Emzett Digital

JSON und CSV

Programme tauschen Daten über standardisierte Formate aus. Die zwei häufigsten sind JSON (strukturierte Daten, überall im Web) und CSV (Tabellen, wie sie Excel exportiert). Beide sind in der Standardbibliothek enthalten.

JSON

JSON (JavaScript Object Notation) sieht fast aus wie Python-Dictionaries und Listen. Die Entsprechungen:

JSON	Python
Objekt `{...}`	`dict`
Array `[...]`	`list`
Text `"..."`	`str`
Zahl	`int` / `float`
`true` / `false`	`True` / `False`
`null`	`None`

Python nach JSON-Text

python

import json

daten = {"name": "Mia", "alter": 17, "hobbys": ["Lesen", "Rad"], "aktiv": True, "partner": None}
text = json.dumps(daten)
print(text)
print(json.dumps(daten, indent=2, ensure_ascii=False)[:60])

Ausgabe

{"name": "Mia", "alter": 17, "hobbys": ["Lesen", "Rad"], "aktiv": true, "partner": null}
{
  "name": "Mia",
  "alter": 17,
  "hobbys": [
    "Lesen",

dumps liefert einen Text (dump string), ensure_ascii=False erlaubt Umlaute ohne Maskierung, indent formatiert lesbar.

JSON-Text nach Python

python

import json

text = '{"produkte": [{"name": "Stift", "preis": 1.5}, {"name": "Heft", "preis": 2.0}]}'
daten = json.loads(text)
print(type(daten))
print(daten["produkte"][1]["name"])
print(sum(p["preis"] for p in daten["produkte"]))

Ausgabe

<class 'dict'>
Heft
3.5

Aus Dateien lesen und in Dateien schreiben

dump und load (ohne s) arbeiten direkt mit Dateien:

python

import json

einstellungen = {"theme": "dunkel", "schriftgroesse": 14}
with open("einstellungen.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(einstellungen, f, indent=2, ensure_ascii=False)

with open("einstellungen.json", encoding="utf-8") as f:
    geladen = json.load(f)
print(geladen == einstellungen, geladen["theme"])

Ausgabe

True dunkel

Ungültiges JSON löst einen json.JSONDecodeError aus (eine Art ValueError).

CSV

CSV (comma-separated values) speichert eine Tabelle zeilenweise, die Spalten durch Trennzeichen getrennt (in Deutschland oft ;). Das Modul csv übernimmt die Sonderfälle wie Anführungszeichen.

Schreiben

python

import csv

zeilen = [["Name", "Alter", "Stadt"], ["Mia", 17, "Köln"], ["Tom", 19, "Berlin"]]
with open("leute.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    schreiber = csv.writer(f)
    schreiber.writerows(zeilen)
print(open("leute.csv", encoding="utf-8").read())

Ausgabe

Name,Alter,Stadt
Mia,17,Köln
Tom,19,Berlin

Lesen

python

import csv

# Datei vorbereiten
with open("leute.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    f.write("Name,Alter,Stadt\nMia,17,Köln\nTom,19,Berlin\n")

# als Listen
with open("leute.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for zeile in csv.reader(f):
        print(zeile)

# als Dictionaries (Kopfzeile = Schlüssel)
with open("leute.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for person in csv.DictReader(f):
        print(person["Name"], "ist", person["Alter"], "Jahre alt")

Ausgabe

['Name', 'Alter', 'Stadt']
['Mia', '17', 'Köln']
['Tom', '19', 'Berlin']
Mia ist 17 Jahre alt
Tom ist 19 Jahre alt

Alle Werte kommen als Text an; Zahlen wandelst du selbst mit int() oder float() um. Ein anderes Trennzeichen gibst du mit delimiter=";" an.

Wann welches Format?

Format	Gut für
JSON	verschachtelte Daten, Web-APIs, Konfigurationen
CSV	flache Tabellen, Austausch mit Excel

TippFür größere Tabellenauswertungen nimmt man in der Praxis die Bibliothek pandas (pip install pandas). Sie liest CSV mit einem Aufruf (pd.read_csv) und bietet mächtige Auswertungen.

Merke

json.dumps / json.loads für Text, json.dump / json.load für Dateien
JSON-Objekte werden zu dict, Arrays zu list, null zu None
csv.writer, csv.reader, csv.DictReader für Tabellen
CSV-Werte sind immer Text; Dateien mit newline="" und encoding="utf-8" öffnen
JSON für verschachtelte Daten, CSV für flache Tabellen

Aufgabe

Speichere eine Liste von Dictionaries (zum Beispiel drei Bücher mit Titel und Jahr) als JSON-Datei, lies sie wieder ein und gib die Titel aus.

JSON

JSON (JavaScript Object Notation) sieht fast aus wie Python-Dictionaries und Listen. Die Entsprechungen:

JSON	Python
Objekt `{...}`	`dict`
Array `[...]`	`list`
Text `"..."`	`str`
Zahl	`int` / `float`
`true` / `false`	`True` / `False`
`null`	`None`

Python nach JSON-Text

python

import json

daten = {"name": "Mia", "alter": 17, "hobbys": ["Lesen", "Rad"], "aktiv": True, "partner": None}
text = json.dumps(daten)
print(text)
print(json.dumps(daten, indent=2, ensure_ascii=False)[:60])

Ausgabe

{"name": "Mia", "alter": 17, "hobbys": ["Lesen", "Rad"], "aktiv": true, "partner": null}
{
  "name": "Mia",
  "alter": 17,
  "hobbys": [
    "Lesen",

dumps liefert einen Text (dump string), ensure_ascii=False erlaubt Umlaute ohne Maskierung, indent formatiert lesbar.

JSON-Text nach Python

python

import json

text = '{"produkte": [{"name": "Stift", "preis": 1.5}, {"name": "Heft", "preis": 2.0}]}'
daten = json.loads(text)
print(type(daten))
print(daten["produkte"][1]["name"])
print(sum(p["preis"] for p in daten["produkte"]))

Ausgabe

<class 'dict'>
Heft
3.5

Aus Dateien lesen und in Dateien schreiben

dump und load (ohne s) arbeiten direkt mit Dateien:

python

import json

einstellungen = {"theme": "dunkel", "schriftgroesse": 14}
with open("einstellungen.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(einstellungen, f, indent=2, ensure_ascii=False)

with open("einstellungen.json", encoding="utf-8") as f:
    geladen = json.load(f)
print(geladen == einstellungen, geladen["theme"])

Ausgabe

True dunkel

Ungültiges JSON löst einen json.JSONDecodeError aus (eine Art ValueError).

CSV

CSV (comma-separated values) speichert eine Tabelle zeilenweise, die Spalten durch Trennzeichen getrennt (in Deutschland oft ;). Das Modul csv übernimmt die Sonderfälle wie Anführungszeichen.

Schreiben

python

import csv

zeilen = [["Name", "Alter", "Stadt"], ["Mia", 17, "Köln"], ["Tom", 19, "Berlin"]]
with open("leute.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    schreiber = csv.writer(f)
    schreiber.writerows(zeilen)
print(open("leute.csv", encoding="utf-8").read())

Ausgabe

Name,Alter,Stadt
Mia,17,Köln
Tom,19,Berlin

Lesen

python

import csv

# Datei vorbereiten
with open("leute.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    f.write("Name,Alter,Stadt\nMia,17,Köln\nTom,19,Berlin\n")

# als Listen
with open("leute.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for zeile in csv.reader(f):
        print(zeile)

# als Dictionaries (Kopfzeile = Schlüssel)
with open("leute.csv", newline="", encoding="utf-8") as f:
    for person in csv.DictReader(f):
        print(person["Name"], "ist", person["Alter"], "Jahre alt")

Ausgabe

['Name', 'Alter', 'Stadt']
['Mia', '17', 'Köln']
['Tom', '19', 'Berlin']
Mia ist 17 Jahre alt
Tom ist 19 Jahre alt

Alle Werte kommen als Text an; Zahlen wandelst du selbst mit int() oder float() um. Ein anderes Trennzeichen gibst du mit delimiter=";" an.

Wann welches Format?

Format	Gut für
JSON	verschachtelte Daten, Web-APIs, Konfigurationen
CSV	flache Tabellen, Austausch mit Excel

TippFür größere Tabellenauswertungen nimmt man in der Praxis die Bibliothek pandas (pip install pandas). Sie liest CSV mit einem Aufruf (pd.read_csv) und bietet mächtige Auswertungen.

Merke

json.dumps / json.loads für Text, json.dump / json.load für Dateien
JSON-Objekte werden zu dict, Arrays zu list, null zu None
csv.writer, csv.reader, csv.DictReader für Tabellen
CSV-Werte sind immer Text; Dateien mit newline="" und encoding="utf-8" öffnen
JSON für verschachtelte Daten, CSV für flache Tabellen

Aufgabe

Speichere eine Liste von Dictionaries (zum Beispiel drei Bücher mit Titel und Jahr) als JSON-Datei, lies sie wieder ein und gib die Titel aus.