解析python中的jsonpath 提取器

 更新时间:2022年01月18日 11:29:12   作者:黑bky  
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。本文给大家介绍python的jsonpath 提取器,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

为什么要用jsonpath

就跟为什么要用xpath一样,jsonpath的设计灵感来源于xpath。一个强大的json数据提取工具。让用户不用编写脚本就可以提取到相应的json数据。

jsonpath的语法

jsonpath可以什么这两种模式来检索数据:
以点为分隔
$.store.book[0].title
$.store.book[0,1] #可以取到第一个和第二个book值
$.store.book[*].title #可以取到所的的book值
以中括号为分隔
$['store']['book'][0]['title']
对于输入.路径,内中路径将始终使用更通用的中括号模式。 (我猜是因为jsonpath在python中是dict,访问方式刚好是用中括号)
还支持[start:end:step]模式
"$.store.book[0:3:2].title" #和python中的range步长计算是一致的
@符号表达式:即可以用来代表长度,也可以用来代表name。
$.store.book[(@.length-1)].title #取到最后一个book的title
$.store.book[?(@.price < 10)].title #取到价格小于10的书的title

jsonpath 解析

接下来讲一个非常强大并且方便的 jsonpath 专门用于 json 解析,解决路径深的老大难问题!
先安装依赖包

pip install jsonpath

学习jsonpath 不得不提到xpath,这两者之间的语法是差不多的

XpathJSONPath描述
/$跟节点
.@现行节点
/. or []取子节点
..n/a取父节点 JsonPath不支持
//..相对节点 就是不管位置,选择所有符合条件的条件
  • |* |匹配所有元素节点

[] |[] |迭代器标示(可以在里面做简单的迭代操作,如数组下标,根据内容选值等)
&#124 |[,] |支持迭代器中做多选
[] |?() |支持过滤操作
n/a |() |支持表达式计算
() |n/a |分组,JsonPath不支持

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": "2021-09-15",
            "id": 1,
            "mail": "2833479@qq.com",
            "name": "yoyo",
            "sex": "M"
        },
        {
            "age": 21,
            "create_time": "2021-09-16",
            "id": 2,
            "mail": "12344@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

这样就可以不用管层级结构也能取值了。

到此这篇关于python的jsonpath 提取器的文章就介绍到这了,更多相关python jsonpath 提取器内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 浅谈keras 的抽象后端(from keras import backend as K)

    浅谈keras 的抽象后端(from keras import backend as K)

    这篇文章主要介绍了浅谈keras 的抽象后端(from keras import backend as K),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-06-06
  • 在Python中执行系统命令的方法示例详解

    在Python中执行系统命令的方法示例详解

    最近在做那个测试框架的时候发现对python执行系统命令不太熟悉,所以想着总结下,下面这篇文章主要给大家介绍了关于在Python中执行系统命令的方法,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
    2017-09-09
  • Python与机器学习库LightGBM使用详解

    Python与机器学习库LightGBM使用详解

    LightGBM是一种高效的梯度提升决策树框架,以其快速训练和高预测性能闻名,它通过直方图算法和基于叶子生长策略优化技术,能够在大规模数据集上提供卓越性能,本文详细介绍了如何使用LightGBM进行分类和回归任务,包括模型构建、参数调整
    2025-01-01
  • 教你如何用python爬取王者荣耀月收入流水线

    教你如何用python爬取王者荣耀月收入流水线

    这篇文章主要介绍了教你如何用python爬取王者荣耀月收入流水线,对正在学习python的小伙伴们有一定的帮助,需要的朋友可以参考下
    2021-04-04
  • Python内存优化的七种技巧分享

    Python内存优化的七种技巧分享

    本文将重点介绍 Python 的内置机制,并介绍 7 种原始但有效的内存优化技巧,掌握这些技巧将大大提高你的 Python 编程能力,文中通过代码示例给大家讲解的非常详细,感兴趣的小伙伴跟着小编一起来学习吧
    2024-02-02
  • 详解一种用django_cache实现分布式锁的方式

    详解一种用django_cache实现分布式锁的方式

    这篇文章主要介绍了详解一种用django_cache实现分布式锁的方式,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-09-09
  • Python ORM框架Peewee用法详解

    Python ORM框架Peewee用法详解

    这篇文章主要介绍了Python ORM框架Peewee用法详解,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
    2020-04-04
  • python 星号(*)的多种用途

    python 星号(*)的多种用途

    这篇文章主要介绍了python 星号(*)的多种用途,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-09-09
  • 装了python再装anaconda该怎么操作保姆级教程

    装了python再装anaconda该怎么操作保姆级教程

    本文详细介绍了在已安装Python的情况下如何正确安装和配置Anaconda环境,包括Python环境变量的配置、Anaconda的下载安装以及环境变量配置,文中通过代码就介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2024-11-11
  • python实现数据挖掘中分箱的示例代码

    python实现数据挖掘中分箱的示例代码

    数据分箱(英语:Data binning)是一种数据预处理方法,用于最大限度地减少小观测误差的影响,本文主要为大家介绍了python实现数据分箱的相关知识,感兴趣的可以了解下
    2024-01-01

最新评论