Python中的JMESPath库示例详解

 更新时间:2023年09月14日 10:32:35   作者:naer_chongya  
这篇文章主要介绍了Python中的JMESPath库示例详解,JMESPath的基本思想是使用类似于XPath的路径表达式来指定要从JSON结构中提取哪些数据,它允许您以一致的方式导航和过滤JSON对象和数组,需要的朋友可以参考下

JMESPath

JMESPath是一个用于处理和查询JSON数据的查询语法库。它允许您以简单、一致和强大的方式从复杂的JSON结构中提取数据。在本文中,我将为您提供一个详细的JMESPath示例,以便您了解如何使用它。

首先,我将简要介绍JMESPath的基本思想和一些常用的查询操作符,然后我将通过一个具体的示例来说明如何使用JMESPath进行JSON查询。

JMESPath基本思想: JMESPath的基本思想是使用类似于XPath的路径表达式来指定要从JSON结构中提取哪些数据。它允许您以一致的方式导航和过滤JSON对象和数组。

JMESPath支持以下几种操作符:

  1. 点操作符(.): 用于访问JSON对象中的属性或数组中的元素。
  2. 方括号操作符([]): 用于访问JSON数组中的元素,可以使用索引、迭代和过滤数组。
  3. 通配符(*)和多级通配符(**): 用于匹配任意层级的属性或数组元素。
  4. 过滤器(?): 用于根据条件过滤数组元素。
  5. 比较操作符: 支持等于(==)、不等于(!=)、小于(<)、小于等于(<=)、大于(>)和大于等于(>=)等比较操作符。
  6. 逻辑操作符: 支持与(and)、或(or)和非(not)等逻辑操作符。

现在,让我们通过一个具体示例来说明如何使用JMESPath进行JSON查询。

示例: 假设我们有以下JSON数据:

{
  "students": [
    {
      "name": "Alice",
      "age": 18,
      "grades": {
        "math": 90,
        "english": 85,
        "science": 92
      }
    },
    {
      "name": "Bob",
      "age": 20,
      "grades": {
        "math": 75,
        "english": 88,
        "science": 80
      }
    },
    {
      "name": "Charlie",
      "age": 19,
      "grades": {
        "math": 85,
        "english": 92,
        "science": 78
      }
    }
  ]
}

我们将使用JMESPath来执行以下查询操作:

1.提取所有学生的名字和年龄:

students[].{ "name": name, "age": age }

这个查询将返回一个包含所有学生名字和年龄的列表:

[
  {
    "name": "Alice",
    "age": 18
  },
  {
    "name": "Bob",
    "age": 20
  },
  {
    "name": "Charlie",
    "age": 19
  }
]

2.提取所有学生的姓名、科目和对应的分数:

students[].{ "name": name, "grades": grades }

这个查询将返回一个包含所有学生姓名、科目和对应分数的列表:

[
  {
    "name": "Alice",
    "grades": {
      "math": 90,
      "english": 85,
      "science": 92
    }
  },
  {
    "name": "Bob",
    "grades": {
      "math": 75,
      "english": 88,
      "science": 80
    }
  },
  {
    "name": "Charlie",
    "grades": {
      "math": 85,
      "english": 92,
      "science": 78
    }
  }
]

3.提取分数大于90分的学生姓名:

students[?grades.math > `90`].name

这个查询将返回一个包含分数大于90分的学生姓名的列表:

[
  "Alice"
]

以上只是一些基础的JMESPath查询示例,JMESPath还支持更复杂的查询操作。您可以使用JMESPath来过滤、排序、组合和转换JSON数据。以下是一些其他常见的JMESPath查询示例:

4.提取所有学生的平均分数:

students[].{ 
  "name": name, 
  "average_grade": (grades.math + grades.english + grades.science) / 3 
}

这个查询将返回一个包含所有学生姓名和平均分数的列表:

[
  {
    "name": "Alice",
    "average_grade": 89
  },
  {
    "name": "Bob",
    "average_grade": 81
  },
  {
    "name": "Charlie",
    "average_grade": 85
  }
]

5.提取平均分数最高的学生姓名:

students[].{ 
  "name": name, 
  "average_grade": (grades.math + grades.english + grades.science) / 3 
} | max_by(@, &average_grade).name

这个查询将返回平均分数最高的学生姓名:

"Alice"

6.提取每个科目的最高分数:

{
  "math": max(students[].grades.math),
  "english": max(students[].grades.english),
  "science": max(students[].grades.science)
}

这个查询将返回每个科目的最高分数:

{
  "math": 90,
  "english": 92,
  "science": 92
}

7.提取年龄在18到20之间的学生姓名:

students[age >= `18` && age <= `20`].name

这个查询将返回年龄在18到20之间的学生姓名:

[
  "Alice",
  "Bob",
  "Charlie"
]

这些示例演示了JMESPath的一些常见用法,您可以使用更复杂的查询来满足您的需求。JMESPath还有更多功能,如嵌套查询、支持正则表达式、对查询结果进行转换等,您可以参考官方文档以获取更详细的信息。

希望这些示例能够帮助您理解JMESPath的基本概念和用法,以便您能够在Python中轻松使用它进行JSON查询。

到此这篇关于Python中的JMESPath库示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python的JMESPath库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

  • Python实现SICP赋值和局部状态

    Python实现SICP赋值和局部状态

    这篇文章主要介绍了Python实现SICP 赋值和局部状态的相关知识,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2023-03-03
  • Python应用之bin文件的制作

    Python应用之bin文件的制作

    bin是二进制文件,其用途依系统或应用而定。一种文件格式binary的缩写。这篇文章主要为大家介绍了Python如何实现bin文件的制作,需要的可以参考一下
    2023-01-01
  • Python异步与定时任务提高程序并发性和定时执行效率

    Python异步与定时任务提高程序并发性和定时执行效率

    Python异步与定时任务是Python编程中常用的两种技术,异步任务可用于高效处理I/O密集型任务,提高程序并发性;定时任务可用于定时执行计划任务,提高程序的执行效率。这两种技术的应用有助于提升Python程序的性能和效率
    2023-05-05
  • Opencv Python实现两幅图像匹配

    Opencv Python实现两幅图像匹配

    这篇文章主要为大家详细介绍了Opencv Python实现两幅图像匹配,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2021-06-06
  • Python解析JSON对象的全过程记录

    Python解析JSON对象的全过程记录

    这篇文章主要给大家介绍了关于Python解析JSON对象的相关资料,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
    2021-03-03
  • python 修改本地网络配置的方法

    python 修改本地网络配置的方法

    今天小编就为大家分享一篇python 修改本地网络配置的方法,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
    2019-08-08
  • 在Django的模型和公用函数中使用惰性翻译对象

    在Django的模型和公用函数中使用惰性翻译对象

    这篇文章主要介绍了在Django的模型和公用函数中使用惰性翻译对象,Django是丰富多彩的Python框架中人气最高的一个,需要的朋友可以参考下
    2015-07-07
  • Python开发实例分享bt种子爬虫程序和种子解析

    Python开发实例分享bt种子爬虫程序和种子解析

    最近疯狂的研究DHT网络技术,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
    2014-05-05
  • Pytorch 如何加速Dataloader提升数据读取速度

    Pytorch 如何加速Dataloader提升数据读取速度

    这篇文章主要介绍了Pytorch 加速Dataloader提升数据读取速度的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2021-05-05
  • pandas dataframe写入到hive方式

    pandas dataframe写入到hive方式

    这篇文章主要介绍了pandas dataframe写入到hive方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-08-08

最新评论