В Python существует несколько методов и библиотек для работы с базами данных JSON. Вот несколько популярных методов:

1. Использование встроенного модуля json. Python предоставляет встроенный модуль jsonдля кодирования и декодирования данных JSON. Он позволяет вам читать JSON из файла или строки и преобразовывать его в объекты Python, а также преобразовывать объекты Python в формат JSON. Некоторые часто используемые функции в модуле jsonвключают json.dumps(), json.loads(), json.dump().и json.load().

2. Использование сторонних библиотек:

   • TinyDB: TinyDB — это легкая документо-ориентированная база данных, в которой для хранения используются файлы JSON. Он предоставляет простой и интуитивно понятный API для создания, запроса и изменения баз данных на основе JSON.
   • MongoDB: хотя MongoDB не является базой данных JSON, она хранит данные в двоичном представлении JSON, называемом BSON (двоичный JSON). Он предлагает драйвер Python под названием pymongo, который позволяет взаимодействовать с базами данных MongoDB с помощью запросов типа JSON.
   • Pickle: Pickle — это стандартная библиотека Python, которая может сериализовать и десериализовать объекты Python в двоичный формат и обратно. Хотя это не выделенная база данных JSON, ее можно использовать для хранения данных JSON, преобразуя их в объект Python и затем консервируя.

3. Использование фреймворков ORM:

   • SQLAlchemy: SQLAlchemy — это популярный набор инструментов Python SQL и библиотека объектно-реляционного сопоставления (ORM). Он предоставляет уровень ORM, который позволяет работать с базами данных с использованием объектов Python. SQLAlchemy поддерживает столбцы JSON в таблицах базы данных, что позволяет легко хранить и запрашивать данные JSON.
   • Django ORM: Django — это веб-фреймворк высокого уровня, включающий собственный ORM. Он обеспечивает поддержку полей JSON в моделях баз данных, что позволяет легко хранить данные JSON и манипулировать ими.