Python for AI/Errors ও Files/Lesson 30

JSON

Dictionary আর list file-এ save করা আর ফেরত পড়া — json.dump/load, বাংলার জন্য ensure_ascii=False, কোন type যায় আর কোনটা যায় না, আর config file-এর pattern।

সময়: 20 মিনিট
Exercise: 1
Challenge: 1
Quiz: 3 প্রশ্ন

সহজ ভাষায়

আগের lesson-এ file-এ text লিখেছি। কিন্তু একটা dictionary text-এ লিখে আবার ফেরত dictionary পাওয়া কঠিন। JSON (JavaScript Object Notation) হলো এর standard সমাধান — structured data text হিসেবে লেখার একটা ভাষা, যেটা প্রায় সব programming language বোঝে।

main.py

import json

student = {"name": "নুসরাত", "cgpa": 3.85, "skills": ["Python", "SQL"], "graduated": False}

with open("student.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(student, f, indent=2, ensure_ascii=False)

print(open("student.json", encoding="utf-8").read())

with open("student.json", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)

print(loaded == student)
print(loaded["skills"][0])

কেন দরকার?

Config file — model-এর setting, hyperparameter।
API — প্রায় সব web API (Claude API সহ) JSON পাঠায় আর নেয়।
Experiment result — accuracy, loss, সময় — save করে পরে তুলনা।
Dataset — অনেক NLP dataset JSON বা JSON Lines (.jsonl) format-এ।

Python ↔ JSON

Python	JSON
`dict`	object `{}`
`list`, `tuple`	array `[]`
`str`	string
`int`, `float`	number
`True` / `False`	`true` / `false`
`None`	`null`

main.py

import json

data = {"ok": True, "missing": None, "point": (3, 4)}
text = json.dumps(data)
print(text)
print(json.loads(text))

খেয়াল করো: tuple (3, 4) ফেরত এসেছে list [3, 4] হয়ে। আর JSON-এ true/null, Python-এ True/None।

চারটা function

	file	string
Python → JSON	`json.dump(obj, f)`	`json.dumps(obj)`
JSON → Python	`json.load(f)`	`json.loads(text)`

মনে রাখার উপায়: শেষে s মানে string।

বাংলা আর `ensure_ascii=False`

main.py

import json

print(json.dumps({"label": "ভালো"}))
print(json.dumps({"label": "ভালো"}, ensure_ascii=False))

Default-এ JSON সব non-English অক্ষর ভ-এর মতো code-এ লেখে — ঠিক আছে, কিন্তু মানুষের পক্ষে পড়া অসম্ভব। ensure_ascii=False দিলে আসল বাংলা থাকে। (তখন file খোলার সময় encoding="utf-8" দিতেই হবে।)

যা JSON-এ যায় না

main.py

import json
from datetime import date

json.dumps({"exam": date(2026, 12, 15)})

সমাধান — আগে রূপান্তর করো:

main.py

import json
from datetime import date

record = {"exam": date(2026, 12, 15).isoformat(), "tags": sorted({"ml", "nlp"})}
print(json.dumps(record))

JSON Lines: বড় dataset-এর জন্য

একটা বিশাল JSON array একবারে memory-তে load করতে হয়। JSON Lines-এ প্রতিটা লাইন একটা আলাদা JSON object — লাইন ধরে ধরে পড়া যায়:

main.py

import json

reviews = [{"text": "দারুণ", "label": 1}, {"text": "বাজে", "label": 0}, {"text": "ঠিক আছে", "label": 1}]

with open("reviews.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
    for r in reviews:
        f.write(json.dumps(r, ensure_ascii=False) + "\n")

with open("reviews.jsonl", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        row = json.loads(line)
        print(row["label"], row["text"])

OpenAI আর Anthropic-এর fine-tuning ও batch API data নেয় ঠিক এই .jsonl format-এ।

Exercise

Config save আর load

+20 XP

দুটো function লেখো:

save_config(path, config) — dictionary-টা JSON file-এ save করবে, indent=2 দিয়ে, আর বাংলা যেন ব-এর মতো না হয়ে আসল অক্ষরে থাকে
load_config(path) — JSON file পড়ে dictionary return করবে

solution.py

import json


def save_config(path, config):
    pass


def load_config(path):
    pass


save_config("config.json", {"model": "bert-bn", "lr": 0.001, "labels": ["ভালো", "খারাপ"]})
print(open("config.json", encoding="utf-8").read())
print(load_config("config.json"))

Quiz

Q1json.dump আর json.dumps-এর পার্থক্য কী?
কোনো পার্থক্য নেইdump সরাসরি file-এ লেখে; dumps একটা string return করে (s = string)dumps দ্রুত
Q2Python-এর tuple (1, 2) JSON-এ save করে আবার load করলে কী পাবে?
(1, 2)[1, 2]Error
Q3কোনটা সরাসরি JSON-এ save করা যায় না?
{"a": [1, 2, None]}{"when": datetime.now()}{"ok": True, "score": 0.9}

0/3 answered

Challenge

Default-এর সাথে config মেলানো

+50 XP

load_with_defaults(path, defaults) function লেখো:

File না থাকলে → defaults-এর একটা copy return করবে
File থাকলে → defaults-এর ওপর file-এর মান বসাবে। Nested dictionary হলে ভেতরেও মেলাবে (পুরোটা বদলে দেবে না)

যেমন defaults {"train": {"lr": 0.001, "epochs": 10}} আর file-এ {"train": {"epochs": 3}} → ফলাফল {"train": {"lr": 0.001, "epochs": 3}}।

defaults dictionary নিজে কখনো বদলাবে না।

solution.py

import json


def load_with_defaults(path, defaults):
    pass


defaults = {"model": "base", "train": {"lr": 0.001, "epochs": 10}}
with open("user.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump({"train": {"epochs": 3}}, f)

print(load_with_defaults("user.json", defaults))
print(load_with_defaults("missing.json", defaults))

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

Experiment-এর ফলাফল save করা, যাতে পরে সব run তুলনা করা যায়:

main.py

import json
from pathlib import Path

runs_dir = Path("runs")
runs_dir.mkdir(exist_ok=True)

for name, acc in [("baseline", 0.71), ("bert-bn", 0.89), ("lstm", 0.83)]:
    result = {"name": name, "accuracy": acc, "config": {"lr": 0.001}}
    (runs_dir / f"{name}.json").write_text(json.dumps(result, indent=2), encoding="utf-8")

results = [json.loads(p.read_text(encoding="utf-8")) for p in runs_dir.glob("*.json")]
best = max(results, key=lambda r: r["accuracy"])
print(f"সেরা: {best['name']} ({best['accuracy']:.0%})")

MLflow, Weights & Biases-এর মতো tool ভেতরে ভেতরে এরকম JSON-ই লেখে — আর সুন্দর dashboard-এ দেখায়।

Interview প্রশ্ন

Beginner: JSON কী? Python dictionary আর JSON-এর পার্থক্য কী?
Intermediate: একটা custom class-এর object JSON-এ কীভাবে save করবে? (default= parameter, বা আগে asdict()।)
Advanced: ১০ লাখ record-এর dataset-এর জন্য JSON বনাম JSON Lines বনাম Parquet — কখন কোনটা?

এরপর কী?

Tabular data — row আর column — এর জন্য সবচেয়ে common format হলো CSV। Excel, Google Sheets, Kaggle — সবখানে। পরের lesson-এ সেটা।

JSON

সহজ ভাষায়

কেন দরকার?

Python ↔ JSON

চারটা function

বাংলা আর ensure_ascii=False

যা JSON-এ যায় না

JSON Lines: বড় dataset-এর জন্য

Exercise

Quiz

Challenge

বাস্তবে কোথায় ব্যবহার হয়?

Interview প্রশ্ন

এরপর কী?

বাংলা আর `ensure_ascii=False`