JSONのベストプラクティス、操作テクニック、最適化戦略を学びましょう。
JSONはモダンAPIと設定ファイルの共通言語です。6つのデータ型、構文ルール、そしてなぜJSONがWebを席巻したフォーマットになったのかを学びましょう。
JSONとXMLはどちらも構造化データを表現しますが、アプローチは大きく異なります。どちらを選ぶかの判断材料を詳しく解説します。
JSONとYAMLは競合ではなく補完的な関係です。それぞれをいつ使うべきか、ユースケース別に詳しく説明します。
JSON.parse()とJSON.stringify()を深掘り——エラーハンドリング、静かに落とされる値、そして実際のパターンを解説します。
PythonのjsonモジュールはPIPインストール不要で全機能を提供します。json.loads、json.dumps、ファイルI/O、カスタムエンコーダ、エラーハンドリングの実践ガイド。
JSONPathはJSONにとってのXPath — ナビゲートして値を抽出するためのクエリ言語です。構文、現実的なデータセットを使った実例、JavaScriptとPythonでの使い方を紹介します。
Workersは300以上のデータセンターでコードを実行し、Fetch-APIランタイムと1 KBのバンドルサイズを備えています。おもちゃのWorkerと本番で動かせるWorkerを分けるパターン集 — ボディのパース、CORS、上流へのプロキシ、エッジキャッシングについて解説します。
OpenAI Structured OutputsはJSON Schemaを渡すことで、妥当性が保証されたJSONを受け取れる機能です — markdownで囲まれたレスポンスや幻覚キーはもう過去の話。スキーマの設計方法、strictモードの使い方、本番での拒否の扱い方を紹介します。
LLMはJSONを5つの予測可能な方法で壊します: markdownフェンス、末尾のコメント、切り詰め、幻覚キー、型違い。実戦で鍛えられたパターン — strip、extract、repair、retry — とStructured Outputsを代わりに使うべきタイミングを解説します。
普遍的な標準は存在しませんが、あらゆるチームが収束するパターンと、本番で痛みを引き起こすアンチパターンは存在します。エラーフォーマット (RFC 7807)、ページネーション、null、日付、フィールド命名、バージョニングを実例と共に解説します。