Dados JSON

Dados aninhados como texto

JSON é o formato do dia a dia para arquivos de configuração e dados trocados entre programas e APIs web. É feito de objetos {"chave": valor}, arrays [1, 2], strings, números, true/false e null. Eles correspondem diretamente ao Python: objetos viram dicionários, arrays viram listas, true/false viram True/False e null vira None. Ao contrário de uma tabela CSV, o JSON pode ser aninhado: uma ordem pode conter uma lista de execuções, cada uma com seus próprios campos.

import json

# Text to Python: loads() ("load string")
text = '{"symbol": "AAPL", "fills": [{"price": 184.25, "qty": 100}], "open": true, "note": null}'
order = json.loads(text)
print(order["fills"][0]["price"])   # 184.25
print(order["open"], order["note"]) # True None

# Python to text: dumps() ("dump string")
print(json.dumps({"symbol": "AAPL", "qty": 200}))  # {"symbol": "AAPL", "qty": 200}

Arquivos: load e dump

As versões sem o s trabalham com arquivos: json.load(file) lê e interpreta um arquivo aberto, e json.dump(data, file) o escreve. Passe indent=2 para o arquivo ficar legível por pessoas e sort_keys=True para uma ordem de chaves estável, o que mantém as diferenças pequenas no controle de versão. Abra sempre com with e encoding="utf-8".

import json

# Save a config, then load it back
config = {"fee": 0.001, "symbols": ["MSFT", "AAPL"], "limits": {"max_qty": 500}}
with open("config.json", "w", encoding="utf-8") as file:
    json.dump(config, file, indent=2, sort_keys=True)

with open("config.json", encoding="utf-8") as file:
    print(file.read())
    # {
    #   "fee": 0.001,
    #   "limits": {
    #     "max_qty": 500
    #   },
    #   "symbols": [
    #     "MSFT",
    #     "AAPL"
    #   ]
    # }

with open("config.json", encoding="utf-8") as file:
    print(json.load(file) == config)  # True

O que não sobrevive à viagem

O JSON tem poucos tipos, então alguns valores do Python mudam no caminho. Tuplas voltam como listas, as chaves de dicionário voltam sempre como strings ({1: "a"} volta {"1": "a"}), e conjuntos, datas e objetos personalizados não podem ser gravados (TypeError) até serem convertidos, por exemplo uma data com .isoformat() ou um conjunto com sorted(...). Lembre-se também de que NaN e infinito não são JSON válido.

import json
from datetime import date

# Tuples become lists, int keys become strings
data = {"pair": (1, 2), 7: "seven"}
print(json.loads(json.dumps(data)))  # {'pair': [1, 2], '7': 'seven'}

# A date has to be converted by hand
today = date(2025, 1, 2)
print(json.dumps({"day": today.isoformat()}))  # {"day": "2025-01-02"}

Entrada inválida

Um texto que chega de fora, como uma mensagem de uma bolsa, pode nem ser JSON válido. json.loads então gera json.JSONDecodeError, um tipo de ValueError, e um JSON válido ainda pode não ter a chave desejada (KeyError) ou ter outra forma (TypeError). Envolva a leitura em try/except e decida o que uma mensagem ruim significa para o seu programa. O próximo tópico trata das exceções por completo.

import json

# Bad input raises, so catch it where you parse
def get_price(text):
    try:
        return json.loads(text)["price"]
    except (ValueError, KeyError, TypeError):
        return None

print(get_price('{"price": 184.25}'))  # 184.25
print(get_price("not json"))           # None
print(get_price('{"symbol": "AAPL"}')) # None

• json.loads(text) / json.dumps(data) trabalham com strings; json.load(file) / json.dump(data, file) com arquivos.
• indent=2 e sort_keys=True deixam os arquivos legíveis e estáveis.
• Entrada inválida gera ValueError, KeyError ou TypeError: capture o que espera.

A seguir: exceções e tratamento de erros, para que seus programas falhem com clareza e se recuperem quando devem.

Lab: o que é avaliado

• Totalizar as ordens de um arquivo JSON com order_total25 pts
• Salvar configurações como JSON legível com save_config25 pts
• Ler uma mensagem de cotação com segurança usando parse_quote25 pts
• Sobrepor configurações aos padrões com merge_configs25 pts