Оливье добито, возвращаемся к серьёзным постам😀 Сегодня хотелось бы поговорить про один из самых часто используемых типов данных в анализе данных: Jason Voorhees JSON. JSON (JavaScript Object Notation) — текстовый формат данных, основанный на JavaScript. Несмотря на происхождение из языка JavaScript, этот тип данных активно используется и в других языках программирования (даже в SQL!). Вот хорошая статья на habr про этот формат. Данный формат имеет одну отличительную особенность: он характеризуется не просто набором значений, а набором пар ключ-значение. В этом JSON очень похож на классический формат словаря (dictionary) в Python, который тоже характеризуется парой ключ-значение.📚 Однако существует несколько ключевых отличий: - JSON - это по-прежнему строка, несмотря на своё строение и наличие специфических символов - Ключами JSON могут быть только строки, а в словаре - любые неизменяемые типы данных - Ключи могут повторяться в JSON, но не могут в словаре. - И некоторые другие отличия, о которых можно прочитать в этой статье. Где же аналитики встречаются с этим форматом?🤔 1. Хранение данных в не-табличной форме. Рассмотрим пример таблицы из трёх строк и двух колонок. Пусть таблица содержит колонки "ID" и "ИМЯ", а также строки со следующими парами значений: (111, "Иван"), (112, "Виктор"), (113, "Ксения"). Чаще всего в базах данных таблицы хранятся непосредственно как таблицы. Однако следует помнить, что таблица - это довольно громоздкий объект ввиду сложности его конфигурации: надо отдельно хранить структуру, индексы, заполнение и т.д. Куда проще сохранить объект в форме (опустим различия между json и dict на этом этапе): my_json = {"111":"Иван", "112":"Виктор", "113":"Ксения"} Подобный объект весит меньше таблицы и может быть легко в таблицу преобразован в случае необходимости. 2. Работа с API Зачастую аналитикам приходится подключаться к неким web-источникам для обновления информации. Например: - Скачивать погоду для прогноза количества водителей в такси.🚕 - Скачивать всю картотеку аниме с их рейтингами, чтобы определить, какие из них нужны нашему онлайн-кинотеатру.📺 - Определять время рассвета и заката в зависимости от координаты.☀️ Подобная операция требует подключения к внешнему ресурсу и с вероятностью 99% возвращённая ресурсом информация будет именно в JSON-формате. Далее уже с помощью Python можно перевести её в удобную табличную форму. В следующем посте я расскажу о том, какая связь между JSON и SQL, а также приведу еще несколько примеров его использования в мире анализа данных🙂 #data_analysis #аналитика #year25