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前语

【PY】重整 JSON 映射

大致意思就是说，将原先的 JSON 文件提取部分内容后进行从头映射，形成新的 JSON 文件；

本篇博文是面向 Python 初学者的，内容比较根底；

什么是 JSON？

让咱们先来了解一下 JSON 是什么？

JSON（JavaScriptObject Notation, JS 目标简谱）是一种轻量级的数据交流格式。它基于ECMAScript（European Computer Manufacturers Association, 欧洲计算机协会制定的 js 规范）的一个子集，选用彻底独立于编程言语的文本格式来存储和表明数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交流言语。 易于人阅览和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。

JSON 可用于 JavaScript 程序，而无需任何解析或序列化。它是针对 JavaScript 目标文字、数组和标量数据的一种基于文本的表明方式。

JSON 相对易于读写，同时也便于软件解析和生成。它一般用于序列化、结构化数据并通过网络进行交流，一般发生在服务器与 Web 应用之间。

在细粒度级别，JSON 由数据类型组成。

  1. 字符串
  2. 数字
  3. 布尔值
  4. Null
  5. 目标
  6. 数组

字符串

JSON 中的字符串由 Unicode 字符组成，并包括反斜杠 \ 转义。

示例

{ "name" : "Jones" }

数字

JSON 数字遵循 JavaScript 的双精度浮点格式。

示例

{
  "number_1" : 210,
  "number_2" : 215,
  "number_3" : 21.05,
  "number_4" : 10.05
}

布尔值

布尔值被指定为true或false。布尔值并不包括在引号内，而是被视为字符串值。

示例

{ "AllowPartialShipment" : false }

Null

Null 是一个空值。当没有分配给键的值时，能够将其视为 null 值。

示例

{ "Special Instructions" : null }

目标

JSON 目标数据类型是 {}（花括号）之间插入的一系列称号或值对。键有必要是字符串，而且应当是唯一的，以逗号分隔。

示例

{
  "Influencer" :   { "name" : "Jaxon" ,  "age" : "42" ,  "city" ,  "New York" }
}

数组

数组数据类型是值的有序集合。在 JSON 中，数组值有必要是字符串、数字、目标、数组、布尔值或null。

示例

{
"Influencers" :   [ 
{
 "name" : "Jaxon", 
 "age" : 42, 
 "Works At" : "Tech News"
}
{
 "name" : "Miller", 
 "age" : 35
 "Works At" : "IT Day"
}
] 
}

剖析并重整映射

接下来咱们剖析一下 JSON 文件的映射关系：

old.json

{
  "image_name": "2021_12_08_031723_2021_12_08_031723_frame_0.png",
  "region": [
    {
      "id": 1,
      "type": "boundingBox",
      "imageName": "2021_12_08_031723_2021_12_08_031723_frame_0.png",
      "layer": "layer1",
      "tags": [
        {
          "labelText": "咖啡渍",
          "label": "category",
          "value": "coffee stain"
        }
      ],
      "groupId": null,
      "errorNews": "",
      "errorType": "",
      "coordinates": {
        "class": "液态污渍",
        "name": "liquid stain",
        "bbox": [
          635.8563570626424,
          1025.9144852369077,
          190.29187232693363,
          79.67239401234526
        ]
      },
      "version": "1.0"
    },
    {
      "id": 2,
      "type": "boundingBox",
      "imageName": "2021_12_08_031723_2021_12_08_031723_frame_0.png",
      "layer": "layer1",
      "tags": [
        {
          "labelText": "床单、沙发布",
          "label": "category",
          "value": "bed sheets、sofa fabric"
        }
      ],
      "groupId": null,
      "errorNews": "",
      "errorType": "",
      "coordinates": {
        "class": "沙发布",
        "name": "sofa fabric",
        "bbox": [
          0.282695423313049,
          0.7645605412412289,
          1133.0149454408931,
          1083.8061147185742
        ]
      },
      "version": "1.0"
    }
  ],
  "global": [
    {
      "label": "房间种类",
      "value": "livingroom"
    },
    {
      "label": "地板类型",
      "value": "Wood"
    }
  ],
  "file": {
    "fid": "1597840648127737857",
    "src": "1597840302806495233/2022.11.22/2021_12_08_031723_2021_12_08_031723_frame_0.png",
    "name": "2021_12_08_031723_2021_12_08_031723_frame_0.png",
    "scaleHistory": [],
    "isSeen": true,
    "version": [],
    "isChange": true
  }
}

new.json

{
  "shapes": [
    {
      "label": "liquid stain",
      "labelText": "coffee stain",
      "points": [
        {
          "x": 635,
          "y": 1025
        },
        {
          "x": 190,
          "y": 79
        }
      ]
    },
    {
      "label": "sofa fabric",
      "labelText": "bed sheets、sofa fabric",
      "points": [
        {
          "x": 0,
          "y": 0
        },
        {
          "x": 1133,
          "y": 1083
        }
      ]
    }
  ],
  "imagePath": "2021_12_08_031723_2021_12_08_031723_frame_0.png",
  "imageHeight": 1200,
  "imageWidth": 1600,
  "imageScene": [
    "livingroom"
  ],
  "floorMaterial": "Wood"
}

咱们先处理一下比较简单的映射关系：

  • image_name -> imagePath；
  • global[0]['value'] -> imageScene；
  • global[1]['value'] -> floorMaterial；
  • imageHeight -> 1200；
  • imageWidth -> 1600；

然后接下来再来看 shapes 键对应的值，值的类型是数组，其中每个元素都是字典类型的，这样咱们就持续来处理一下映射，能够发现 shapes 中的内容与原先的 JSON 文件中的 region 键有所相关：

  • region[0]['coordinates']['name'] -> shapes[0]['label']
  • region[0]['tags']['value'] -> shapes[0]['labelText']
  • region[0]['coordinates']['bbox'] -> shapes[0]['points']

完结剖析之后，咱们就开端上手代码；

代码实战

导入 json 包，并导入 json 文件：

import json
with open("old.json", "r") as f:
    content = json.loads(f.read())

【PY】重整 JSON 映射

然后依据咱们之前整理的映射关系，转换成代码：

new_content = {"shapes": [], "imagePath": content['image_name'],
               "imageHeight": 1200, "imageWidth": 1600, 
               "imageScene": [content['global'][0]['value']], 
               "floorMaterial": content['global'][1]['value']
              }
for it in content['region']:
    bbox = it['coordinates']['bbox']
    it_content = {"label": it['coordinates']['name'], 
                  "labelText": it['tags'][0]['value'],      
                  "points": [
                       {"x": int(bbox[0]), "y": int(bbox[1])},
                       {"x": int(bbox[2]), "y": int(bbox[3])}
                   ]}
    new_content['shapes'].append(it_content)
    print(it_content)

【PY】重整 JSON 映射

最后看看成果：

【PY】重整 JSON 映射

跋文

以上就是 重整 JSON 映射 的全部内容了，希望我们有所收获！

上篇精讲：【PY】依据 Excel 中的指示修正 JSON 数据

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