一篇长文带你在python里玩转Json数据

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Json简介

Json(JavaScript Object Notation)

很多网站都会用到Json格式来进行数据的传输和交换,就像上篇我提到的网易云音乐接口,它们返回的数据都是Json格式的。

这因为Json是一种轻量级的数据交换格式,具有数据格式简单,读写方便易懂等很多优点。用它来进行前后端的数据传输,大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。

而且相对于XML来说,更加的轻量级,更方便解析。

今天我们讲讲如何在python里玩转Json数据?

在Json中,遵循“key-value”的这样一种方式。

比如最简单的这种:“{"name" : "zhuxiao5"}”,跟python 里的字典似的,也是一个Json格式的数据。

复杂一点的比如这种(后文会多次使用到这个例子):

{  
    "animals": {  
        "dog": [  
            {  
                "name": "Rufus",  
                "age":15  
            },  
            {  
                "name": "Marty",  
                "age": null  
            }  
        ]  
    }  
}

以上图为例,再多说几句Json格式的特点

  • 对象通过键值对表现;

  • 键通过双引号包裹,后面跟冒号“:”,然后跟该键的值;

  • 值可以是字符串、数字、数组等数据类型;

  • 对象与对象之间用逗号隔开;

  • “{}”用来表达对象;

  • “[]”用来表达数组;

Python中的Json模块

Python中也自带了Json模块,其中json.dumps()、json.loads()较为常用。

json.dumps() 是将 python 对象转化为 json。

json.loads() 是将 json 转化为 python 对象。

#json.dumps(),json.loads()  
import json  
dict_data = {"a": 1, "b": 2}  
# 将dict格式数据转换成json格式字符串  
dump_data = json.dumps(dict_data)  
# 将json格式字符串转换成对应的python值  
load_data = json.loads(dump_data)  
# 打印转换结果  
print(type(dict_data),dict_data)  
print(type(dump_data),dump_data)  
print(type(load_data),load_data)

运行结果:

<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}  
<class 'str'>   {"a": 1, "b": 2}  
<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}

在例子中一开始的变量 dict_data 是一个字典,json.dumps() 后,将dict格式数据转换成json格式字符串。这时候虽然都是{'a': 1, 'b': 2},但是格式却前后不一样。随后又通过 json.loads(),重新将json格式字符串转换成字典。

在线解析Json

在实际应用中,要提取json数据,就要了解返回json数据的结构。

可是Json格式的数据往往是这样的。

大家别担心,我们可以将数据复制到一些json插件或在线解析!

比如这个插件是小五常用的:

此时再打开刚才的网址

是不是清晰了很多呢?

如果用python来获取里面的数据怎么做的?

先利用 json.loads() 来将 Json 转成字典,再用 get() 函数直到得到我们想要的list 对象,那么对于 list 里面的数据我们用个 for 循环就行啦~

额,有点绕。

还是文章一开始的例子,我们想获取其中所有狗狗的名字:

{  
    "animals": {  
        "dog": [  
            {  
                "name": "Rufus",  
                "age":15  
            },  
            {  
                "name": "Marty",  
                "age": null  
            }  
        ]  
    }  
}

我们可以这样做:

load_data = json.loads(dump_data)  
data = load_data.get("animals").get("dog")  
result1 = []  
for i in data:  
    result1.append(i.get("name"))  
print(result1)  

运行结果:

['Rufus', 'Marty']

这样确实可以获得我们想要的结果。

PS:类似的在线解析网站也有很多,比如 https://www.json.cn。

JsonPath

不知道大家还记不记得,在一开始介绍Json时,我提到了它相对于XML来说,更加的轻量级,更方便解析。

既然 XML 人家都有 XPATH ,那么Json有没有类似的工具呢?

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。

JsonPath 对于 Json 来说,相当于 XPATH 对于 XML。

Json结构清晰,可读性高,复杂度低,非常容易匹配,下表是JsonPath的用法。

没错,还是这个例子,我们这次尝试用JsonPath获取其中所有狗狗的名字:

{  
    "animals": {  
        "dog": [  
            {  
                "name": "Rufus",  
                "age":15  
            },  
            {  
                "name": "Marty",  
                "age": null  
            }  
        ]  
    }  
}

我们可以这样做:

load_data = json.loads(dump_data)  
jobs=load_data['animals']['dog']  
result2 = []  
for i in data:  
# 从根节点开始,匹配name节点  
 result2.append(jsonpath.jsonpath(i,'$..name')[0])  
print(result2)  

其中 $..name 代表从根节点开始,匹配name节点

运行结果:

['Rufus', 'Marty']

利用 JsonPath 同样可以获得我们想要的结果。

我们在后续实例演练中将继续采用 JsonPath 来抽取数据。

实例演练

示例:我们利用网易云音乐评论API来生成Json数据,并从中获取热评数据。

http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_483671599?limit=10&offset=0  

在浏览器(已安装Json解析插件)中打开:

标红区域的数据是我们本次想要获取的。

def get_comments(url):  
    data = []  
    doc = get_json(url)  
    jobs=doc['hotComments']  
    for job in jobs:  
        dic = {}  
        #从根节点开始,匹配content节点  
        dic['content']=jsonpath.jsonpath(job,'$..content')[0] #评论  
        dic['time']= stampToTime(jsonpath.jsonpath(job,'$..time')[0]) #时间  
        dic['userId']=jsonpath.jsonpath(job['user'],'$..userId')[0]  #用户ID  
        dic['nickname']=jsonpath.jsonpath(job['user'],'$..nickname')[0]#用户名  
        dic['likedCount']=jsonpath.jsonpath(job,'$..likedCount')[0] #赞数  
        data.append(dic)  
    return pd.DataFrame(data)  

final_result = get_comments('http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_483671599?limit=10&offset=0')  

(完整代码见文末下载地址)

运行结果:

成功获取√

希望本文能让大家以后玩转Json数据更轻松~

作者:朱小五,某互联网公司数据分析师,热衷于爬虫,数据分析,可视化,个人公众号《凹凸玩数据》,带给大家有趣好玩的文章。

本文所有案例的代码已上传github:

https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master/interest/Json


或者后台回复“json”获得相关代码。

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