python怎么解析多层的jsonpython解析复杂jsonmobccecb的技术博客

·如何载入、编写JSON?

·如何在命令行上优化、校验JSON?

·如何通过使用JMESPath对JSON文档执行高级查询?

1. JSON解码

Python自带一个功能强大、内容丰富的JSON库。可通过以下方式导入:

import json

·字典对象

·列表数组

·识别布尔值、整数、浮点数和字符串,在Python中进行正确转换。

·任何 null 都将被转换为Python的None类型。

2. JSON编码

这其实是一个完全相同的文档,只是被转换成了字符串。所以,要想让JSON文档更易读,可使用缩进选项:

3. 命令行用法

JSON库也可从命令行使用,以校验、优化JSON:

如果你的电脑系统是Mac或Linux,并且能够安装JSON库的话,那么你也可以研究一下jq 命令行工具。它除了有便于记忆,可以润色代码等优点外,还有许多其他特点。

jq将在默认情况下优化JSON

4. 使用JMESPath搜索JSON

JMESPath是一种JSON查询语言。它能够让你轻松地从JSON文档中获取所需数据。如果你用过JSON,就会觉得获取嵌套值并不难。

例:doc["person"]["age"]将在一个如下所示的文档中获取age的嵌套值:

{    "persons": {    "name": "erik",    "age": "38"    }}

{    "persons": {    "name": "erik",    "age": "38"    }}

{    "persons": {    "name": "erik",    "age": "38"    }}

{    "persons": {    "name": "erik",    "age": "38"    }}

{    "persons": {    "name": "erik",    "age": "38"    }}

但如果是像下面这样的文档,该如何从这一组人名中提取所有年龄字段呢?

{    "persons": [    { "name": "erik","age": 38 },    { "name": "john","age": 45 },    { "name": "rob","age": 14 }    ]}

{    "persons": [    { "name": "erik","age": 38 },    { "name": "john","age": 45 },    { "name": "rob","age": 14 }    ]}

{    "persons": [    { "name": "erik","age": 38 },    { "name": "john","age": 45 },    { "name": "rob","age": 14 }    ]}

{    "persons": [    { "name": "erik","age": 38 },    { "name": "john","age": 45 },    { "name": "rob","age": 14 }    ]}

{    "persons": [    { "name": "erik","age": 38 },    { "name": "john","age": 45 },    { "name": "rob","age": 14 }    ]}

{    "persons": [    { "name": "erik","age": 38 },    { "name": "john","age": 45 },    { "name": "rob","age": 14 }    ]}

我们可以简单地写一套关于这些人名的重复指令。虽然很容易,但重复指令运行较慢,会使你的代码复杂化。所以,这就该派JMESPath上场了!

用JMESPath表达式编写代码:

persons[*].age

它将返回一个包含所有年龄的数组:[38, 45, 14].

假设要筛选列表,只获取名为“erik”的人的年龄。你可以编写一个筛选程序来执行此操作:

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

看,多么流畅!

因为JMESPath不属于Python标准库,所以你需要一起安装pip或pipenv。例如,在虚拟环境中使用pip:

现在就去试一试吧!请严格按照交互式教程操作,同时也不要忘了在JMESPath站点上查看示例哦!

java解析复杂嵌套式的JSON数据

OPENJSON 要求兼容性级别 130,即SQLSERVER2016以上版本1、默认输出的 OPENJSON在不提供结果的显式架构的情况下使用 OPENJSON 函数时(在 OPENJSON 之后不使用 WITH 子句),该函数将返回包含以下三列的表:输入对象中属性的名称(或输入数组中元素的索引)。属性或数组元素的值。类型(例如,字符串、数字、布尔值、数组或对象)。OPENJSON 以单独的行返

Unity解析key不确定的Json

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试,还是python开发的过程中,都会遇到复杂json的解析的,但是怎么去解析这些复杂的json呢。其实也是一个技术活,用js

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THE END
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6.二python中五种常用的数据类型pengli二、python 中五种常用的数据类型 “python基础系列”目录: python 基础(一)-基础语法 python 基础(二)- 五种常用的数据类型 python 基础(三)- python函数详解 python 基础(四)- 面相对象1 python 基础(五)- 面相对象2 python 基础(六)- 异常处理、日志打印、文件操作jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1nrjfdxpg1r524@<556
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11.Python中的数据类型转换AiniIT琦玉有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。 Python 数据类型转换可以分为两种: 隐式类型转换 - 自动完成 显式类型转换 - 需要使用类型函数来转换 (一)隐式类型转换 在隐式类型转换中,Python 会自动将一种数据类型转换为另一种数据类型,不需要我们去干jvzquC41yy}/ewgnqiy/exr1Cpojy~~cp1v03@=725?90qyon
12.Python的五个标准数据类型你认识几个python这篇文章主要为大家详细介绍了Python标准数据类型,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,希望能够给你带来帮助+ 目录 Python的五个标准数据类型数字 字符串 列表 元组 字典一、数字不可变数据类型,存储值为数值1.创建对象,分配数值jvzquC41yy}/lk:30pku1jwvkerf1;8;849/j}r
13.pythonint什么意思Python教程Python中的int表示整数数据类型,用于存储没有小数部分的数字。它是Python中唯一支持绝对值的数值类型。 int的数据类型 int数据类型可以存储任意范围的整数,受计算机内存限制。Python使用两种表示方式: 32位整数(int):范围从 -2^31 (-2,147,483,648) 到 2^31-1 (2,147,483,647) jvzquC41yy}/rqu0ep5gcz4:46>5;7mvon
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15.Python基础篇Python中的七种数据类型python数据类型7.2 类型比较 前导 Python中的数据类型主要有:Number(数字)、Boolean(布尔)、String(字符串)、List(列表)、Tuple(元组)、Dictionary(字典)、Set(集合)。 其中又分为可变数据类型和不可变数据类型,可变数据类型是指可以随着函数的执行发生变化,而不可变数据类型不可以改变 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa6:84<<951gsvrhng1jfvjnnu173:?<;79=
16.python基础九大数据类型汇总超详细python基本数据类型扩展:字符串是在编程中广泛使用的数据类型,对于文本处理和字符串操作非常重要。掌握字符串的操作方法,能够更方便地处理和操作文本数据。 五、空(None)类型 在Python中,空类型是指表示没有值或没有内容的特殊类型。Python中的空类型有两种,分别是None和空值。 以下是关于Python空类型的详细讲解: 1.None类型:None是PjvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa?9338>258ftvkimg8igvcomu8653:;95;>
17.Python基础详解:数据类型(DataTypes)——程序的“数据基石”在Python编程中,数据类型决定了: 数据的存储方式 可以对数据执行的操作 数据的取值范围 不同类型之间的运算规则 理解数据类型是编写正确、高效程序的基础。Python 是动态类型语言,虽然你不需要显式声明类型,但必须清楚每个变量的类型及其行为。 二、Python 内置核心数据类型概览 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8NegaeDcr4ctvodnn4fgvgjn|437262;A=6
18.Python变量和数据类型详解python这篇文章主要介绍了Python变量和数据类型,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下,希望能够给你带来帮助+ 目录1.Python变量和数据类型1.1Python基础数据类型整数二进制数只使用数字0、1表示,在Python中,二进制整数使用前缀0b表示,比如:0b0110,0b1100。jvzquC41yy}/lk:30pku1jwvkerf1;78476/j}r
19.Python的数据类型与结构python中的数据类型和数据结构Python的数据类型与结构 本文详细介绍了Python3的六个标准数据类型,包括数字、字符串、列表、元组、集合和字典。阐述了各类型的特点、操作方法,如数字类型转换、运算,字符串的访问与格式化,列表的增删改查等,还提及了不同类型在Python2和Python3中的差异。jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa5693>7591gsvrhng1jfvjnnu1?16@;396
20.Python数据类型深入解析从基础到高级应用全掌握Python作为一门强大的动态编程语言,其核心优势之一在于拥有丰富而灵活的内置数据类型。这些数据类型不仅是构建程序的基石,也直接影响着代码的性能和可读性。从简单的数值和字符串到复杂的集合和二进制序列,Python的数据类型系统在提供易用性的同时,也隐藏着许多值得深入探索的技术细节。掌握这些数据类型的特性和内部机制,jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8qck{{`t‚fp1cxuklqg1fkucrqu13;39?<4:3