Python json解析库jsonpath原理及使用示例

jsonpath

jsonpath 用于多层嵌套 json格式的 解析。

pip install jsonpath

JsonPath 描述
$ 根节点
@ 现行节点
.or[] 取子节点
n/a 取父节点，jsonpath为支持
.. 就是不管位置，选择所有复合条件的条件
* 匹配所有元素节点
n/a 根据属性访问，json不支持，因为json是个key-value递归结构，不需要数属性访问
[] 迭代器标示(可以在里边做简单的迭代操作，如数组下标，根据内容选值等)
[,] 支持迭代器中做多选
?() 支持过滤操作
() 支持表达式计算
n/a 分组，JsonPath不支持

jsonpath使用示例

book_dict = {
 "store": {
  "book": [
   { "category": "reference",
    "author": "Nigel Rees",
    "title": "Sayings of the Century",
    "price": 8.95
   },
   { "category": "fiction",
    "author": "Evelyn Waugh",
    "title": "Sword of Honour",
    "price": 12.99
   },
   { "category": "fiction",
    "author": "Herman Melville",
    "title": "Moby Dick",
    "isbn": "0-553-21311-3",
    "price": 8.99
   },
   { "category": "fiction",
    "author": "J. R. R. Tolkien",
    "title": "The Lord of the Rings",
    "isbn": "0-395-19395-8",
    "price": 22.99
   }
  ],
  "bicycle": {
   "color": "red",
   "price": 19.95
  }
 }
}
JsonPath Result
$.store.book[*].author store中的所有的book作者
$…author 所有的作者
$.store.* store下的所有元素
$.store…price store中的所有价钱
$…book[2] 第三本书
$…book[(@.length-1)] 最后一本书
$…book[0,1] 取前两本书
$…book[?(@.isbn)] 获取有jsbn的所有数
$…book[?(@.price<10)] 获取价格大于10
$…* 匹配所有数据

使用示例

$ 是查找的根节点，传参数是python的dict 类型，当查找到的时候返回一个list结果，查找失败的时候返回 False.

import jsonpath

result = {
  "code": 0,
  "data": [
    {
      "age": 20,
      "create_time": "2019-09-15",
      "id": 1,
      "mail": "283340479@qq.com",
      "name": "yoyo",
      "sex": "M"
    },
    {
      "age": 21,
      "create_time": "2019-09-16",
      "id": 2,
      "mail": "123445@qq.com",
      "name": "yoyo111",
      "sex": "M"
    }
  ],
  "msg": "success!"
}

msg = jsonpath.jsonpath(result, '$.msg')
print(msg)  # 输出结果 ['success!']
names = jsonpath.jsonpath(result, '$..name')
print(names)  # 输出结果 ['yoyo', 'yoyo111']
no = jsonpath.jsonpath(result, '$..yoyo')
print(no)  # 找不到是结果是 False

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python爬虫JSON及JSONPath运行原理详解

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPATH 对于 XML. JsonPath与XPath语法对

  • Python 解析库json及jsonpath pickle的实现

    1. 数据抽取的概念 2. 数据的分类 3. JSON数据概述及解析 3.1 JSON数据格式 3.2 解析库json json模块是Python内置标准库,主要可以完成两个功能:序列化和反序列化.JSON对象和Python对象映射图如下: 3.2.1 json序列化 对象(字典/列表) 通过 json.dump()/json.dumps() ==> json字符串.示例代码如下: import json class Phone(object): def __init__(self, name,

  • Python使用jsonpath-rw模块处理Json对象操作示例

    本文实例讲述了Python使用jsonpath-rw模块处理Json对象操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 这两天在写一个爬虫,需要从网站返回的json数据提取一些有用的数据. 向url发起请求,返回的是response,在python3中,response.content是二进制bytes类型的,需要用decode()转成unicode的str类型 #如果用的requests发的请求 import json response = requests.get(url,headers=self.

  • Python json模块与jsonpath模块区别详解

    JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML相比较可谓不相上下. Python 3.X中自带了JSON模块,直接import json就可以使用了. 官方文档:http://docs.python.org/library/json.html Json在线解析网站:http://www.json.cn/ JS

  • python的json中方法及jsonpath模块用法分析

    python的json中方法及jsonpath模块用法分析

    本文实例讲述了python的json中方法及jsonpath模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 什么是json JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. json模块中方法的学习 其中类文件对象的理解: 具有read()或者write()方法的对象就是类文件对象,比如f = open("a.txt",

  • 使用fastjson中的JSONPath处理json数据的方法

    介绍 fastjson 1.2.0之后的版本支持JSONPath.,可以在java框架中当作json对象查询语言(OQL)来使用. 常用API public class JSONPath { // 求值,静态方法 public static Object eval(Object rootObject, String path); // 求值,静态方法,按需计算,性能更好 public static Object extract(String json, String path); // 计算Si

  • Java使用JSONPath解析JSON完整内容详解

    JsonPath是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容. JsonPath有许多编程语言,如Javascript,Python和PHP,Java. JsonPath提供的json解析非常强大,它提供了类似正则表达式的语法,基本上可以满足所有你想要获得的json内容. maven中添加jar包 JsonPath可在Central Maven存储库中找到. Maven用户将其添加到您的POM. com.jayway.jsonpath json-path 2.2.0 操作符 操作 说明 $

  • Python json解析库jsonpath原理及使用示例

    jsonpath jsonpath 用于多层嵌套 json格式的 解析. pip install jsonpath JsonPath 描述 $ 根节点 @ 现行节点 .or[] 取子节点 n/a 取父节点,jsonpath为支持 .. 就是不管位置,选择所有复合条件的条件 * 匹配所有元素节点 n/a 根据属性访问,json不支持,因为json是个key-value递归结构,不需要数属性访问 [] 迭代器标示(可以在里边做简单的迭代操作,如数组下标,根据内容选值等) [,] 支持迭代器中做多选

  • Python JSON编解码方式原理详解

    Python JSON编解码方式原理详解

    这篇文章主要介绍了Python JSON编解码方式原理详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 概念 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写.在日常的工作中,应用范围极其广泛.这里就介绍python下它的两种编解码方法: 使用json函数 使用 JSON 函数需要导入 json 库:import json.函数含义: 源码解析: # coding= utf-8 #

  • java JSON解析库Alibaba Fastjson用法详解

    本文实例讲述了java JSON解析库Alibaba Fastjson用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Json是一种轻量级的数据交换格式,应该在一个程序员的开发生涯中是常接触的.简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言. 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率. 现在主流的对象与 JSON 互转的工具很多,这里介绍的是阿里巴巴的开源库 - Fastjson.Fastjson是一个Java库,可用于将Java对象转换为其JSON表示.它还可用

  • 不需要用到正则的Python文本解析库parse

    不需要用到正则的Python文本解析库parse

    目录 1. 真实案例 2. parse 的结果 3. 重复利用 pattern 4. 类型转化 5. 提取时去除空格 6. 大小写敏感开关 7. 匹配字符数 8. 三个重要属性 9. 自定义类型的转换 10 总结一下 从一段指定的字符串中,取得期望的数据,正常人都会想到正则表达式吧? 写过正则表达式的人都知道,正则表达式入门不难,写起来也容易. 但是正则表达式几乎没有可读性可言,维护起来,真的会让人抓狂,别以为这段正则是你写的就可以驾驭它,过个一个月你可能就不认识它了. 完全可以说,天下苦正则久

  • C/C++ Qt 运用JSON解析库的实例代码

    JSON是一种简单的轻量级数据交换格式,Qt库为JSON的相关操作提供了完整的类支持,使用JSON解析文件之前需要先通过TextStream流将文件读入到字符串变量内,然后再通过QJsonDocument等库对该JSON格式进行解析,以提取出我们所需字段. 首先创建一个解析文件,命名为config.json我们将通过代码依次解析这个JSON文件中的每一个参数,具体解析代码如下: { "blog": "https://www.cnblogs.com/lyshark",

  • python数据解析BeautifulSoup爬取三国演义章节示例

    python数据解析BeautifulSoup爬取三国演义章节示例

    目录 数据解析 Beautiful Soup Beautiful Soup用法 案例-爬取三国演义章节及对应的内容 数据解析 数据解析就是将爬取到的整个页面中的局部的内容进行提取.python中常用的数据解析方式有以下三种: bs4(python中独有的) xpath(推荐,通用型强) 正则 数据解析原理概述: 首先我们知道需要解析(提取)的内容都会在标签之间或者标签对应的属性中进行存储 所以我们需进行指定标签的定位 然后将标签或者标签对应的属性中存储的数据值进行提取(解析) Beautiful

  • Python使用Crypto库实现加密解密的示例详解

    目录 一:crypto库安装 二:python使用crypto 1:crypto的加密解密组件des.py 2:crypto组件使用 知识补充 一:crypto库安装 pycrypto,pycryptodome是crypto第三方库,pycrypto已经停止更新三年了,所以不建议安装这个库:pycryptodome是pycrypto的延伸版本,用法和pycrypto 是一模一样的:所以只需要安装pycryptodome就可以了 pip install pycryptodome 二:python使

  • Python使用imagehash库生成ahash算法的示例代码

    目录 知识点补充 前言 生成 ahash 向量数据库 创建集合 插入 ahash 到 milvus 查询 ahash from milvus 知识点补充 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质,就是将图片进行Hash转化,生成一组二进制数字,然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片.aHash中文叫平均哈希算法,顾名思义,在进行转化过程中将用到像素均值. 基本原理: 1.缩小尺寸.这样做会去除图片的细节,只保留结构.明暗等基本信息,目的是统一图片大小,保证后续图片都有相同长

  • 基于json解析神器 jsonpath的使用说明

    基于json解析神器 jsonpath的使用说明

    如果项目需求是从某些复杂的json里面取值进行计算,用jsonpath+IK(ik-expression)来处理十分方便,jsonpath用来取json里面的值然后用IK自带的函数进行计算,如果是特殊的计算那就自定义IK方法搞定,配置化很方便. 下面简单介绍下jsonpath的使用方法,主要测试都在JsonPathDemo类里面: 下面是一个简单的java项目demo: 注意: 其中他的max,min,avg,stddev函数只能类似于如下处理: //正确写法 但是感觉很鸡肋 context.r

随机推荐