После некоторого перерыва на следующей неделе планирую публикацию материалов:

- про создание скрипта на Python для ETL процессов
- про библиотеки визуализации данных
- про процесс документирования мер, созданных в Power BI

JSON — формат обмена и хранения данных

Итак, продолжаем разбирать тему работы с API (начало здесь).

Как правило, ответ на запрос приходит в формате JSON (JavaScript Object Notation). Если очень просто сказать о нем, то это массив данных где данные хранятся в виде пар: ключ : значение.

Можно использовать множество типов данных, от обычных текстовых строк, до сложных структур. Но везде принцип будет прост: зная ключ можем обратиться и получить значение.

Вот пример выпадающего меню для работы с файлом:

{"menu": { "id": "file", "value": "File", "popup": { "menuitem": [ {"val": "New", "click": "New()"}, {"val": "Open", "click": "Open()"}, {"val": "Close", "click": "Close()"} ] } }}

JSON используется не только для передачи данных, но и для хранения структурированных данных в файлах, поэтому одной из возможностей BI систем может быть получение данных из таких файлов. Файлы можно хранить как локально, так и размещать в интернете (важно следить за безопасностью!).

Используя JSON можно передать свойства одного объекта, например, пользователя, а можно сразу несколько пользователей. Это экономит ресурсы. Представьте, что у нас несколько десятков пользователей, можно получить данные по каждому отдельными запросами, тогда их количество равно числу пользователей, а можно одним запросом всех или несколько.

Работая с JSON файлами лучше использовать редактор, который умеет его форматировать. Если все данные сжать в одну строку, она будет практически не читаема. Я использую Notepad++ , в котором есть плагины упрощающие работу.

Аналогично и при работе с API, например, в Postman можно посмотреть на результат запроса в удобном виде.

Где можно почитать про JSON:

? www.json.org
? ru.wikipedia.org
? developer.mozilla.org
? www.w3schools.com

После того, как результат в формате JSON получен его нужно обработать. Сделать это можно разными способами. Например, в Python есть специализированная библиотека JSON, с помощью которой можно "распарсить" или "разобрать" полученные данные. В следующий раз поговорим об этой теме