«آشنایی با قابلیت‌های پیشرفته JSONLab: از مثال‌ها تا فشرده‌سازی داده‌ها و اشتراک‌گذاری در Python»

ویژگی‌های جدید: نسخه 2.9.8 از JSONLab با نام “Micronus Prime – Beta” منتشر شده است و شامل ویژگی‌های جدید و بهبودهای مهمی می‌باشد که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد کار با داده‌های پیچیده و فرمت‌های مختلف را به طور مؤثرتری انجام دهند. این نسخه به عنوان بخشی از پروژه NeuroJSON، که با حمایت موسسه ملی بهداشت آمریکا (NIH) توسعه می‌یابد، منتشر شده است. هدف این پروژه ایجاد فرمت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر و جستجوپذیر برای داده‌های تصویربرداری عصبی و ایجاد پلتفرم‌های اشتراک‌گذاری داده‌های این حوزه است.

ویژگی‌های کلیدی JSONLab v2.9.8:

1. Memory-Map JSON: این نسخه از JSONLab از قابلیت “Memory-Map” برای خواندن و نوشتن سریع فایل‌های JSON و binary JSON با استفاده از توابع jsonget و jsonset پشتیبانی می‌کند.

2. پشتیبانی از JSONPath: امکان انجام پرس و جو با استفاده از JSONPath بر روی داده‌های MATLAB، فایل‌های JSON و جریان‌های binary JSON فراهم شده است.

3. تغییرات در پشتیبانی از BJData: این نسخه از JSONLab از مشخصات جدید BJData (نسخه V1 Draft-2) پشتیبانی می‌کند که در آن ترتیب بایت داده‌های عددی از Big-Endian به Little-Endian تغییر کرده است.

4. پیوند داده‌ها و کش خودکار: قابلیت پیوند داده‌های چندگانه JSON و binary JSON فراهم شده است و داده‌ها به صورت خودکار کش شده و امکان بارگذاری و پردازش به موقع داده‌ها وجود دارد.

5. فشرده‌سازی Blosc2: برای ذخیره داده‌های آرایه‌ای بزرگ N-D، JSONLab از فشرده‌ساز Blosc2 برای عملکرد بالاتر استفاده می‌کند.

6. پشتیبانی از فرمت‌های متنوع فایل: JSONLab از فرمت‌های مختلفی برای فایل‌ها مانند .nii، .nii.gz، .jnii، .h5، .snirf، .tsv و .csv پشتیبانی می‌کند و به کاربر این امکان را می‌دهد که انواع مختلف فایل‌ها را به راحتی بارگذاری کند.

7. دستورات جدید برای ذخیره و بارگذاری داده‌ها: دستورهای جدیدی برای ذخیره و بارگذاری داده‌ها، مانند savejd و loadjd، اضافه شده‌اند که امکان ذخیره‌سازی و بارگذاری داده‌ها به‌صورت JSON و Binary JSON را بهبود می‌بخشند.

نکات اضافه:

• JSONLab از اینترفیس‌های داخلی MATLAB و Octave مانند jsonencode و jsondecode استفاده می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد که از توابع داخلی این نرم‌افزارها بهره‌برداری کنند.
• این نسخه از JSONLab به کاربران این امکان را می‌دهد که با استفاده از فشرده‌سازی Zlib/Gzip و سایر الگوریتم‌ها داده‌ها را فشرده‌سازی یا از حالت فشرده خارج کنند.
• این ابزار به طور ویژه برای استفاده در پروژه‌های علمی مانند داده‌های تصویربرداری عصبی و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده طراحی شده است.

نتیجه‌گیری: JSONLab ابزاری مفید و کارآمد برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده، به‌ویژه در زمینه‌های علمی و تصویربرداری عصبی است. قابلیت‌های جدید این نسخه به‌ویژه برای کار با داده‌های بزرگ و پیچیده در فرمت‌های مختلف، به کاربران کمک می‌کند تا کارایی بیشتری در ذخیره‌سازی، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها داشته باشند.

JSONLab یک انکودر و دیکودر برای فرمت‌های JSON/UBJSON/MessagePack است که به طور کامل در زبان MATLAB نوشته شده است. این ابزار به شما این امکان را می‌دهد که داده‌های ساختاریافته‌ی MATLAB (مانند آرایه‌ها، ساختارها، سلول‌ها و اشیاء) را به فرمت‌های JSON/UBJSON/MessagePack تبدیل کنید و یا بالعکس، فایل‌های JSON/UBJSON/MessagePack را به ساختار داده‌ای MATLAB تبدیل نمایید.

ویژگی‌های جدید در JSONLab v3.0:

در نسخه‌های JSONLab از 2.0 تا 3.0، تغییراتی در سازگاری با فرمت‌های داده‌ی مختلف اعمال شده است. به ویژه، فرمت BJData که در نسخه جدید JSONLab معرفی شده است، با تغییرات مهمی همراه است. BJData از مشخصات UBJSON نسخه 12 استخراج شده است و ویژگی‌های جدیدی مانند افزودن انواع داده‌ی عددی جدید (uint16، uint32، uint64، float16) را شامل می‌شود که در JSONLab نسخه 2.0 یا جدیدتر پشتیبانی می‌شود. علاوه بر این، BJData از یک ساختار داده بهینه‌شده برای آرایه‌های N-D پشتیبانی می‌کند که این ویژگی از سال 2013 در JSONLab موجود بوده است.

تغییرات مهم در BJData:

• BJData به جای Big-Endian، از ترتیب بایت Little-Endian به طور پیش‌فرض استفاده می‌کند.
• BJData فقط اجازه می‌دهد تا از انواع داده‌ی ثابت و غیر صفر با طول ثابت (مانند UiuImlMLhdDC) برای ساختار آرایه بهینه‌شده استفاده شود.
• BJData دیگر NaN، Inf یا -Inf را به null تبدیل نمی‌کند، که این ویژگی از سال 2013 در JSONLab پشتیبانی می‌شود.

نکات مهم برای کار با BJData:

• برای جلوگیری از استفاده از ویژگی‌های جدید BJData، می‌توانید در فرمان savebj گزینه‌های ‘UBJSON’,1 و ‘Endian’,’B’ را اضافه کنید.
• برای بارگذاری فایل‌های داده‌ی BJData که با نسخه‌های قبلی JSONLab (مانند v2.0) تولید شده‌اند، باید از گزینه ‘Endian’,’B’ در فرمان loadbj استفاده کنید.

JSONLab چیست؟ JSONLab یک انکودر و دیکودر برای فرمت‌های JSON، UBJSON و MessagePack است که به طور کامل با زبان MATLAB نوشته شده است. این ابزار به شما امکان می‌دهد داده‌های پیچیده را به فرمت‌های JSON و UBJSON تبدیل کنید و یا بالعکس، آن‌ها را به ساختار داده‌های MATLAB تبدیل نمایید.

ویژگی‌های مهم JSONLab:

• JSONLab برای ذخیره و تبادل داده‌های علمی بهینه‌شده است و از فرمت‌های داده‌ای مختلف مانند N-D arrays، ساختارهای پیچیده و داده‌های گراف‌ها پشتیبانی می‌کند.
• JSONLab برای استفاده در MATLAB و GNU Octave (نسخه‌های 3.8 و بالاتر) طراحی شده است و به دلیل سبک بودن و قابلیت جابجایی بالای خود، ابزار مناسبی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ علمی است.
• این ابزار از فرمت‌های JSON و UBJSON برای ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت باینری استفاده می‌کند، که این امر باعث می‌شود داده‌ها سریع‌تر کدگذاری و دیکدگذاری شوند و حجم فایل‌ها کاهش یابد.

فرمت‌های JSON و UBJSON:

• JSON (JavaScript Object Notation) یک فرمت متنی انسانی‌خوان است که برای نمایه‌سازی داده‌های پیچیده و سلسله‌مراتبی استفاده می‌شود. این فرمت به‌طور گسترده‌ای در تبادل داده‌ها در اپلیکیشن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• UBJSON (Universal Binary JSON) یک فرمت باینری JSON است که به طور خاص برای رفع محدودیت‌های JSON طراحی شده و امکان ذخیره داده‌های باینری با رکوردهای داده‌ای قوی‌تر را فراهم می‌آورد. این فرمت باعث می‌شود که اندازه فایل‌ها کوچکتر و عملیات کدگذاری و دیکدگذاری سریع‌تر انجام شوند.
• MessagePack نیز یک فرمت باینری مشابه JSON است که در تبادل داده‌ها در اپلیکیشن‌های وب و بومی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

هدف JSONLab و پروژه‌های مرتبط: پروژه NeuroJSON که JSONLab بخشی از آن است، هدف دارد تا فرمت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر و جستجوپذیر برای داده‌های تصویربرداری عصبی ایجاد کند. فرمت‌های JData و BJData که به طور خاص برای داده‌های علمی پیچیده طراحی شده‌اند، هدف دارند تا داده‌ها را در فرمت‌هایی ساده و قابل حمل ذخیره کنند که مشابه فرمت‌های پیچیده‌تری مانند HDF5 باشند، اما با ساختار ساده‌تر و پشتیبانی بیشتر در اکوسیستم نرم‌افزار.

JSONLab یک کتابخانه متن‌باز برای رمزگذار و رمزگشاهای فرمت‌های JSON، UBJSON و MessagePack است که به طور کامل با استفاده از زبان برنامه‌نویسی MATLAB نوشته شده است. این ابزار به شما این امکان را می‌دهد که داده‌های مختلف MATLAB (شامل آرایه‌ها، ساختارها، سلول‌ها، و اشیاء) را به فرمت‌های JSON، UBJSON یا MessagePack تبدیل کنید و یا برعکس، فایل‌های این فرمت‌ها را به ساختارهای داده‌ای MATLAB تبدیل نمایید.

ویژگی‌های اصلی JSONLab:

1. سازگاری با MATLAB و Octave: JSONLab به طور کامل در زبان MATLAB نوشته شده است و به راحتی می‌تواند در نسخه‌های مختلف MATLAB (از R2008 به بالا) و GNU Octave (نسخه 3.8 به بالا) استفاده شود. این ابزار بسیار سبک و پرتابل است و برای پردازش فایل‌های JSON، UBJSON و MessagePack در MATLAB یا Octave بهینه شده است.

2. پشتیبانی از فرمت‌های داده باینری (UBJSON و MessagePack): JSONLab امکان پردازش فرمت‌های JSON باینری (UBJSON) و MessagePack را نیز فراهم می‌کند. این فرمت‌های باینری به طور خاص برای رفع محدودیت‌های فرمت متنی JSON طراحی شده‌اند و به شما این امکان را می‌دهند که داده‌ها را به صورت فشرده و با نوع داده‌های قوی‌تر ذخیره کنید، در نتیجه سرعت کدگذاری و دیکدگذاری افزایش می‌یابد و اندازه فایل‌ها کوچکتر می‌شود.

3. پشتیبانی از BJData و JData: JSONLab همچنین از فرمت‌های BJData (Binarized JSON Data) و JData پشتیبانی می‌کند. این فرمت‌ها به طور خاص برای ذخیره داده‌های علمی پیچیده طراحی شده‌اند. JData یک فرمت استاندارد است که به شما اجازه می‌دهد داده‌های علمی پیچیده مانند آرایه‌های چندبعدی (N-D arrays)، آرایه‌های پراکنده، ساختارهای درختی و گراف‌ها را با استفاده از JSON و UBJSON ذخیره کنید.

4. تسریع در پردازش داده‌ها: یکی از ویژگی‌های برجسته JSONLab، عملکرد سریع آن در پردازش داده‌های JSON است، به ویژه هنگامی که با آرایه‌های بزرگ N-D سر و کار دارید. این ابزار بهینه‌شده برای خواندن فایل‌های JSON با ساختارهای سلسله‌مراتبی ساده و همچنین فایل‌هایی که شامل آرایه‌های بزرگ N-D هستند، می‌باشد.

فرمت‌های مختلف در JSONLab:

• JSON (JavaScript Object Notation): این فرمت متنی برای نمایه‌سازی داده‌های پیچیده و سلسله‌مراتبی طراحی شده است و به طور گسترده در تبادل داده‌ها میان اپلیکیشن‌ها استفاده می‌شود. JSON برای انسان قابل خواندن است و به راحتی توسط بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی می‌شود.

• UBJSON (Universal Binary JSON): این فرمت باینری JSON است که به منظور رفع محدودیت‌های JSON توسعه یافته است. UBJSON قابلیت ذخیره‌سازی داده‌های باینری را دارد و از آن برای ذخیره رکوردهای داده‌ای با نوع‌های قوی‌تر استفاده می‌شود، که منجر به کاهش اندازه فایل‌ها و افزایش سرعت پردازش داده‌ها می‌شود.

• MessagePack: این فرمت نیز مشابه UBJSON است و برای تبادل داده‌ها در برنامه‌های وب و بومی استفاده می‌شود. MessagePack کمی فشرده‌تر از UBJSON است، اما قابلیت خواندن آن از UBJSON دشوارتر است.

تغییرات در نسخه جدید (v3.0): در نسخه 3.0 JSONLab تغییرات مهمی اعمال شده است. به ویژه، BJData Specification Draft 2 معرفی شده که تغییرات قابل توجهی را شامل می‌شود. این تغییرات شامل مواردی چون تغییر ترتیب بایت پیش‌فرض به Little-Endian به جای Big-Endian، اضافه شدن انواع داده عددی جدید مانند uint16، uint32، uint64، float16 و پشتیبانی از ساختارهای داده‌ای بهینه‌شده برای آرایه‌های N-D می‌شود.

نکات مهم برای استفاده از BJData:

• برای جلوگیری از استفاده از ویژگی‌های جدید BJData، می‌توانید در فرمان savebj گزینه‌های ‘UBJSON’,1 و ‘Endian’,’B’ را مشخص کنید.
• برای بارگذاری فایل‌های داده BJData که با نسخه‌های قبلی JSONLab تولید شده‌اند، باید از گزینه ‘Endian’,’B’ در دستور loadbj استفاده کنید.

هدف پروژه NeuroJSON: پروژه NeuroJSON که به طور مستقیم به JSONLab مرتبط است، هدف دارد تا فرمت‌های داده مقیاس‌پذیر و جستجوپذیر برای داده‌های تصویربرداری عصبی ایجاد کند. این فرمت‌های داده‌ای به ویژه برای تبادل و ذخیره‌سازی داده‌های علمی پیچیده مناسب هستند و می‌توانند جایگزین فرمت‌های پیچیده‌ای همچون HDF5 شوند، ولی در عین حال ساختار ساده‌تری دارند و پشتیبانی نرم‌افزاری بیشتری دارند.

در نهایت، هدف اصلی JSONLab و پروژه‌های مرتبط با آن ایجاد استانداردهایی برای ذخیره‌سازی و تبادل داده‌های علمی پیچیده است تا داده‌ها بتوانند به راحتی بین ابزارهای مختلف جابجا شوند و پردازش‌های پیچیده‌تری انجام گیرند.

JSONLab مجموعه‌ای از توابع را برای کار با فرمت‌های مختلف داده‌های JSON فراهم می‌آورد. این مجموعه شامل توابعی برای تجزیه و تجزیه JSON (مانند loadjson)، و همچنین توابعی برای کدگذاری داده‌های MATLAB به فرمت‌های JSON (مانند savejson) است. این کتابخانه همچنین از چندین فرمت دیگر مانند BJData (JSON باینری)، UBJSON و MessagePack پشتیبانی می‌کند که هرکدام مخصوص ذخیره‌سازی داده‌های پیچیده و بزرگ در قالب‌های فشرده و بهینه‌شده هستند.

در نسخه‌های 2.9.8 و بالاتر JSONLab، یک رابط یکپارچه برای بارگذاری و ذخیره‌سازی انواع مختلف فایل‌ها به فرمت‌های JSON، BJData، UBJSON، MessagePack و HDF5 فراهم شده است. این رابط‌ها امکان ذخیره‌سازی و بارگذاری داده‌ها را در قالب‌های مختلف به‌صورت واحد و ساده‌تر فراهم می‌کنند.

توضیح بیشتر در مورد توابع مختلف:

1. savejson:

   • این تابع برای ذخیره‌سازی داده‌ها در فرمت JSON استفاده می‌شود. شما می‌توانید داده‌های MATLAB مانند ماتریس‌ها، ساختارها و انواع پیچیده دیگر را به فرمت JSON تبدیل کنید. علاوه بر این، این تابع امکان تنظیم ویژگی‌های مختلف مانند فشرده‌سازی داده‌ها، انتخاب نام ریشه (root name) برای JSON و تنظیم نحوه قالب‌بندی خروجی را نیز فراهم می‌آورد.
   • به عنوان مثال، شما می‌توانید یک ساختار را به فرمت JSON ذخیره کنید و آن را در یک فایل با فرمت .json ذخیره نمایید. همچنین امکان ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت فشرده‌شده نیز وجود دارد.

2. loadjson:

   • این تابع برای تجزیه فایل‌های JSON و تبدیل آن‌ها به ساختارهای داده‌ای MATLAB استفاده می‌شود. شما می‌توانید از این تابع برای بارگذاری یک فایل JSON از دیسک یا حتی یک URL استفاده کنید. این تابع قادر است داده‌ها را با ویژگی‌های مختلفی مانند حذف فاصله‌های اضافی یا ذخیره‌سازی داده‌ها در قالب خاص مانند containers.Map بارگذاری کند.
   • به طور مشابه، این تابع امکان بارگذاری JSON از URLها و حتی لینک‌های داده‌ای داخلی را فراهم می‌آورد.

3. savebj:

   • این تابع مشابه savejson است، اما خروجی آن به فرمت JSON باینری است که فشرده‌تر و بهینه‌تر از فرمت JSON متنی است. این فرمت معمولاً برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگتر و پیچیده‌تر به کار می‌رود. علاوه بر آن، شما می‌توانید از این تابع برای ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت فشرده با استفاده از فرمت‌های مختلف مانند gzip و zlib استفاده کنید.

4. loadbj:

   • مشابه تابع loadjson، این تابع برای بارگذاری داده‌های ذخیره‌شده به فرمت JSON باینری استفاده می‌شود. داده‌ها پس از بارگذاری به صورت ساختارهای داده‌ای MATLAB تبدیل می‌شوند. این تابع امکان بارگذاری فایل‌های باینری JSON از روی دیسک یا URL را نیز فراهم می‌آورد.

5. jdataencode و jdatadecode:

   • این توابع برای تبدیل داده‌های پیچیده MATLAB به فرمت‌هایی که قابلیت تبدیل به JSON را دارند، استفاده می‌شوند. این توابع برای تجزیه و تحلیل داده‌هایی مانند آرایه‌های چندبعدی، داده‌های پراکنده (sparse)، ماتریس‌های پیچیده و ساختارهای دیگر به‌کار می‌روند.

6. savejd و loadjd:

   • این توابع رابط‌های یکپارچه‌ای برای ذخیره و بارگذاری انواع مختلف فایل‌های داده از جمله JSON، BJData، UBJSON، MessagePack و HDF5 فراهم می‌آورند. این توابع به شما امکان می‌دهند که به راحتی داده‌ها را در قالب‌های مختلف ذخیره و بارگذاری کنید.

نکات اضافی:

• این کتابخانه از فرمت‌های مختلف داده‌ای برای ذخیره‌سازی و انتقال داده‌ها استفاده می‌کند که در حوزه‌هایی مانند علوم داده، تحلیل تصویر، و حتی یادگیری ماشین بسیار مفید است.
• برای پروژه‌هایی که نیاز به ذخیره‌سازی داده‌های پیچیده دارند، استفاده از فرمت‌های فشرده مانند BJData یا MessagePack می‌تواند باعث کاهش حجم داده‌ها و افزایش سرعت بارگذاری و ذخیره‌سازی شود.

در نهایت، JSONLab ابزارهایی بسیار قوی برای کار با داده‌های پیچیده MATLAB است که به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در قالب‌های مختلف به اشتراک بگذارید و آن‌ها را به صورت بهینه مدیریت کنید.

مثال‌ها و استفاده از JSONLab

پوشه مثال‌ها: در پوشه مثال‌ها، چندین اسکریپت برای نمایش کاربردهای اصلی JSONLab وجود دارد. این اسکریپت‌ها به شما کمک می‌کنند تا با تبدیل داده‌ها به فرمت JSON و بالعکس آشنا شوید. برای مثال:

1. اسکریپت demo_jsonlab_basic.m: این اسکریپت فرایند تبدیل ساختار داده‌های MATLAB به متن JSON و برعکس را نشان می‌دهد.
2. اسکریپت jsonlab_selftest.m: در این اسکریپت، فایل‌های پیچیده JSON که از اینترنت دانلود شده‌اند، بارگذاری می‌شوند و عملکرد توابع loadjson و savejson برای آزمایش رگرسیون بررسی می‌شود.
3. اسکریپت demo_ubjson_basic.m: این اسکریپت برای آزمایش توابع saveubjson و loadubjson برای انواع مختلف داده‌های MATLAB طراحی شده است.
4. اسکریپت demo_msgpack_basic.m: این اسکریپت برای آزمایش توابع savemsgpack و loadmsgpack استفاده می‌شود.

قبل از استفاده از JSONLab برای پردازش داده‌های خود، پیشنهاد می‌شود که این مثال‌ها را اجرا کرده و با نحوه کارکرد آن آشنا شوید.

تست واحد (Unit Testing): در پوشه تست، یک اسکریپت برای تست انواع مختلف داده‌ها و ورودی‌ها با استفاده از انواع مختلف انکودرها و دیکودرها وجود دارد. این اسکریپت همچنین به عنوان یک ابزار اعتبارسنجی برای توابع JSONLab عمل می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که خروجی‌ها با مشخصات پایه‌ای JSONLab مطابقت دارند.

فشرده‌سازی/دیکمپرش داده‌ها در حافظه: JSONLab مجموعه‌ای از توابع را برای فشرده‌سازی و دیکمپرش داده‌ها در حافظه فراهم می‌کند. این توابع از چندین روش فشرده‌سازی مختلف مانند zlib، gzip، lzma و غیره پشتیبانی می‌کنند. به عنوان مثال، می‌توان داده‌ها را با استفاده از zlibencode فشرده کرده و سپس با استفاده از zlibdecode آنها را دیکمپرش کرد.

برای فشرده‌سازی داده‌ها، توابع مختلفی مانند gzipencode و lzmaencode نیز در دسترس هستند که به شما اجازه می‌دهند تا با تنظیم سطح فشرده‌سازی (از -1 تا -9) نرخ فشرده‌سازی را تغییر دهید. علاوه بر این، می‌توانید از روش‌های فشرده‌سازی دیگری مانند lz4 و zstd برای سرعت بالاتر یا تعادل بین سرعت و نسبت فشرده‌سازی استفاده کنید.

استفاده از jsave/jload برای به اشتراک‌گذاری متغیرهای محیط کاری: از نسخه 2.0 JSONLab، دو تابع jsave و jload برای ذخیره و بارگذاری متغیرهای محیط کاری در نظر گرفته شده‌اند. این توابع مشابه توابع save و load در MATLAB و Octave عمل می‌کنند. فایل‌هایی که توسط jsave ذخیره می‌شوند به طور پیش‌فرض با پسوند .pmat ذخیره می‌شوند که می‌تواند از فایل‌های .mat کوچک‌تر باشد و از فشرده‌سازی LZMA پشتیبانی می‌کند.

این فایل‌های .pmat علاوه بر MATLAB، به راحتی در بسیاری از محیط‌های برنامه‌نویسی دیگر مانند Python و JavaScript قابل استفاده هستند. همچنین این فایل‌ها نیمه‌خوانا هستند، به این معنا که می‌توان داده‌ها را حتی در خط فرمان مشاهده کرد.

اشتراک‌گذاری داده‌های JSONLab در Python: اگرچه فایل‌های JSON ایجاد شده توسط JSONLab کاملاً با فرمت JSON سازگار هستند، برای راحتی بیشتر، استفاده از یک ماژول سبک به نام jdata توصیه می‌شود که داده‌ها را به راحتی به ساختارهای داده‌ای Python/Numpy تبدیل می‌کند. این ماژول می‌تواند فایل‌های باینری JData و UBJSON را که از JSONLab تولید شده‌اند، بخواند و بنویسد.

برای استفاده از این ماژول‌ها در Python، کافی است که آن‌ها را نصب کرده و از توابع موجود در آن‌ها برای بارگذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها استفاده کنید. این روش امکان پردازش سریعتر و فضای ذخیره‌سازی کوچک‌تری را فراهم می‌آورد.

مسائل شناخته‌شده و کارهایی که باید انجام شود: JSONLab هنوز با چندین محدودیت روبرو است که در نسخه‌های آینده برطرف خواهند شد. برخی از مسائل شناخته‌شده شامل تبدیل آرایه‌های سلولی و ساختار داده‌های چندبعدی به آرایه‌های دو بعدی و برخی تفاوت‌ها در پردازش نام‌های چندبایتی بین MATLAB و Octave هستند. همچنین، توابع savejson و saveubjson ویژگی‌های خاصی مانند پشتیبانی از متدهای کلاس‌های MATLAB را ندارند.

کمک و بازخورد: JSONLab یک پروژه متن‌باز است و شما می‌توانید به راحتی آن را تغییر داده و بهبود بخشید. اگر باگ یا مشکلی یافتید، می‌توانید آن را گزارش کرده و در صورت لزوم تغییرات خود را به پروژه اضافه کنید. برای این کار باید JSONLab را از مخزن گیت‌هاب دانلود کرده و تغییرات خود را در آن پیاده‌سازی کنید. سپس می‌توانید یک درخواست کشش (pull request) ارسال کنید تا تغییرات شما به نسخه اصلی اضافه شود.