Python: Lesen von JSON aus Strings und Dateien und Fehlerbehandlung beim Dekodieren

import json

json_string = '{"name": "Alice", "age": 30, "isStudent": false}'

try:
    data = json.loads(json_string)
    print(data)
    print(f"Name: {data['name']}, Alter: {data['age']}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Fehler beim Dekodieren des JSON-Strings: {e}")

import json

# Angenommen, 'data.json' enthält: [{"id": 1, "value": "A"}, {"id": 2, "value": "B"}]
file_path = 'data.json'

try:
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
        print(data)
except FileNotFoundError:
    print(f"Fehler: Datei nicht gefunden unter {file_path}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Fehler beim Dekodieren von JSON aus der Datei: {e}")

import json

malformed_json_string = '{"key": "value", "another_key": }' # Fehlender Wert

try:
    json.loads(malformed_json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Eine JSONDecodeError abgefangen: {e}")
    print(f"Fehler aufgetreten in Zeile {e.lineno}, Spalte {e.colno}")
    print(f"Fehlermeldung: {e.msg}")

import json

json_string_with_error = '''
{
    "name": "Bob",
    "details": {
        "city": "New York",
        "zip": 10001 # Fehlende Komma hier
        "country": "USA"
    }
}
'''

try:
    json.loads(json_string_with_error)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Fehler: {e.msg}")
    print(f"Dokument: {e.doc[max(0, e.pos-10):e.pos+10]}...") # Kontext anzeigen
    print(f"Position: {e.pos}, Zeile: {e.lineno}, Spalte: {e.colno}")

import json
import decimal

json_string_with_floats = '{"price": "19.99", "tax": "1.50"}'

# Verwenden Sie Decimal für präzises Parsen von Gleitkommazahlen
data = json.loads(json_string_with_floats, parse_float=decimal.Decimal)

print(f"Geparste Daten: {data}")
print(f"Typ von price: {type(data['price'])}")

# Beispiel mit object_hook zum Erstellen eines benutzerdefinierten Objekts
def dict_to_person(d):
    if '__class__' in d and d['__class__'] == 'Person':
        return Person(d['name'], d['age'])
    return d

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return f"Person(name='{self.name}', age={self.age})"

json_person = '{"__class__": "Person", "name": "Charlie", "age": 25}'
person_obj = json.loads(json_person, object_hook=dict_to_person)
print(f"Dekodiertes Objekt: {person_obj}")

import json

python_data = {
    "name": "David",
    "scores": [95, 88, 76],
    "isActive": True,
    "metadata": None
}

# Kodieren in einen JSON-String mit Pretty-Printing
json_output_string = json.dumps(python_data, indent=4, sort_keys=True)
print("--- JSON String Ausgabe ---")
print(json_output_string)

# Kodieren in eine Datei (Beispiel mit StringIO zur Demonstration)
from io import StringIO
output_file = StringIO()
json.dump(python_data, output_file, indent=4)
output_file.seek(0) # Zurückspulen, um den Inhalt zu lesen
print("\n--- JSON Datei Ausgabe (simuliert) ---")
print(output_file.read())

import json

# Beispiel für eine potenziell ressourcenintensive JSON-Struktur (vereinfacht)
# Ein wirklich bösartiger String wäre viel komplexer.
# Das json-Modul hat einige eingebaute Schutzmechanismen, aber große Eingaben sind immer noch ein Risiko.

# Beispiel für zirkuläre Referenz (löst RecursionError aus, wenn check_circular True ist)
# data = {}
# data['self'] = data
# try:
#     json.dumps(data, check_circular=True)
# except RecursionError as e:
#     print(f"Erwarteten Fehler für zirkuläre Referenz abgefangen: {e}")

# Die Begrenzung der Eingabegröße ist eine praktische Sicherheitsmaßnahme
max_size = 1024 * 1024 # 1 MB

json_input = '{"key": "value"}' # Ersetzen Sie dies durch die tatsächliche Eingabequelle

if len(json_input.encode('utf-8')) > max_size:
    print("Fehler: Die eingegebenen JSON-Daten überschreiten die maximal zulässige Größe.")
else:
    try:
        data = json.loads(json_input)
        print("JSON innerhalb der Größenbeschränkungen erfolgreich geparst.")
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Fehler beim Dekodieren von JSON: {e}")

import json
from pathlib import Path

# Definieren Sie den Pfad zur JSON-Datei mit pathlib
file_path = Path('config.json')

# Stellen Sie sicher, dass die Datei existiert und gültiges JSON enthält, z.B.:
# {"database": "localhost", "port": 5432}

try:
    # Verwenden Sie das Path-Objekt direkt mit open()
    with file_path.open('r', encoding='utf-8') as f:
        config_data = json.load(f)
        print(f"Konfiguration geladen: {config_data}")
        print(f"Datenbank-Host: {config_data.get('database')}")
except FileNotFoundError:
    print(f"Fehler: Konfigurationsdatei nicht gefunden unter {file_path}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Fehler beim Dekodieren von JSON aus {file_path}: {e}")
except Exception as e:
    print(f"Ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten: {e}")