JSON

Qu’est-ce que JSON ?

JSON, ou JavaScript Object Notation, est un format de données textuel, léger et lisible par l’homme, conçu pour l’échange de données structurées. Il est devenu le standard de facto pour la communication entre les serveurs et les applications web, notamment via les APIs REST.

Définition détaillée de JSON

Le JSON a été spécifié à l’origine par Douglas Crockford au début des années 2000. Alors qu’il travaillait chez State Software, Crockford et son co-fondateur ont cherché une méthode pour créer des applications web qui maintenaient une connexion persistante avec le serveur, évitant ainsi le rechargement constant des pages. Ils avaient besoin d’un format de données simple pour que le navigateur puisse communiquer avec le serveur en arrière-plan. Inspiré par la syntaxe littérale des objets du langage JavaScript, dont il est un sous-ensemble, le JSON a été conçu pour être à la fois facile à générer et à analyser pour les machines, tout en restant compréhensible pour les développeurs. Avant l’avènement de JSON, le XML (eXtensible Markup Language) était le format dominant pour l’échange de données. Cependant, la verbosité et la complexité de l’analyse du XML ont ouvert la voie à une alternative plus légère.

La popularité de JSON a explosé avec la montée des APIs web et des applications monopages (Single Page Applications – SPAs). Les développeurs ont rapidement adopté ce format pour sa simplicité et sa compatibilité native avec JavaScript, le langage roi du développement web côté client. Contrairement à XML, qui nécessite un analyseur syntaxique (parser) spécifique, le JSON peut être transformé en objet JavaScript natif avec une seule ligne de code grâce à la fonction JSON.parse(). Cette facilité d’intégration a considérablement accéléré les cycles de développement et amélioré les performances des applications.

Aujourd’hui, le standard est maintenu par l’ECMA (European Computer Manufacturers Association) sous la référence ECMA-404. Bien que son nom contienne “JavaScript”, JSON est en réalité agnostique de tout langage de programmation. Des bibliothèques pour analyser et générer du JSON existent dans la quasi-totalité des langages modernes, de Python à Java, en passant par C#, Ruby et PHP, ce qui en fait un format véritablement universel pour l’échange de données. Pour en savoir plus sur son histoire et ses spécifications, la documentation officielle et la page Wikipedia sont d’excellentes ressources.

Comment fonctionne JSON ?

La structure de JSON repose sur deux concepts fondamentaux : une collection de paires nom/valeur (souvent appelée un “objet” ou un “dictionnaire”) et une liste ordonnée de valeurs (un “tableau” ou une “liste”). Un objet JSON est une collection non ordonnée de paires clé-valeur, où la clé est une chaîne de caractères et la valeur peut être de n’importe quel type de données JSON. Le tout est encadré par des accolades {}, et les paires sont séparées par des virgules. Un tableau JSON est une collection ordonnée de valeurs, encadrée par des crochets [], et les valeurs sont également séparées par des virgules. Cette structure simple mais puissante permet de représenter des données complexes de manière hiérarchique.

Les types de données supportés par JSON sont les suivants :

• Chaîne de caractères (string) : une séquence de caractères Unicode, entourée de guillemets doubles.
• Nombre (number) : un nombre entier ou à virgule flottante.
• Booléen (boolean) : les valeurs true ou false.
• Tableau (array) : une liste ordonnée de valeurs.
• Objet (object) : une collection de paires clé-valeur.
• Null : représente une valeur nulle ou inexistante, avec le mot-clé null.

Cette combinaison permet de modéliser la plupart des structures de données nécessaires dans les applications modernes. Par exemple, pour représenter un utilisateur, on pourrait utiliser un objet JSON avec des clés comme “nom”, “email” et “estActif”, et les valeurs correspondantes. Si cet utilisateur a plusieurs numéros de téléphone, on pourrait utiliser un tableau pour les stocker.

Quelle est la différence entre JSON et XML ?

JSON et XML sont tous deux utilisés pour structurer et échanger des données, mais ils le font de manières très différentes. La principale différence réside dans leur syntaxe et leur verbosité. XML utilise une structure de balises ouvrantes et fermantes pour définir les éléments, ce qui le rend plus verbeux que JSON. Par exemple, pour représenter un utilisateur, XML nécessiterait <utilisateur><nom>Jean</nom></utilisateur>, tandis qu’en JSON, ce serait simplement {"utilisateur": {"nom": "Jean"}}. Cette concision rend les fichiers JSON plus légers, ce qui réduit la bande passante nécessaire pour les transférer sur le réseau et accélère leur traitement.

Une autre distinction importante est la facilité d’analyse. JSON est directement mappé sur les structures de données de nombreux langages de programmation (objets, dictionnaires, listes, tableaux). L’analyse de JSON est donc souvent plus simple et plus rapide. En JavaScript, la conversion est native. En revanche, l’analyse de XML requiert un analyseur DOM (Document Object Model) ou SAX (Simple API for XML), ce qui peut être plus complexe et plus gourmand en ressources. Enfin, XML supporte les espaces de noms (namespaces) et les commentaires, des fonctionnalités absentes en JSON. Cependant, pour la plupart des cas d’usage des APIs web, la simplicité et l’efficacité de JSON l’emportent sur ces avantages.

Comment utiliser JSON avec d’autres langages ?

Bien que né de JavaScript, JSON est un standard ouvert et son utilisation est répandue dans tous les écosystèmes de programmation. En Python, par exemple, le module natif json fournit des fonctions simples pour travailler avec ce format. La fonction json.loads() (load string) permet de convertir une chaîne de caractères JSON en un dictionnaire Python, et json.dumps() (dump string) fait l’opération inverse. Cette facilité d’intégration est l’une des raisons pour lesquelles les développeurs Python l’utilisent massivement pour interagir avec des APIs web ou pour des fichiers de configuration.

De même, en Java, des bibliothèques populaires comme Jackson ou Gson permettent de sérialiser des objets Java en JSON et de désérialiser du JSON en objets Java avec une grande facilité, souvent avec de simples annotations. En C#, la bibliothèque System.Text.Json (ou la plus ancienne Newtonsoft.Json) offre des fonctionnalités similaires. Cette interopérabilité fait de JSON un pont fiable entre des systèmes hétérogènes, qu’il s’agisse d’un backend en Java communiquant avec une application mobile en Swift ou d’un script Python interrogeant une API Node.js. Pour les professionnels de la data, maîtriser la manipulation de JSON est une compétence essentielle, abordée dans des formations comme le Bootcamp Data Analyst.

Applications concrètes

L’application la plus courante de JSON est sans conteste l’alimentation des applications web et mobiles via les APIs REST. Lorsqu’une application a besoin de données, elle envoie une requête HTTP à un serveur, qui lui répond avec les informations formatées en JSON. Ce format est également très utilisé pour les fichiers de configuration. De nombreux outils de développement, comme les gestionnaires de paquets (npm, composer) ou les éditeurs de code (Visual Studio Code), utilisent des fichiers .json pour gérer les paramètres et les dépendances d’un projet.

Dans le monde du Big Data, JSON est souvent utilisé pour stocker des données semi-structurées dans des bases de données NoSQL comme MongoDB ou Couchbase. Ces bases de données, dites orientées document, stockent les données sous une forme très proche de JSON (BSON pour MongoDB), ce qui permet une grande flexibilité dans le schéma des données. Enfin, JSON est un format clé dans l’Internet des Objets (IoT). Les capteurs et appareils connectés envoient de petites quantités de données à des serveurs centraux, et la légèreté de JSON en fait un choix idéal pour ces communications, souvent contraintes par la bande passante et la consommation d’énergie.

JSON et les métiers de la Data

Pour les professionnels de la donnée, JSON est un format incontournable. Les Data Analysts et Data Scientists l’utilisent quotidiennement pour collecter des données depuis des sources externes via des APIs. Savoir extraire et transformer des données JSON est une compétence fondamentale pour préparer les datasets qui alimenteront leurs analyses et leurs modèles de machine learning. Vous pouvez en apprendre davantage sur ces métiers dans notre glossaire des métiers de la data.

Les Data Engineers, quant à eux, sont chargés de construire les pipelines de données. Ils conçoivent des systèmes capables d’ingérer, de traiter et de stocker de grands volumes de données, qui arrivent souvent au format JSON. Ils doivent donc maîtriser les outils et les techniques pour manipuler efficacement ce format à grande échelle, que ce soit dans des flux de streaming avec Kafka ou dans des data lakes sur le cloud. La maîtrise de JSON est donc une compétence technique essentielle pour quiconque souhaite faire carrière dans la data. Nos formations en data couvrent en profondeur la manipulation de ce type de données.