Python : Lecture de JSON à partir de chaînes et de fichiers, et gestion des erreurs de décodage

import json

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

try:
    data = json.loads(json_string)
    print(data)
    print(f"Nom : {data['name']}, Âge : {data['age']}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Erreur lors du décodage de la chaîne JSON : {e}")

import json

# Supposons que 'data.json' contienne : [{"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"Erreur : Fichier non trouvé à l'emplacement {file_path}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Erreur lors du décodage du JSON depuis le fichier : {e}")

import json

malformed_json_string = '{"key": "value", "another_key": }' # Valeur manquante

try:
    json.loads(malformed_json_string)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Erreur JSONDecodeError interceptée : {e}")
    print(f"Erreur survenue à la ligne {e.lineno}, colonne {e.colno}")
    print(f"Message d'erreur : {e.msg}")

import json

json_string_with_error = '''
{
    "name": "Bob",
    "details": {
        "city": "New York",
        "zip": 10001 # Virgule manquante ici
        "country": "USA"
    }
}
'''

try:
    json.loads(json_string_with_error)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Erreur : {e.msg}")
    print(f"Document : {e.doc[max(0, e.pos-10):e.pos+10]}...") # Afficher le contexte
    print(f"Position : {e.pos}, Ligne : {e.lineno}, Colonne : {e.colno}")

import json
import decimal

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

# Utiliser Decimal pour un décodage précis des flottants
data = json.loads(json_string_with_floats, parse_float=decimal.Decimal)

print(f"Données analysées : {data}")
print(f"Type de prix : {type(data['price'])}")

# Exemple avec object_hook pour créer un objet personnalisé
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"Objet décodé : {person_obj}")

import json

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

# Encoder en une chaîne JSON avec impression formatée
json_output_string = json.dumps(python_data, indent=4, sort_keys=True)
print("--- Sortie de chaîne JSON ---")
print(json_output_string)

# Encoder dans un fichier (exemple utilisant StringIO pour la démonstration)
from io import StringIO
output_file = StringIO()
json.dump(python_data, output_file, indent=4)
output_file.seek(0) # Rembobiner pour lire le contenu
print("\n--- Sortie de fichier JSON (simulée) ---")
print(output_file.read())

import json

# Exemple de structure JSON potentiellement gourmande en ressources (simplifiée)
# Une chaîne réellement malveillante serait beaucoup plus complexe.
# Le module json a des protections intégrées, mais les entrées volumineuses restent un risque.

# Exemple de référence circulaire (lèvera RecursionError si check_circular est True)
# data = {}
# data['self'] = data
# try:
#     json.dumps(data, check_circular=True)
# except RecursionError as e:
#     print(f"Erreur attendue interceptée pour référence circulaire : {e}")

# Limiter la taille de l'entrée est une mesure de sécurité pratique
max_size = 1024 * 1024 # 1 Mo

json_input = '{"key": "value"}' # Remplacer par la source d'entrée réelle

if len(json_input.encode('utf-8')) > max_size:
    print("Erreur : Les données JSON d'entrée dépassent la taille maximale autorisée.")
else:
    try:
        data = json.loads(json_input)
        print("JSON analysé avec succès dans les limites de taille.")
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Erreur lors du décodage du JSON : {e}")

import json
from pathlib import Path

# Définir le chemin du fichier JSON en utilisant pathlib
file_path = Path('config.json')

# Assurez-vous que le fichier existe et contient du JSON valide, par exemple :
# {"database": "localhost", "port": 5432}

try:
    # Utiliser l'objet Path directement avec open()
    with file_path.open('r', encoding='utf-8') as f:
        config_data = json.load(f)
        print(f"Configuration chargée : {config_data}")
        print(f"Hôte de la base de données : {config_data.get('database')}")
except FileNotFoundError:
    print(f"Erreur : Fichier de configuration non trouvé à l'emplacement {file_path}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Erreur lors du décodage du JSON depuis {file_path} : {e}")
except Exception as e:
    print(f"Une erreur inattendue s'est produite : {e}")