Shi no Shigoto

Tag: JSON

วิธีใช้ jsonlite เพื่อทำงานกับ JSON ในภาษา R: fromJSON(), toJSON(), read_json(), และ write_json() — ตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลขนม
ในบทความนี้ เราจะไปดูวิธีการใช้ 4 functions จาก jsonlite package สำหรับทำงานกับ JSON (JavaScript Object Notation) ในภาษา R กัน:
1. fromJSON()
2. toJSON()
3. read_json()
4. write_json()
ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย
🤔 What Is JSON?

JSON เป็นโครงสร้างข้อมูลที่พบได้บ่อยในระบบคอมพิวเตอร์และแอปพลิเคชันต่าง ๆ เพราะเป็นรูปแบบข้อมูลที่อ่านได้ง่ายทั้งคนและคอมพิวเตอร์

ตัวอย่าง JSON ที่เก็บข้อมูลขนม:
```
[
  {
    "snack_name": "Corn Chips",
    "brand": "Nibble & Dip",
    "price_usd": 2.99,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Pita Chips",
    "brand": "DipMates",
    "price_usd": 4.25,
    "is_vegan": false
  },
  {
    "snack_name": "Tortilla Chips",
    "brand": "Casa Crunch",
    "price_usd": 3.49,
    "is_vegan": true
  }
]
```
Note: อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ JSON ได้ที่ What is JSON?

📦 What Is jsonlite?

jsonlite เป็น package ขนาดเบาสำหรับทำงานกับ JSON ในภาษา R และมี 4 functions หลักให้เรียกใช้งาน ได้แก่:
1. fromJSON(): โหลด JSON string (character ที่มีข้อมูลแบบ JSON) เป็น R object (เช่น data frame)
2. toJSON(): เปลี่ยน R object เป็น JSON string
3. read_json(): โหลดไฟล์ JSON เป็น R object
4. write_json(): เปลี่ยน R object เป็นไฟล์ JSON
เราไปดูวิธีใช้ jsonlite และ 4 functions นี้กัน

🏁 Getting Started

ก่อนเริ่มใช้งาน jsonlite เราจะต้องทำ 2 อย่าง ได้แก่:
1. ติดตั้ง package ด้วย install.packages() (ทำครั้งแรกครั้งเดียว)
2. โหลด package ด้วย library() (ทำทุกครั้งที่เปิด session ใหม่)
```
# Install jsonlite
install.packages("jsonlite")

# Load jsonlite
library(jsonlite)
```
⬇️ Function 1. fromJSON()

fromJSON() ใช้เปลี่ยน JSON ที่เป็นอยู่ใน character (JSON string) ให้เป็น R object เช่น list และ data frame

เช่น เราสามารถเปลี่ยน JSON string แบบนี้:
```
# Create a JSON string
snacks_json_string <- '
[
  {
    "snack_name": "Corn Chips",
    "brand": "Nibble & Dip",
    "price_usd": 2.99,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Pita Chips",
    "brand": "DipMates",
    "price_usd": 4.25,
    "is_vegan": false
  },
  {
    "snack_name": "Tortilla Chips",
    "brand": "Casa Crunch",
    "price_usd": 3.49,
    "is_vegan": true
  }
]
'
```
ให้เป็น R object ได้แบบนี้:
```
# Convert to R object
snacks_r_obj <- fromJSON(snacks_json_string)

# View the df
snacks_r_obj
```
ผลลัพธ์:
```
      snack_name        brand price_usd is_vegan
1     Corn Chips Nibble & Dip      2.99     TRUE
2     Pita Chips     DipMates      4.25    FALSE
3 Tortilla Chips  Casa Crunch      3.49     TRUE
```
Note: fromJSON() จะเลือกประเภท R object ให้โดยอัตโนมัติ เช่น ถ้า JSON มีโครงสร้างคล้าย data frame (มีข้อมูลซ้ำ ๆ ที่ดูเหมือน rows และ columns) fromJSON() จะเปลี่ยน JSON string ให้เป็น data frame

⬆️ Function 2. toJSON()

toJSON() ใช้เปลี่ยน R object ให้เป็น JSON string

เช่น เปลี่ยน data frame นี้:
```
# Create a data frame
snacks_df <- data.frame(
  snack_name = c("Seaweed Thins", "Chickpea Puffs", "BBQ Potato Crisps"),
  brand      = c("OceanBite", "LegumeLab", "Spud & Spark"),
  price_usd  = c(2.45, 3.35, 3.10),
  is_vegan   = c(TRUE, TRUE, FALSE),
  stringsAsFactors = FALSE
)
```
ให้เป็น JSON string:
```
# Convert to JSON string
snacks_json_string <- toJSON(snacks_df)

# View the JSON string
snacks_json_string
```
ผลลัพธ์:
```
[{"snack_name":"Seaweed Thins","brand":"OceanBite","price_usd":2.45,"is_vegan":true},{"snack_name":"Chickpea Puffs","brand":"LegumeLab","price_usd":3.35,"is_vegan":true},{"snack_name":"BBQ Potato Crisps","brand":"Spud & Spark","price_usd":3.1,"is_vegan":false}]
```
สังเกตว่า ผลลัพธ์ที่ได้มาอ่านยาก เพราะข้อมูลอยู่ในบรรทัดเดียวกันหมด

ทั้งนี้ เราเปลี่ยนให้ผลลัพธ์อ่านง่ายขึ้นได้ โดยใช้ pretty argument แบบนี้:
# Convert to JSON string (pretty) snacks_json_string_pretty <- toJSON(snacks_df, pretty = TRUE) # View the JSON string (pretty) snacks_json_string_pretty
ผลลัพธ์:
```
[
  {
    "snack_name": "Seaweed Thins",
    "brand": "OceanBite",
    "price_usd": 2.45,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Chickpea Puffs",
    "brand": "LegumeLab",
    "price_usd": 3.35,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "BBQ Potato Crisps",
    "brand": "Spud & Spark",
    "price_usd": 3.1,
    "is_vegan": false
  }
]
```
จะเห็นว่า ตอนนี้ JSON string อ่านง่ายกว่าก่อนหน้านี้มาก

📖 Function 3. read_json()

read_json() ใช้โหลดไฟล์ JSON เข้ามาใน R

เช่น เรามีไฟล์ชื่อ snacks.json ที่มีข้อมูลแบบนี้:
```
[
  {
    "snack_name": "Plantain Chips",
    "brand": "TropiBite",
    "price_usd": 3.15,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Rice Crackers",
    "brand": "ZenMunch",
    "price_usd": 2.25,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Pretzel Sticks",
    "brand": "Twist & Dip",
    "price_usd": 3.75,
    "is_vegan": true
  }
]
```
เราสามารถโหลดเข้ามาใน R ด้วย read_json() ได้แบบนี้:
```
# Read the JSON file
snacks_from_json_file <- read_json("snacks.json")

# View the result
snacks_from_json_file
```
ผลลัพธ์:
```
[[1]]
[[1]]$snack_name
[1] "Plantain Chips"

[[1]]$brand
[1] "TropiBite"

[[1]]$price_usd
[1] 3.15

[[1]]$is_vegan
[1] TRUE

[[2]]
[[2]]$snack_name
[1] "Rice Crackers"

[[2]]$brand
[1] "ZenMunch"

[[2]]$price_usd
[1] 2.25

[[2]]$is_vegan
[1] TRUE

[[3]]
[[3]]$snack_name
[1] "Pretzel Sticks"

[[3]]$brand
[1] "Twist & Dip"

[[3]]$price_usd
[1] 3.75

[[3]]$is_vegan
[1] TRUE
```
ทั้งนี้ read_json() มี simplifyVector argument ที่ช่วยโหลดข้อมูลที่เหมือน data frame ให้เป็น data frame (แทน list) ได้แบบนี้:
```
# Read the JSON file (simplified)
snacks_from_json_file_simplified <- read_json("snacks.json",
                                              simplifyVector = TRUE)

# View the result (simplified)
snacks_from_json_file_simplified
```
ผลลัพธ์:
```
      snack_name       brand price_usd is_vegan
1 Plantain Chips   TropiBite      3.15     TRUE
2  Rice Crackers    ZenMunch      2.25     TRUE
3 Pretzel Sticks Twist & Dip      3.75     TRUE
```
✍️ Function 4. write_json()

write_json() ใช้เปลี่ยน R object ให้เป็นไฟล์ JSON

เช่น เปลี่ยน data frame นี้:
```
# Create a list
snacks_df <- data.frame(
  snack_name = c("Cassava Chips", "Lentil Crisps", "Cheese Puffs"),
  brand      = c("RootRush", "Pulse & Crunch", "CheezyPop"),
  price_usd  = c(2.85, 2.65, 3.99),
  is_vegan   = c(TRUE, TRUE, FALSE),
  stringsAsFactors = FALSE
)
```
ให้เป็นไฟล์ JSON แบบนี้:
```
# Write to JSON
write_json(snacks_df,
           "snacks_df.json")
```
ผลลัพธ์:
```
[{"snack_name":"Cassava Chips","brand":"RootRush","price_usd":2.85,"is_vegan":true},{"snack_name":"Lentil Crisps","brand":"Pulse & Crunch","price_usd":2.65,"is_vegan":true},{"snack_name":"Cheese Puffs","brand":"CheezyPop","price_usd":3.99,"is_vegan":false}]
```
เช่นเดียวกับ toJSON(), write_json() มี pretty argument ที่ทำให้ผลลัพธ์อ่านง่ายขึ้นได้:
```
# Write to JSON (pretty)
write_json(snacks_df,
           "snacks_df_pretty.json", 
           pretty = TRUE)
```
ผลลัพธ์:
```
[
  {
    "snack_name": "Cassava Chips",
    "brand": "RootRush",
    "price_usd": 2.85,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Lentil Crisps",
    "brand": "Pulse & Crunch",
    "price_usd": 2.65,
    "is_vegan": true
  },
  {
    "snack_name": "Cheese Puffs",
    "brand": "CheezyPop",
    "price_usd": 3.99,
    "is_vegan": false
  }
]
```
💪 Summary

ในบทความนี้ เราได้ไปทำความรู้จักกับ 4 functions จาก jsonlite ซึ่งเป็น package สำหรับทำงานกับ JSON ในภาษา R:
1. fromJSON(): JSON string → R object
2. toJSON(): R object → JSON string
3. read_json(): ไฟล์ JSON → R object
4. write_json(): R object → JSON
😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code และไฟล์ JSON ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References
Share this:
Facebook
X
Like Loading…
2026-04-16
แนะนำ 4 functions ในการทำงานกับ JSON ใน Python: json.dumps(), json.loads(), json.dump(), และ json.load() — ตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลคำสั่งซื้อคุกกี้
ในบทความนี้ เราจะไปดูวิธีใช้ 4 functions จาก json package ใน Python สำหรับทำงานกับ JSON (JavaScript Object Notation) ซึ่งเป็น data structure ที่พบได้บ่อยในแอปพลิเคชันและระบบต่าง ๆ กัน:
1. json.loads()
2. json.dumps()
3. json.load()
4. json.dump()
ตัวอย่าง JSON คำสั่งซื้อออนไลน์:
```
{
  "order_id": 1024,
  "customer": {
    "name": "Ari Lee",
    "phone": "+66 89 123 4567"
  },
  "items": [
    {
      "product": "Cappuccino",
      "size": "Medium",
      "price": 75,
      "quantity": 1
    },
    {
      "product": "Ham Sandwich",
      "price": 95,
      "quantity": 2
    }
  ],
  "payment": {
    "method": "QR Code",
    "total": 170,
    "currency": "THB"
  },
  "status": "Preparing",
  "timestamp": "2025-10-11T09:30:00"
}
```
ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย
🏁 Introduction to json

json เป็น built-in package ใน Python และถูกออกแบบมาสำหรับทำงานกับ JSON โดยเฉพาะ

เราสามารถเริ่มใช้งาน json ด้วยการโหลด package ด้วย import:
```
# Import json
import json
```
json มี 4 functions สำหรับทำงานกับ JSON ซึ่งแบ่งได้เป็น 2 กลุ่ม:
1. ทำงานกับ JSON string หรือ JSON ที่อยู่ในรูป Python string:
  1. json.loads()
  2. json.dumps()
2. ทำงานกับ JSON file หรือ file ที่เห็นข้อมูล JSON เอาไว้:
  1. json.load()
  2. json.dump()
Note: เทคนิคการจำ คือ function ที่ลงท้ายด้วย s (เช่น json.loads()) แสดงว่าใช้งานกับ JSON string

ทั้ง 4 functions มีรายละเอียดการใช้งาน ดังนี้:

Function From To
json.loads() JSON string 🗨️ Python object 🐍
json.dumps() Python object 🐍 JSON string 🗨️
json.load() JSON file 📂 Python object 🐍
json.dump() Python object 🐍 JSON file 📂

เราไปดูวิธีใช้งานทั้ง 4 functions กับตัวอย่างข้อมูลสั่งซื้อคุกกี้กัน

🗨️ Group 1. JSON Strings

2 functions สำหรับทำงานกับ JSON string หรือ JSON ที่อยู่ในรูปของ Python string ได้แก่:

Function From To
json.loads() JSON string 🗨️ Python object 🐍
json.dumps() Python object 🐍 JSON string 🗨️

.

⬇️ json.loads(): JSON String to Python Object

json.loads() ใช้โหลด JSON string ให้เป็น Python object เช่น:
- String: ""
- List: []
- Dictionary: {}
ยกตัวอย่างเช่น:
```
# Create a Python dict
cookie_json_string = """
{
    "customer": "May",
    "cookies": [
        "Chocolate Chip",
        "Oatmeal",
        "Sugar"
    ],
    "is_member": true,
    "total_price": 120
}
"""

# Convert to Python object
cookie_python_dict = json.loads(cookie_json_string)
```
เราสามารถดูผลลัพธ์ได้ด้วย pprint() ซึ่งเป็น function สำหรับ print Python dictionary ให้อ่านง่าย:
```
# Import pprint
from pprint import pprint

# View the result
pprint(cookie_python_dict)
```
ผลลัพธ์:
```
{'cookies': ['Chocolate Chip', 'Oatmeal', 'Sugar'],
 'customer': 'May',
 'is_member': True,
 'total_price': 120}
```
.

⬆️ json.dumps(): Python Object to JSON String

ในกรณีที่เรามี Python object เราสามารถแปลงเป็น JSON string ได้ด้วย json.dumps():
```
# Create a Python dict
cookie_py_dict = {
    "customer": "May",
    "cookies": [
        "Chocolate Chip",
        "Oatmeal",
        "Sugar"
    ],
    "is_member": True,
    "total_price": 120
}

# Convert to JSON string
cookie_json_str = json.dumps(cookie_py_dict)

# View the result
print(cookie_json_str)
```
ผลลัพธ์:
```
{"customer": "May", "cookies": ["Chocolate Chip", "Oatmeal", "Sugar"], "is_member": true, "total_price": 120}
```
ทั้งนี้ เราสามารถใช้ indent เพื่อทำให้ JSON string อ่านง่ายขึ้นได้ เช่น:
```
# Convert to JSON string with indent argument
cookie_json_str_indent = json.dumps(cookie_py_dict, indent=4)

# View the result
print(cookie_json_str_indent)
```
ผลลัพธ์:
```
{
    "customer": "May",
    "cookies": [
        "Chocolate Chip",
        "Oatmeal",
        "Sugar"
    ],
    "is_member": true,
    "total_price": 120
}
```
📂 Group 2. JSON Files

เรามี 2 functions สำหรับทำงานกับ JSON files ได้แก่:

Function From To
json.load() JSON file 📂 Python object 🐍
json.dump() Python object 🐍 JSON file 📂

.

⬇️ json.load(): JSON File to Python Object

json.load() ใช้สำหรับโหลดข้อมูลจาก JSON file เข้ามาใน Python

เช่น เรามี JSON file ดังนี้:
```
{
    "order_id": 2048,
    "customer": {
        "name": "MJ",
        "phone": "+66 92 888 4321"
    },
    "items": [
        {
            "product": "Double Chocolate Cookie",
            "size": "Large",
            "price": 55,
            "quantity": 2
        },
        {
            "product": "Almond Biscotti",
            "price": 45,
            "quantity": 3
        }
    ],
    "payment": {
        "method": "Credit Card",
        "total": 285,
        "currency": "THB"
    },
    "status": "Baking",
    "timestamp": "2025-10-11T10:15:00"
}
```
เราสามารถโหลดขัอมูลได้แบบนี้:
```
# Load JSON data
with open("cookie_order.json", "r") as file:
    cookie_order = json.load(file)

# View the result
pprint(cookie_order)
```
ผลลัพธ์:
```
{'customer': {'name': 'MJ', 'phone': '+66 92 888 4321'},
 'items': [{'price': 55,
            'product': 'Double Chocolate Cookie',
            'quantity': 2,
            'size': 'Large'},
           {'price': 45, 'product': 'Almond Biscotti', 'quantity': 3}],
 'order_id': 2048,
 'payment': {'currency': 'THB', 'method': 'Credit Card', 'total': 285},
 'status': 'Baking',
 'timestamp': '2025-10-11T10:15:00'}
```
.

⬆️ json.dump(): Python Object to JSON File

json.dump() ใช้สร้าง JSON file จาก Python objects

เช่น update ข้อมูลผู้ซื้อใน cookie_order จาก "MJ" เป็น "Peter Parker" และสร้างเป็น JSON file:
```
# Update name
cookie_order["customer"]["name"] = "Peter Parker"

# Write to JSON file
with open("cookie_order_updated.json", "w") as file:
    json.dump(cookie_order, file, indent=2)
```
Note: สังเกตว่า เราสามารถกำหนด indent เพื่อทำให้ JSON อ่านง่ายขึ้นได้เหมือนกับ json.dumps()

ผลลัพธ์ใน JSON file:
```
{
  "order_id": 2048,
  "customer": {
    "name": "Peter Parker",
    "phone": "+66 92 888 4321"
  },
  "items": [
    {
      "product": "Double Chocolate Cookie",
      "size": "Large",
      "price": 55,
      "quantity": 2
    },
    {
      "product": "Almond Biscotti",
      "price": 45,
      "quantity": 3
    }
  ],
  "payment": {
    "method": "Credit Card",
    "total": 285,
    "currency": "THB"
  },
  "status": "Baking",
  "timestamp": "2025-10-11T10:15:00"
}
```
💪 Summary

ในบทความนี้ เราได้ไปดูวิธีการใช้ 4 functions จาก json package เพื่อทำงานกับ JSON ใน Python:

Function From To
json.loads() JSON string 🗨️ Python object 🐍
json.dumps() Python object 🐍 JSON string 🗨️
json.load() JSON file 📂 Python object 🐍
json.dump() Python object 🐍 JSON file 📂

Note: json.dumps() และ json.dump() มี indent argument ที่ทำให้ JSON ออกอ่านง่ายได้

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code และ file ในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References
- Working With JSON Data in Python
- Python JSON Data: A Guide With Examples
Share this:
Facebook
X
Like Loading…
2025-10-23

Function	From	To
`json.loads()`	JSON string 🗨️	Python object 🐍
`json.dumps()`	Python object 🐍	JSON string 🗨️
`json.load()`	JSON file 📂	Python object 🐍
`json.dump()`	Python object 🐍	JSON file 📂

Tag: JSON

วิธีใช้ jsonlite เพื่อทำงานกับ JSON ในภาษา R: fromJSON(), toJSON(), read_json(), และ write_json() — ตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลขนม

🤔 What Is JSON?

📦 What Is jsonlite?

🏁 Getting Started

⬇️ Function 1. fromJSON()

⬆️ Function 2. toJSON()

📖 Function 3. read_json()

✍️ Function 4. write_json()

💪 Summary

😺 GitHub

📃 References

Share this:

แนะนำ 4 functions ในการทำงานกับ JSON ใน Python: json.dumps(), json.loads(), json.dump(), และ json.load() — ตัวอย่างการทำงานกับข้อมูลคำสั่งซื้อคุกกี้

🏁 Introduction to json

🗨️ Group 1. JSON Strings

⬇️ json.loads(): JSON String to Python Object

⬆️ json.dumps(): Python Object to JSON String

📂 Group 2. JSON Files

⬇️ json.load(): JSON File to Python Object

⬆️ json.dump(): Python Object to JSON File

💪 Summary

😺 GitHub

📃 References

Share this: