON은 JavaScript Object Notation의 약자로서 JavaScript 문법에 영향을 받아 개발된 Lightweight한 데이타 표현 방식이다. JSON은 데이타를 교환하는 한 포맷으로서 그 단순함과 유연함 때문에 널리 사용되고 있다. 특히 웹 브라우져와 웹서버 사이에 데이타를 교환하는데 많이 사용되고 있다. 가장 많이 사용되는 JSON 포맷은 Key-Value Pair의 컬렉션이다.
Python은 기본적으로 JSON 표준 라이브러리(json)를 제공하고 있는데, "import json" 을 사용하여 JSON 라이브러리를 사용할 수 있다 (주: Python 2.6 이상). JSON 라이브러리를 사용하면, Python 타입의 Object를 JSON 문자열로 변경할 수 있으며(JSON 인코딩), 또한 JSON 문자열을 다시 Python 타입으로 변환할 수 있다 (JSON 디코딩).

JSON Encoding

Python Object (Dictionary, List, Tuple 등) 를 JSON 문자열로 변경하는 것을 JSON Encoding 이라 부른다. JSON 인코딩을 위해서는 우선 json 라이브러리를 import 한 후, json.dumps() 메서드를 써서 Python Object를 문자열로 변환하면 된다.
예를 들어, 아래 코드는 customer 라는 Python Dictionary 객체를 JSON 문자열로 인코딩하는 예이다. 결과물 jsonString은 JSON 표현을 갖는 문자열(str 타입)이다.

import json
 
# 테스트용 Python Dictionary
customer = {
    'id': 152352,
    'name': '강진수',
    'history': [
        {'date': '2015-03-11', 'item': 'iPhone'},
        {'date': '2016-02-23', 'item': 'Monitor'},
    ]
}
 
# JSON 인코딩
jsonString = json.dumps(customer)
 
# 문자열 출력
print(jsonString)
print(type(jsonString))   # class str

위의 코드를 실행하면 JSON 문자열이 한 줄로 길게 표현됨을 알 수 있다. 이렇게 축약된 JSON 문자열은 다른 컴퓨터나 네트워크 상에 보낼 때 유용하지만, 화면에 표시할 필요가 있을 경우는 읽기가 불편하다. JSON 문자열을 읽기 편하게 할 필요가 있을 경우에는, 아래와 같이 "indent" 옵션을 json.dumps() 메서드 안에 지정하면 된다. 코드 아래는 Identation 이 사용된 JSON 문자열 표현이다.

jsonString = json.dumps(customer, indent=4)
print(jsonString)

{
"history": [
{
"date": "2015-03-11",
"item": "iPhone"
},
{
"date": "2016-02-23",
"item": "Monitor"
}
],
"id": 152352,
"name": "\uac15\uc9c4\uc218"
}

JSON Decoding

JSON 문자열을 Python 타입 (Dictionary, List, Tuple 등) 으로 변경하는 것을 JSON Decoding 이라 부른다. JSON 디코딩은 json.loads() 메서드를 사용하여 문자열을 Python 타입으로 변경하게 된다.
아래 예제는 JSON 문자열을 Python Dictionary로 변경한 예이다.

import json
 
# 테스트용 JSON 문자열
jsonString = '{"name": "강진수", "id": 152352, "history": [{"date": 
"2015-03-11", "item": "iPhone"}, {"date": "2016-02-23", "item": "Monitor"}]}'
 
# JSON 디코딩
dict = json.loads(jsonString)
 
# Dictionary 데이타 체크
print(dict['name'])
for h in dict['history']:
    print(h['date'], h['item'])