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4個(gè)小竅門(mén)，讓你在Python中高效使用JSON

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)。

字典和列表是 Python的兩種數(shù)據(jù)類型，也是用來(lái)處理JSON的完美工具。本文將主要分享以下內(nèi)容：

  • 如何載入、編寫(xiě)JSON?
  • 如何在命令行上優(yōu)化、校驗(yàn)JSON?
  • 如何通過(guò)使用JMESPath對(duì)JSON文檔執(zhí)行高級(jí)查詢?

1. JSON解碼

Python自帶一個(gè)功能強(qiáng)大、內(nèi)容豐富的JSON庫(kù)。可通過(guò)以下方式導(dǎo)入：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. import json 
    2.

解碼JSON字符串很簡(jiǎn)單，直接輸入 json.loads(…) 即可。它可以轉(zhuǎn)換成：

  • 字典對(duì)象
  • 列表數(shù)組
  • 識(shí)別布爾值、整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串，在Python中進(jìn)行正確轉(zhuǎn)換。
  • 任何 null 都將被轉(zhuǎn)換為Python的None類型。

以下為json.loads 的一個(gè)實(shí)例：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. >>> import json 
    2.   
  
  
  
  2. >>> jsonstring = '{"name": "erik","age": 38, "married": true}' 
    3.   
  
  
  
  3. >>> json.loads(jsonstring){'name': 'erik', 'age': 38, 'married': True} 
    4.

2. JSON編碼

編碼JSON也很簡(jiǎn)單。使用json.dumps(…) 把由字典、列表和其他本機(jī)類型組成的Python對(duì)象轉(zhuǎn)換為字符串：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. >>> myjson = {'name': 'erik', 'age': 38, 'married': True} 
    2.   
  
  
  
  2. >>> json.dumps(myjson)'{"name": "erik", "age": 38, "married":true}' 
    3.

這其實(shí)是一個(gè)完全相同的文檔，只是被轉(zhuǎn)換成了字符串。所以，要想讓JSON文檔更易讀，可使用縮進(jìn)選項(xiàng)：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. >>> print(json.dumps(myjson, indent=2)) 
    2.   
  
  
  
  2. { 
    3.   
  
  
  
  3.   "name": "erik", 
    4.   
  
  
  
  4.   "age": 38, 
    5.   
  
  
  
  5.   "married": true 
    6.   
  
  
  
  6. } 
    7.

3. 命令行用法

JSON庫(kù)也可從命令行使用，以校驗(yàn)、優(yōu)化JSON：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. $ echo "{ \"name\": \"Monty\", \"age\":45 }" | \ 
    2.   
  
  
  
  2. python3 -m json.tool 
    3.   
  
  
  
  3. { 
    4.   
  
  
  
  4.     "name": "Monty", 
    5.   
  
  
  
  5.     "age": 45 
    6.   
  
  
  
  6. } 
    7.

如果你的電腦系統(tǒng)是Mac或Linux，并且能夠安裝JSON庫(kù)的話，那么你也可以研究一下jq 命令行工具。它除了有便于記憶，可以潤(rùn)色代碼等優(yōu)點(diǎn)外，還有許多其他特點(diǎn)。

jq將在默認(rèn)情況下優(yōu)化JSON

4. 使用JMESPath搜索JSON

JMESPath是一種JSON查詢語(yǔ)言。它能夠讓你輕松地從JSON文檔中獲取所需數(shù)據(jù)。如果你用過(guò)JSON，就會(huì)覺(jué)得獲取嵌套值并不難。

例：doc["person"]["age"]將在一個(gè)如下所示的文檔中獲取age的嵌套值：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. { 
    2.   
  
  
  
  2.   "persons": { 
    3.   
  
  
  
  3.     "name": "erik", 
    4.   
  
  
  
  4.     "age": "38" 
    5.   
  
  
  
  5.   }} 
    6.

但如果是像下面這樣的文檔，該如何從這一組人名中提取所有年齡字段呢?

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. { 
    2.   
  
  
  
  2.   "persons": [ 
    3.   
  
  
  
  3.     { "name": "erik","age": 38 }, 
    4.   
  
  
  
  4.     { "name": "john","age": 45 }, 
    5.   
  
  
  
  5.     { "name": "rob","age": 14 } 
    6.   
  
  
  
  6.   ]} 
    7.

我們可以簡(jiǎn)單地寫(xiě)一套關(guān)于這些人名的重復(fù)指令。雖然很容易，但重復(fù)指令運(yùn)行較慢，會(huì)使你的代碼復(fù)雜化。所以，這就該派JMESPath上場(chǎng)了!

用JMESPath表達(dá)式編寫(xiě)代碼：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. persons[*].age 
    2.

它將返回一個(gè)包含所有年齡的數(shù)組：[38, 45, 14].

假設(shè)要篩選列表，只獲取名為“erik”的人的年齡。你可以編寫(xiě)一個(gè)篩選程序來(lái)執(zhí)行此操作：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. persons[?name=='erik'].age 
    2.

看，多么流暢!

因?yàn)镴MESPath不屬于Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，所以你需要一起安裝pip或pipenv。例如，在虛擬環(huán)境中使用pip：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. $ pip3 install jmespath 
    2.   
  
  
  
  2. $ python3Python 3.8.2 (default, Jul 16 2020, 14:00:26) 
    3.   
  
  
  
  3. >>> import jmespath 
    4.   
  
  
  
  4. >>> j = { "people": [{ "name": "erik","age": 38 }] } 
    5.   
  
  
  
  5. >>> jmespath.search("people[*].age", j) 
    6.   
  
  
  
  6. [38] 
    7.   
  
  
  
  7. >>> 
    8.

現(xiàn)在就去試一試吧!請(qǐng)嚴(yán)格按照交互式教程操作，同時(shí)也不要忘了在JMESPath站點(diǎn)上查看示例哦!

【責(zé)任編輯：趙寧寧 TEL：（010）68476606】


本文標(biāo)題：4個(gè)小竅門(mén)，讓你在Python中高效使用JSON
文章位置：http://m.5511xx.com/article/djdscoe.html