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

#json.dumps(),json.loads()import jsondict_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：

    
      {'a': 1, 'b': 2}
     
         {"a": 1, "b": 2}
      
        {'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。

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。

示例：我们利用来生成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')

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~

本文所有案例的代码已上传github：

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