파이썬에서 JSON 데이터를 구문 분석할 수 없는 이유는 무엇입니까?

2024-05-02

파이썬에서 JSON 데이터를 구문 분석하는 데 문제가 발생하는 경우 몇 가지 일반적인 원인이 있습니다. 가장 흔한 문제는 다음과 같습니다.

문법 오류:

JSON은 엄격한 문법 규칙을 따르는 구조화된 데이터 형식입니다. 쉼표 누락, 괄호 불일치, 문자열 인용 부호 누락 등 사소한 오류도 파이썬에서 데이터를 올바르게 구문 분석하는 데 실패할 수 있습니다.

잘못된 인코딩:

JSON 데이터는 UTF-8과 같은 올바른 인코딩으로 인코딩되어 있어야 합니다. 잘못된 인코딩은 텍스트 손상으로 이어져 파이썬에서 데이터를 구문 분석할 수 없게 만들 수 있습니다.

데이터 유형 불일치:

JSON 데이터의 데이터 유형이 파이썬에서 예상하는 유형과 일치하지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 JSON 문자열이 숫자로 해석되어야 하는 경우 파이썬은 오류를 발생시킬 수 있습니다.

루프 순환 참조:

JSON 객체는 자기 참조 또는 다른 객체를 참조하는 하위 객체를 포함할 수 있습니다. 루프 참조가 있는 경우 파이썬은 무한 루프에 빠질 수 있으며 이는 오류로 이어집니다.

제한된 문자 길이:

파이썬의 기본 JSON 라이브러리는 긴 JSON 문자열을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 매우 큰 JSON 데이터 세트를 처리하는 경우 다른 JSON 파싱 라이브러리를 사용해야 할 수도 있습니다.

문제 해결 방법

위에서 언급한 일반적인 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. JSON 데이터 유효성 검사: 온라인 JSON 유효성 검사 도구를 사용하여 JSON 데이터의 구문 및 형식 오류를 확인하십시오.
  2. 인코딩 확인: JSON 데이터가 올바른 인코딩으로 인코딩되었는지 확인하십시오.
  3. 데이터 유형 확인: JSON 데이터의 데이터 유형이 파이썬에서 예상하는 유형과 일치하는지 확인하십시오.
  4. 루프 참조 확인: JSON 객체에 루프 참조가 없는지 확인하십시오.
  5. 대체 파싱 라이브러리 사용: 매우 큰 JSON 데이터 세트를 처리하는 경우 ujson 또는 simplejson과 같은 다른 JSON 파싱 라이브러리를 사용해 보십시오.



파이썬에서 JSON 데이터 구문 분석 예제

다음은 파이썬에서 JSON 데이터를 구문 분석하는 방법을 보여주는 간단한 예제입니다.

import json

# JSON 문자열
json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "city": "San Francisco"}'

# JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환
data = json.loads(json_data)

# 객체 속성 출력
print(data["name"])
print(data["age"])
print(data["city"])

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

John Doe
30
San Francisco

이 예제에서는 json.loads() 함수를 사용하여 JSON 문자열을 파이썬 딕셔너리 객체로 변환합니다. 딕셔너리 객체에는 JSON 문자열의 키-값 쌍이 포함됩니다. 딕셔너리의 속성에 액세스하려면 키를 사용하여 괄호 안에 삽입합니다.

import json

# JSON 파일 열기
with open('data.json') as f:
    # JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환
    data = json.load(f)

# 객체 속성 출력
print(data["name"])
print(data["age"])
print(data["city"])

이 코드는 json.load() 함수를 사용하여 JSON 파일을 열고 내용을 파이썬 딕셔너리 객체로 변환합니다. 이후 코드는 예제 1과 동일하게 작동합니다.

문제 해결을 위한 추가 코드

JSON 데이터를 구문 분석하는 데 문제가 발생하는 경우 문제를 식별하는 데 도움이 되는 다음과 같은 추가 코드를 사용할 수 있습니다.

import json

try:
    # JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환
    data = json.loads(json_data)
except json.JSONDecodeError as e:
    # 오류 처리
    print("JSON 데이터 구문 분석 오류:", e)
else:
    # 객체 속성 출력
    print(data["name"])
    print(data["age"])
    print(data["city"])

이 코드는 try-except 블록을 사용하여 json.loads() 함수가 예외를 발생시키는지 확인합니다. 예외가 발생하면 오류 메시지가 출력됩니다. 그렇지 않으면 코드는 예제 1과 동일하게 작동합니다.




파이썬에서 JSON 데이터를 파싱하는 대체 방법

기본적인 json 모듈 외에도 파이썬에서 JSON 데이터를 파싱하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 대체 방법이 있습니다.

ujson:

  • ujson은 C 언어로 작성된 빠르고 효율적인 JSON 파싱 라이브러리입니다.
  • 기본 json 모듈보다 훨씬 빠르며 큰 JSON 데이터 세트를 처리하는 데 적합합니다.
  • pip install ujson을 사용하여 설치할 수 있습니다.
import ujson

# JSON 문자열
json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "city": "San Francisco"}'

# JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환
data = ujson.loads(json_data)

# 객체 속성 출력
print(data["name"])
print(data["age"])
print(data["city"])

simplejson:

  • simplejson은 또 다른 빠르고 사용하기 쉬운 JSON 파싱 라이브러리입니다.
  • C 언어로 작성되었으며 json 모듈과 호환됩니다.
  • pip install simplejson을 사용하여 설치할 수 있습니다.
import simplejson

# JSON 문자열
json_data = '{"name": "John Doe", "age": 30, "city": "San Francisco"}'

# JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환
data = simplejson.loads(json_data)

# 객체 속성 출력
print(data["name"])
print(data["age"])
print(data["city"])

yaml:

  • yaml은 데이터 직렬화를 위한 또 다른 인기있는 형식이며 JSON과 유사한 구조를 가지고 있습니다.
  • PyYAML 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 YAML 데이터를 처리할 수 있습니다.
  • pip install PyYAML을 사용하여 설치할 수 있습니다.
import yaml

# YAML 문자열
yaml_data = """
name: John Doe
age: 30
city: San Francisco
"""

# YAML 데이터를 파이썬 객체로 변환
data = yaml.safe_load(yaml_data)

# 객체 속성 출력
print(data["name"])
print(data["age"])
print(data["city"])

xmltodict:

  • xmltodict 라이브러리는 XML 데이터를 파이썬 딕셔너리로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.
  • JSON과 유사한 구조를 가진 XML 데이터를 처리하는 데 유용할 수 있습니다.
  • pip install xmltodict를 사용하여 설치할 수 있습니다.
import xmltodict

# XML 문자열
xml_data = """
<data>
    <name>John Doe</name>
    <age>30</age>
    <city>San Francisco</city>
</data>
"""

# XML 데이터를 파이썬 객체로 변환
data = xmltodict.parse(xml_data)

# 객체 속성 출력
print(data["data"]["name"])
print(data["data"]["age"])
print(data["data"]["city"])

위에 나열된 것은 파이썬에서 JSON 데이터를 파싱하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 대체 방법일 뿐입니다. 특정 상황에 가장 적합한 도구는 사용자의 특정 요구 사항과 선호도에 따라 다릅니다.

선택 시 고려 사항

  • 성능: 처리해야 할 JSON 데이터의 양이 많고 성능이 중요한 경우 ujson 또는 simplejson과 같은 고성능 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.
  • 호환성: 기존 코드와의 호환성이 중요한 경우 json 모듈을 사용하는 것이 좋습니다.
  • 데이터 형식: JSON과 유사한 구조를 가진 다른 형식의 데이터를 처리해야 하는 경우 yaml 또는 xmltodict와 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
  • 사용 편의성: 특정 라이브러리에 익숙하거나 사용하기 쉬운 라이브러리를 선호하는 경우 해당 라이브러리를 선택하십시오.

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