Python 3: Deep Dive (Part 3 - Dictionaries, Sets, JSON): JSONDDecoder (セクション7-4/12)

• PythonのJSONDecoderを使用することで、JSONデータのデシリアライゼーション（JSON文字列からPythonオブジェクトへの変換）プロセスをカスタマイズすることができる

• decodeメソッドをオーバーライドすることで、複雑なJSON構造を独自のカスタムオブジェクトに変換でき、正規表現やデータ型の変換などの高度な処理も可能

• 基本型のオーバーライド（例：浮動小数点数をDecimal型に変換）とカスタムオブジェクトデシリアライゼーションを組み合わせることで、より精密なデータ処理が実現可能

Python 3: Deep Dive (Part 3 - Dictionaries, Sets, JSON)

シリアライゼーションとデシリアライゼーションは、データの永続化と異なるシステム間でのデータ交換を可能にするプログラミングの基本的な概念です。Pythonでは、`json`モジュールがJSONデータを扱うための強力なツールを提供しており、シリアライゼーションとデシリアライゼーションのプロセスをカスタマイズする機能も含まれています。このブログ記事では、シリアライゼーションシリーズのレッスン55と56において、PythonでJSONデータのデシリアライゼーションをカスタマイズするために`JSONDecoder`を使用する方法を詳しく探っていきます。

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JSONDecoderの紹介

Pythonの`json`モジュールは、シリアライゼーションとデシリアライゼーションのために2つの主要なクラスを提供しています：

• `JSONEncoder`：JSONシリアライゼーションのカスタマイズに使用

• `JSONDecoder`：JSONデシリアライゼーションのカスタマイズに使用

`JSONEncoder`は`default`メソッドをオーバーライドすることでカスタムオブジェクトのシリアライゼーションを処理できるようにする一方、`JSONDecoder`はJSONデータ文字列がPythonオブジェクトに変換される方法を制御する機能を提供します。

JSONEncoderとJSONDecoderの違いを理解する

JSONEncoder：

• 目的：PythonオブジェクトがJSON文字列にシリアライズされる方法をカスタマイズ

• カスタマイズ：デフォルトでシリアライズできない型を処理するために`default`メソッドをオーバーライド

• 委譲：オブジェクトが処理されない場合、親クラスに処理を委譲可能

JSONDecoder：

• 目的：JSON文字列がPythonオブジェクトにデシリアライズされる方法をカスタマイズ

• カスタマイズ：JSON文字列全体を受け取る`decode`メソッドをオーバーライド

• 委譲：JSON文字列全体を受け取るため、パース処理を管理し、目的のPythonオブジェクトを返す必要がある

主な違いは、プロセス中にどれだけの制御と責任を持つかにあります。`JSONDecoder`では、デシリアライゼーションプロセス全体を管理する必要があります。

JSONDecoderによるデシリアライゼーションのカスタマイズ

decodeメソッドのオーバーライド

デシリアライゼーションをカスタマイズするには、`JSONDecoder`を継承して`decode`メソッドをオーバーライドする必要があります：

import json

class CustomDecoder(json.JSONDecoder):
    def decode(self, json_string):
        # カスタムパース処理のロジック
        return parsed_object

`decode`メソッドでは、JSON文字列全体を受け取ります。必要に応じてパースし、結果のPythonオブジェクトを返すことができます。

例：カスタムオブジェクトへのデシリアライズ

2D空間上の点を表すJSONデータを、カスタム`Point`オブジェクトにデシリアライズする例を考えてみましょう。

`Point`クラスの定義：

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __repr__(self):
        return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"

JSONデータ：

{
    "points": [
        {"x": 1, "y": 2},
        {"x": -3, "y": 4},
        {"x": 0, "y": 0}
    ],
    "description": "点のリスト"
}

カスタムデコーダーの実装：

import json

class PointDecoder(json.JSONDecoder):
    def decode(self, json_string):
        data = super().decode(json_string)
        if 'points' in data:
            data['points'] = [Point(**pt) for pt in data['points']]
        return data

使用方法：

json_str = '''
{
    "points": [
        {"x": 1, "y": 2},
        {"x": -3, "y": 4},
        {"x": 0, "y": 0}
    ],
    "description": "点のリスト"
}
'''

data = json.loads(json_str, cls=PointDecoder)
print(data)

出力：

{
    'points': [Point(x=1, y=2), Point(x=-3, y=4), Point(x=0, y=0)],
    'description': '点のリスト'
}

この例では、パースされたデータに`'points'`キーが存在するかチェックするために`decode`メソッドをオーバーライドしています。存在する場合、点を表す各辞書を`Point`オブジェクトに変換します。

複雑なJSON構造の処理

ネストされた、または複雑なJSONデータを扱う場合、特定の構造のすべてのインスタンスをカスタムオブジェクトに変換するために、再帰的なパースを実装する必要があるかもしれません。

正規表現を使用してパターンを識別する

型情報を含むJSONデータがあるとします：

{
    "shapes": [
        {
            "type": "point",
            "x": 1,
            "y": 2
        },
        {
            "type": "circle",
            "center": {
                "type": "point",
                "x": 0,
                "y": 0
            },
            "radius": 5
        }
    ]
}

`"type"`キーと値`"point"`を持つオブジェクトを識別するために正規表現を使用できます。

正規表現を使用した実装：

import re
import json

class ShapeDecoder(json.JSONDecoder):
    def decode(self, json_string):
        pattern = r'"\s*type"\s*:\s*"point"'
        if re.search(pattern, json_string):
            data = super().decode(json_string)
            return self._convert_points(data)
        else:
            return super().decode(json_string)
    
    def _convert_points(self, obj):
        if isinstance(obj, dict):
            if obj.get('type') == 'point':
                return Point(obj['x'], obj['y'])
            else:
                return {k: self._convert_points(v) for k, v in obj.items()}
        elif isinstance(obj, list):
            return [self._convert_points(item) for item in obj]
        else:
            return obj

使用方法：

json_str = '''
{
    "shapes": [
        {
            "type": "point",
            "x": 1,
            "y": 2
        },
        {
            "type": "circle",
            "center": {
                "type": "point",
                "x": 0,
                "y": 0
            },
            "radius": 5
        }
    ]
}
'''

data = json.loads(json_str, cls=ShapeDecoder)
print(data)

出力：

{
    'shapes': [
        Point(x=1, y=2),
        {
            'type': 'circle',
            'center': Point(x=0, y=0),
            'radius': 5
        }
    ]
}

この実装では：

• JSON文字列に`"type": "point"`のエントリが含まれているかどうかを確認するために正規表現を使用します。

• 含まれている場合、パースされたデータを再帰的に走査し、点を表す辞書を`Point`オブジェクトに変換します。

• `_convert_points`メソッドは、辞書とリストの再帰処理を処理します。

再帰的デシリアライゼーション

再帰的デシリアライゼーションは、データ構造を走査し、各レベルで変換を適用することを含みます。これは、カスタムオブジェクトがJSONデータ内の任意の深さに現れる可能性がある場合に不可欠です。

重要なポイント：

• 辞書：現在の辞書がカスタムオブジェクトを表しているかチェック。その場合は変換し、そうでない場合は値に対して再帰処理を行う。

• リスト：リストの各要素に対して再帰処理を行う。

• 基本ケース：単純なデータ型（文字列、数値）の場合、値をそのまま返す。

基本型オーバーライドとカスタムデコーダーの組み合わせ

カスタムオブジェクトのデシリアライゼーションに加えて、基本型がパースされる方法をオーバーライドしたい場合があるかもしれません。例えば、より高い精度のために、すべての浮動小数点数を`Decimal`オブジェクトとしてパースしたい場合などです。

`parse_float`と`parse_int`の使用：

from decimal import Decimal

class CustomDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(parse_float=Decimal, *args, **kwargs)
    
    def decode(self, json_string):
        data = super().decode(json_string)
        # 追加のカスタムデコード処理
        return data

使用方法：

json_str = '{"value": 0.12345678901234567890}'

data = json.loads(json_str, cls=CustomDecoder)
print(data)
print(type(data['value']))

出力：

{'value': Decimal('0.12345678901234567890')}
<class 'decimal.Decimal'>

イニシャライザで`parse_float=Decimal`を指定することで、JSONデータ内のすべての浮動小数点数が`Decimal`オブジェクトとしてパースされます。

カスタムオブジェクトデシリアライゼーションとの組み合わせ：

基本型のオーバーライドとカスタムデシリアライゼーションロジックを組み合わせることができます：

class CustomDecoder(json.JSONDecoder):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(parse_float=Decimal, *args, **kwargs)
    
    def decode(self, json_string):
        data = super().decode(json_string)
        # 再帰的変換ロジック
        return self._convert_custom_objects(data)
    
    def _convert_custom_objects(self, obj):
        # 以前のように再帰的変換を実装
        pass

結論

PythonでJSONDecoderを使用してJSONデシリアライゼーションをカスタマイズすることは、複雑でネストされたJSONデータを処理するための強力な機能を提供します。`decode`メソッドをオーバーライドすることで、JSON文字列がPythonオブジェクトに変換される方法を完全に制御でき、以下のことが可能になります：

• JSONデータから直接カスタムオブジェクトにデシリアライズする

• 再帰的パースによる複雑でネストされた構造の処理

• `Decimal`のような代替データ型を使用するための基本型パースのオーバーライド

重要なポイント：

• 完全な制御：`decode`のオーバーライドにより、デシリアライゼーションプロセスを完全に制御できます。

• カスタムオブジェクト：明確なスキーマを定義すれば、JSONデータをカスタムPythonオブジェクトにデシリアライズできます。

• 技術の組み合わせ：より正確なデータ処理のために、基本型オーバーライドとカスタムオブジェクトデシリアライゼーションを組み合わせることができます。

これらのテクニックをマスターすることで、アプリケーションの特定のニーズに合わせてデシリアライゼーションプロセスを調整し、データの整合性を確保し、よりスムーズなデータ交換を促進することができます。

さらなる読み物

• Python `json`モジュールドキュメント

• Python `re`モジュール（正規表現）ドキュメント

• Python `decimal`モジュールドキュメント

• Pythonにおけるシリアライゼーションとデシリアライゼーション：パート1 （シリーズの前回のブログ記事へのリンク）

• PythonでJSONを扱う

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免責事項：このブログ記事は、Pythonにおけるシリアライゼーションとデシリアライゼーションに関するシリーズの一部です。内容はシリアライゼーションシリーズのレッスン55と56に基づいています。

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