本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。
字典和列表是 Python的两种数据类型，也是用来处理JSON的完美工具。本文将主要分享以下内容：
- 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
解码JSON字符串很简单，直接输入 json.loads(…) 即可。它可以转换成：
- 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。
以下为json.loads 的一个实例：
- >>> import json
- >>> jsonstring = '{"name": "erik","age": 38, "married": true}'
- >>> json.loads(jsonstring){'name': 'erik', 'age': 38, 'married': True}
2. JSON编码
编码JSON也很简单。使用json.dumps(…) 把由字典、列表和其他本机类型组成的Python对象转换为字符串：
- >>> myjson = {'name': 'erik', 'age': 38, 'married': True}
- >>> json.dumps(myjson)'{"name": "erik", "age": 38, "married":true}'
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：
- >>> print(json.dumps(myjson, indent=2))
- {
- "name": "erik",
- "age": 38,
- "married": true
- }
3. 命令行用法
JSON库也可从命令行使用，以校验、优化JSON：
- $ echo "{ \"name\": \"Monty\", \"age\":45 }" | \
- python3 -m json.tool
- {
- "name": "Monty",
- "age": 45
- }
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"
- }}
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 }
- ]}
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：
- $ pip3 install jmespath
- $ python3Python 3.8.2 (default, Jul 16 2020, 14:00:26)
- >>> import jmespath
- >>> j = { "people": [{ "name": "erik","age": 38 }] }
- >>> jmespath.search("people[*].age", j)
- [38]
- >>>
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!
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