Python और JSON — loads, dumps और API data

चार functions — s का मतलब string

JSON module के चार मुख्य functions हैं। s वाला suffix string पर काम करता है, बिना s वाला file पर। यही फर्क याद रख लो तो आधी उलझन खत्म।

import json

json.loads(text)        # string  -> Python object
json.dumps(obj)         # Python  -> string
json.load(f)            # file    -> Python object
json.dump(obj, f)       # Python  -> file

# s = string, बिना s = file handle
json.loads('{"a": 1}')      # {'a': 1}
json.dumps({'a': 1})        # '{"a": 1}'

with open("data.json", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)         # file से पढ़ना

with open("out.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

import json
json.load('{"a": 1}')
# 💥 AttributeError: 'str' object has no attribute 'read'
# load() को file चाहिए, string नहीं — string के लिए loads() है

true, false, null — तीन अलग शब्द

यही वो जगह है जहाँ NameError: name 'true' is not defined आता है। JSON का शब्दकोश JavaScript जैसा है, Python जैसा नहीं।

JSON          Python
true      ->  True
false     ->  False
null      ->  None

import json
json.loads('{"active": true, "nickname": null}')
# {'active': True, 'nickname': None}   — json खुद बदल देता है

data = {"active": true}          # 💥 NameError: name 'true' is not defined
data = {"active": True}          # ✅ Python में True लिखो

# और JSON text को eval() कभी मत करो
raw = '{"active": true}'
eval(raw)                        # 💥 NameError — और सुरक्षा खतरा भी
json.loads(raw)                  # ✅ यही सही तरीका

eval() से JSON parse करना दो वजह से गलत है: JSON के true/null Python में नहीं हैं, और eval() कोई भी code चला देता है। हमेशा json.loads()।

Nested data से value निकालना

API responses गहरे nested होते हैं, और वही KeyError की सबसे बड़ी जगह है।

raw = '''
{
  "user": {
    "name": "Asha",
    "address": {"city": "Delhi", "pin": "110001"},
    "tags": ["admin", "dev"]
  },
  "count": 3
}
'''
data = json.loads(raw)

data["user"]["name"]                       # 'Asha'
data["user"]["address"]["city"]            # 'Delhi'
data["user"]["tags"][0]                    # 'admin'
data["user"].get("phone", "—")             # '—'  — key नहीं है, error नहीं

data["user"]["phone"]
# 💥 KeyError: 'phone'

data["user"]["address"]["state"]
# 💥 KeyError: 'state'

# ✅ हर level पर get() — गहरे nested data के लिए सुरक्षित
city = data.get("user", {}).get("address", {}).get("city", "unknown")

# ✅ या try/except जब पूरा रास्ता चाहिए
try:
    state = data["user"]["address"]["state"]
except KeyError:
    state = "unknown"

# ✅ items की list पर loop
for item in data.get("items", []):
    print(item.get("id"), item.get("name"))

.get(key, {}) की chain सबसे काम की तरकीब है: हर level पर खाली dict fallback देने से अगला .get() कभी fail नहीं होता।

API response संभालना

import json, urllib.request

url = "https://api.example.com/users"
with urllib.request.urlopen(url, timeout=10) as resp:
    data = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))

# requests हो तो और आसान
import requests
resp = requests.get(url, timeout=10)
resp.raise_for_status()          # 4xx/5xx पर exception
users = resp.json()              # parse अपने आप

# हमेशा shape check करो — API बदल सकता है
if not isinstance(users, list):
    raise ValueError(f"expected a list, got {type(users).__name__}")

for u in users:
    print(u.get("id"), u.get("name", "(no name)"))

तीन आदतें जो bugs बचाती हैं: timeout हमेशा दो (वरना request हमेशा के लिए अटक सकती है), raise_for_status() call करो (वरना 404 का error page data बन जाएगा), और shape check करो।

लिखते वक्त के ज़रूरी options

data = {"name": "आशा", "marks": 91.5, "items": [1, 2, 3]}

json.dumps(data)
# '{"name": "\\u0906\\u0936\\u0906", ...}'  — Devanagari escape हो गया!

json.dumps(data, ensure_ascii=False)
# '{"name": "आशा", ...}'  — पढ़ने लायक

json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)     # सुंदर output
json.dumps(data, sort_keys=True)                   # keys क्रम में
json.dumps(data, separators=(",", ":"))            # सबसे छोटा

# file में — वही options, साथ में encoding
with open("out.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

ensure_ascii=False सबसे ज़्यादा छूटने वाला option है। इसके बिना हिन्दी और बाकी non-ASCII text escape sequences में बदल जाता है — valid है, पर इंसान के पढ़ने लायक नहीं। और file खोलते वक्त encoding="utf-8" हमेशा दो।

JSON क्या नहीं कर सकता

import json
from datetime import datetime

json.dumps({"when": datetime.now()})
# 💥 TypeError: Object of type datetime is not JSON serializable

json.dumps({"nums": {1, 2, 3}})
# 💥 TypeError: Object of type set is not JSON serializable

# ✅ default function दो
def fallback(obj):
    if isinstance(obj, datetime):
        return obj.isoformat()
    if isinstance(obj, set):
        return sorted(obj)
    raise TypeError(f"cannot serialize {type(obj).__name__}")

json.dumps({"when": datetime.now(), "nums": {1, 2}}, default=fallback)

JSON सिर्फ छह types जानता है: object (dict), array (list), string, number, true/false, null। Python के datetime, set, tuple और class instances इसमें नहीं हैं — default= से रास्ता बताओ।

आम गलतियाँ

• load() और loads() उलट लेना। loads() string लेता है, load() file। यही सबसे आम गलती है।
• JSON text में true/null लिखना। Python में True/None — और JSON text को eval() कभी मत करो।
• गहरे nested data पर सीधा [] use करना। .get(key, {}) chain या try/except लिखो।
• ensure_ascii=False भूल जाना। हिन्दी text escape sequences में बदल जाएगा।
• API response का shape मान लेना। API बदल सकता है; isinstance check और .get() use करो।
• timeout न देना। Network request हमेशा के लिए अटक सकती है।

import json
json.loads('{"a": 1,}')      # 💥 JSONDecodeError: trailing comma
                             # Python dict में ठीक है, JSON में नहीं

json.loads("{'a': 1}")       # 💥 single quotes JSON में नहीं चलतीं
json.loads('{"a": 1}')       # ✅

🛠️ Practice करो (free, browser में)

पढ़ना काफी नहीं — यही bug खुद fix करके देखो। नीचे के problems browser में ही चलते हैं, कोई install नहीं, कोई login नहीं।

• Nested dictionary access — गहरे nested data तक पहुँचना।
• dict.get() with a default — KeyError से बचाव।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

आगे पढ़ो

• NameError: name 'true' is not defined
• Python dictionary Hindi में
• File handling Hindi में
• Exception handling Hindi में
• Hindi hub — सारे Hindi guides