Python이 jsonp 데이터를 우아하게 구문 분석하는 방법

이번 글에서는 앤트로픽(Anthropic)이 출시한 클로드 AI 챗봇 데스크톱 애플리케이션을 소개한다. 이 애플리케이션은 이제 Mac 및 Windows 시스템을 지원하며, 사용자는 공식 웹사이트를 통해 무료로 다운로드하여 보다 편리한 AI 상호 작용 경험을 즐길 수 있습니다. 웹 버전에 비해 데스크톱 애플리케이션의 가장 큰 장점은 즉각적인 액세스와 높은 사용 효율성입니다. 사용자는 웹 페이지로 이동하지 않고도 Claude와 대화할 수 있어 일상적인 사용 효율성이 크게 향상됩니다. "컴퓨터 사용" 기능은 현재 데스크톱 애플리케이션을 지원하지 않지만 Android 및 iOS 버전에 대한 받아쓰기 지원과 같은 다른 기능은 온라인으로 제공되며 보다 유연한 상호 작용 방법을 제공합니다.

Python에서 JSONP 데이터를 구문 분석하는 작업에는 주로 JSONP 문자열에서 JSON 형식 콘텐츠를 추출하고 Python에 내장된 json 모듈을 사용하여 구문 분석하는 작업이 포함됩니다. 특정 작업에서는 정규식을 사용하여 JSON 문자열을 추출하고, json.loads()를 사용하여 추출된 JSON 문자열을 Python 데이터 유형으로 변환할 수 있습니다. 간소화 단계에는 JSONP 응답의 패딩 기능 감지 및 자르기, 정규식을 사용하여 JSON 유효성 확인, json 모듈을 사용하여 예외 구문 분석 및 처리가 포함됩니다. JSONP를 구문 분석할 때 가장 먼저 해야 할 일은 JSONP 응답 형식을 식별하고 여기에서 순수한 JSON 데이터를 추출하는 것입니다.

JSONP는 일반적으로 크로스 도메인 요청에 사용되며 콜백 함수와 실제 JSON 데이터로 구성됩니다. 예를 들어 JSONP 응답은 다음과 같습니다.

callbackFunction({key1: 값1, key2: 값2});

이 응답 데이터를 구문 분석하려면 콜백 함수를 제거하고 JSON 데이터만 유지해야 합니다.

1. JSONP 데이터 준비

먼저 JSONP 문자열 샘플이 필요합니다. 이 문자열은 일반적으로 웹 API에서 얻은 응답 데이터입니다.

jsonp_data = 'callbackFunction({이름: John, 나이: 31, 도시: 뉴욕})'

2. JSON 문자열 추출

JSON 문자열을 추출하기 위해 정규식을 사용하여 대괄호 안의 모든 항목을 일치시킵니다.

다시 가져오기

JSON 가져오기

정규식을 사용하여 JSON 데이터 일치

패턴 = re.compile(r'.*?((.*)).*')

일치 = 패턴.일치(jsonp_data)

일치하는 경우:

json_data = match.group(1)

# JSON 데이터 구문 분석

데이터 = json.loads(json_data)

인쇄(데이터)

또 다른:

# 출력 오류 또는 불일치

인쇄(JSON을 찾을 수 없습니다!)

3. JSON 데이터 구문 분석

json.loads() 메서드를 사용하여 추출된 문자열을 Python 사전으로 구문 분석합니다.

일치하는 경우:

json_data = match.group(1)

노력하다:

# JSON 문자열을 Python 사전으로 구문 분석하려고 시도합니다.

데이터 = json.loads(json_data)

인쇄(데이터)

json.JSONDecodeError 제외:

# 오류 처리 제공

인쇄(JSON 디코딩 실패)

4. 함수로 캡슐화

코드 재사용성과 깔끔함을 향상시키기 위해 위 단계를 함수로 캡슐화하여 여러 JSONP 문자열에 적용할 수 있도록 했습니다.

def 파싱_jsonp(jsonp_str):

# 정규식 일치 및 JSON 데이터 추출

패턴 = re.compile(r'.*?((.*)).*', re.DOTALL)

일치 = 패턴.일치(jsonp_str)

일치하지 않는 경우:

ValueError 발생(JSON 객체를 디코딩할 수 없음)

# JSON 문자열을 추출하고 구문 분석된 데이터를 반환합니다.

json_str = match.group(1)

노력하다:

json.loads(json_str)를 반환합니다.

e로 json.JSONDecodeError를 제외하고:

# 예외를 던진다

ValueError(JSON 디코딩 오류: {}.format(e))

캡슐화된 함수를 사용하여 데이터 구문 분석

노력하다:

데이터 = pars_jsonp(jsonp_data)

인쇄(데이터)

ValueError를 e로 제외:

인쇄(e)

참고: 일부 JSONP 형식에는 특정 문자나 줄바꿈이 포함될 수 있으므로 올바른 일치를 보장하려면 그에 따라 정규식을 조정해야 합니다.

5. 안전 고려 사항

예를 들어 JSONP 콜백 실행에는 보안 위험이 있으므로 XSS 공격을 수행하는 데 악용될 수 있으므로 신뢰할 수 없는 소스의 JSONP 응답은 주의해서 처리해야 합니다. 실제 애플리케이션에서는 JSONP를 구문 분석하는 것 외에도 신뢰할 수 있는 소스에서 데이터를 요청하는지 확인해야 합니다.

정리하자면, Python에서 JSONP를 구문 분석하는 핵심은 정규식을 사용하여 JSON 데이터를 일치 및 추출하고, 데이터 구문 분석 및 예외 처리를 위해 json 모듈을 유연하게 사용하는 것입니다. 이러한 방법을 통해 JSONP 형식의 데이터를 파이썬이 동작할 수 있는 데이터 구조로 효과적으로 변환할 수 있습니다.

관련 FAQ:

질문 1: Python을 사용하여 jsonp 데이터를 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?

jsonp 데이터를 파싱하는 것은 데이터 형식이 일반 json 데이터와 다르고 함수 호출이 포함되어 있기 때문에 이를 처리하려면 구체적인 방법을 사용해야 합니다. Python에서는 다음 단계를 사용하여 jsonp 데이터를 구문 분석할 수 있습니다.

먼저 Python의 요청 모듈을 사용하여 jsonp 데이터를 얻기 위한 요청을 보냅니다. 그런 다음 jsonp 데이터에서 함수 호출 부분을 제거하고 json 데이터 부분만 유지합니다. 마지막으로 Python의 json 모듈을 사용하여 후속 처리를 위해 나머지 json 데이터를 Python 객체로 구문 분석합니다.

질문 2: jsonp 데이터를 구문 분석하는 우아한 방법은 무엇입니까?

Python에는 jsonp 데이터를 구문 분석하는 몇 가지 우아한 방법이 있습니다.

정규식 사용: 정규식을 작성하여 jsonp 데이터에서 json 부분을 일치시키고 추출합니다. 타사 라이브러리 사용: 예를 들어 jsonp 데이터를 json 데이터로 변환하는 기능을 제공하는 jsonpickle 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 사용자 정의 함수 사용: 문자열 가로채기 및 분할과 같은 방법을 사용하여 jsonp 데이터를 추출하고 구문 분석하는 함수를 직접 작성할 수 있습니다.

질문 3: jsonp 데이터를 우아하게 구문 분석하는 방법을 보여줄 수 있는 샘플 코드가 있습니까?

다음은 정규식 방법을 사용하여 jsonp 데이터를 구문 분석하는 예제 코드입니다.

import reimport jsonimport 요청# 테스트 데이터 jsonp_data = 'callback({name: John, age: 30})'# json 부분 추출 json_data = re.match(r'^w+((.*))$', jsonp_data ).group(1)# json 데이터 구문 분석parsed_data = json.loads(json_data)# 결과 인쇄 print(parsed_data)

이 예에서는 정규식을 사용하여 json 부분을 추출한 다음 json 모듈을 사용하여 이를 Python 객체로 구문 분석합니다. 특정 요구 사항에 따라 다양한 방법을 사용하여 jsonp 데이터를 구문 분석하고 처리할 수 있습니다.

전체적으로 이 기사에서는 데이터 준비, 정규식 일치, JSON 데이터 구문 분석, 함수 캡슐화 및 보안 고려 사항을 포함하여 Python에서 JSONP 데이터를 구문 분석하는 전체 프로세스를 자세히 설명합니다. 또한 독자의 편의를 위해 풍부한 샘플 코드와 FAQ도 제공합니다. 이해와 응용.