Trabalhando com Dados JSON em Python

JSON (JavaScript Object Notation) é um formato de dados leve e amplamente utilizado para armazenar e transmitir informações. Embora seu nome inclua "JavaScript", o JSON é independente de linguagem e é suportado por diversas linguagens de programação, incluindo Python. Neste artigo, exploraremos como manipular dados JSON em Python, desde a conversão básica até aplicações práticas com APIs.

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Introdução ao JSON

JSON estrutura dados como pares de chave-valor e listas ordenadas, semelhante a dicionários e listas em Python. Um exemplo de JSON:

{
  "pessoas": [
    {
      "nome": "Alice",
      "telefone": "123-456",
      "emails": ["alice@email.com"],
      "possui_licenca": true
    },
    {
      "nome": "Bob",
      "emails": null
    }
  ]
}

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Conversão entre JSON e Objetos Python

A biblioteca padrão json do Python permite converter JSON em objetos Python e vice-versa.

1. Convertendo uma String JSON para um Dicionário Python

Use json.loads() para transformar uma string JSON em um dicionário:

import json

dados_json = '''
{
  "pessoas": [
    {
      "nome": "Alice",
      "telefone": "123-456",
      "emails": ["alice@email.com"],
      "possui_licenca": true
    }
  ]
}
'''

dados_python = json.loads(dados_json)
print(type(dados_python))  # Saída: <class 'dict'>

2. Convertendo um Objeto Python para uma String JSON

Use json.dumps() para serializar dicionários em strings JSON. Parâmetros como indent e sort_keys formatam a saída:

# Remover a chave 'telefone'
for pessoa in dados_python['pessoas']:
    del pessoa['telefone']

nova_string_json = json.dumps(dados_python, indent=2, sort_keys=True)
print(nova_string_json)

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Trabalhando com Arquivos JSON

1. Lendo um Arquivo JSON

Use json.load() para carregar dados de um arquivo:

with open('estados.json', 'r') as arquivo:
    dados = json.load(arquivo)

# Acessar dados
for estado in dados['estados']:
    print(f"{estado['nome']} ({estado['abreviacao']})")

2. Escrevendo em um Arquivo JSON

Use json.dump() para salvar um dicionário em um arquivo JSON:

# Remover códigos de área
for estado in dados['estados']:
    del estado['codigo_area']

with open('novos_estados.json', 'w') as arquivo:
    json.dump(dados, arquivo, indent=2)

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Exemplo Prático: Integração com API de Câmbio

Abaixo está um exemplo de como consumir dados da ExchangeRate-API para converter USD em outras moedas:

import json
from urllib.request import urlopen

# Passo 1: Obter Dados da API
url = "https://open.er-api.com/v6/latest/USD"
resposta = urlopen(url)
dados_json = json.loads(resposta.read().decode('utf-8'))

# Passo 2: Processar os Dados
taxas_usd = dados_json['rates']  # Dicionário com as taxas

# Converter USD para EUR
valor_usd = 50
valor_eur = valor_usd * taxas_usd['EUR']
print(f"{valor_usd} USD = {valor_eur:.2f} EUR")

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Explicação

• Obtenção dos dados: Utiliza-se urlopen() para fazer a requisição à API e json.loads() para transformar os dados recebidos em um dicionário Python.

• Processamento: O dicionário dados_json['rates'] contém as taxas de câmbio baseadas no USD.

• Conversão: Multiplica-se o valor em dólares pela taxa do euro para obter a conversão.

Exemplo de saída:

50 USD = 45.83 EUR

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Conclusão

JSON é essencial para integração de sistemas e APIs. Com Python, manipular dados JSON torna-se intuitivo através da biblioteca json, que simplifica a conversão entre strings/arquivos JSON e objetos Python. Aplicações práticas incluem desde configurações de sistemas até análise de dados em tempo real via APIs.

Dica: Explore outras APIs públicas (como Twitter ou GitHub) para praticar o consumo e processamento de JSON em projetos reais.

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Script Comentado: Criar, Ler e Manipular Arquivos JSON

O que esse script faz:

1. Cria o arquivo estados.json com dados simulados.

2. Lê e imprime os nomes dos estados e suas abreviações.

3. Remove os codigo_area de cada estado.

4. Salva o resultado em novos_estados.json.

import json  # Importa o módulo json para ler e escrever arquivos JSON

# Etapa 1: Criar o arquivo 'estados.json' com dados simulados
dados_iniciais = {
    "estados": [  # Uma lista de dicionários, cada um representando um estado brasileiro
        {"nome": "São Paulo", "abreviacao": "SP", "codigo_area": 11},
        {"nome": "Rio de Janeiro", "abreviacao": "RJ", "codigo_area": 21},
        {"nome": "Minas Gerais", "abreviacao": "MG", "codigo_area": 31},
        {"nome": "Bahia", "abreviacao": "BA", "codigo_area": 71},
        {"nome": "Paraná", "abreviacao": "PR", "codigo_area": 41}
    ]
}

# Salva os dados no arquivo 'estados.json'
with open('estados.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # json.dump() escreve os dados no arquivo no formato JSON
    # indent=2 deixa o JSON identado (mais legível)
    # ensure_ascii=False permite que acentos e caracteres especiais sejam salvos corretamente
    json.dump(dados_iniciais, f, indent=2, ensure_ascii=False)

print("✅ Arquivo 'estados.json' criado com sucesso!\n")

# Etapa 2: Ler o arquivo JSON e acessar os dados
with open('estados.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # json.load() carrega os dados do arquivo para um dicionário Python
    dados = json.load(f)

# Exibe os estados e suas abreviações
print("📄 Estados e Abreviações:")
for estado in dados['estados']:
    # Acessa os campos 'nome' e 'abreviacao' de cada estado
    print(f"{estado['nome']} ({estado['abreviacao']})")

# Etapa 3: Remover os códigos de área de cada estado
for estado in dados['estados']:
    # Verifica se o campo 'codigo_area' existe e o remove
    if 'codigo_area' in estado:
        del estado['codigo_area']

# Salva os dados modificados em um novo arquivo chamado 'novos_estados.json'
with open('novos_estados.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # json.dump() novamente para salvar os dados modificados
    json.dump(dados, f, indent=2, ensure_ascii=False)

print("\n✅ Arquivo 'novos_estados.json' salvo sem os códigos de área.")