Python:数据提取之JSON与JsonPATH

简介: Python:数据提取之JSON与JsonPATH

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互。


JSON和XML的比较可谓不相上下。


Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使用了。


官方文档:http://docs.python.org/library/json.html


Json在线解析网站:http://www.json.cn/#


JSON



json简单说就是javascript中的对象和数组,所以这两种结构就是对象和数组两种结构,通过这两种结构可以表示各种复杂的结构


对象:对象在js中表示为{ }括起来的内容,数据结构为 { key:value, key:value, ... }的键值对的结构,在面向对象的语言中,key为对象的属性,value为对应的属性值,所以很容易理解,取值方法为 对象.key 获取属性值,这个属性值的类型可以是数字、字符串、数组、对象这几种。


数组:数组在js中是中括号[ ]括起来的内容,数据结构为 ["Python", "javascript", "C++", ...],取值方式和所有语言中一样,使用索引获取,字段值的类型可以是 数字、字符串、数组、对象几种。


import json



json模块提供了四个功能:dumps、dump、loads、load,用于字符串 和 python数据类型间进行转换。


1. json.loads()


把Json格式字符串解码转换成Python对象 从json到python的类型转化对照如下:


image.png


# json_loads.py
import json
strList = '[1, 2, 3, 4]'
strDict = '{"city": "北京", "name": "大猫"}'
json.loads(strList) 
# [1, 2, 3, 4]
json.loads(strDict) # json数据自动按Unicode存储
# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u732b'}


2. json.dumps()


实现python类型转化为json字符串,返回一个str对象 把一个Python对象编码转换成Json字符串


从python原始类型向json类型的转化对照如下:

image.png


# json_dumps.py
import json
import chardet
listStr = [1, 2, 3, 4]
tupleStr = (1, 2, 3, 4)
dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"}
json.dumps(listStr)
# '[1, 2, 3, 4]'
json.dumps(tupleStr)
# '[1, 2, 3, 4]'
# 注意:json.dumps() 序列化时默认使用的ascii编码
# 添加参数 ensure_ascii=False 禁用ascii编码,按utf-8编码
# chardet.detect()返回字典, 其中confidence是检测精确度
json.dumps(dictStr) 
# '{"city": "\\u5317\\u4eac", "name": "\\u5927\\u5218"}'
chardet.detect(json.dumps(dictStr))
# {'confidence': 1.0, 'encoding': 'ascii'}
print json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False) 
# {"city": "北京", "name": "大刘"}
chardet.detect(json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False))
# {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8'}


chardet是一个非常优秀的编码识别模块,可通过pip安装


3. json.dump()


将Python内置类型序列化为json对象后写入文件


# json_dump.py
import json
listStr = [{"city": "北京"}, {"name": "大刘"}]
json.dump(listStr, open("listStr.json","w"), ensure_ascii=False)
dictStr = {"city": "北京", "name": "大刘"}
json.dump(dictStr, open("dictStr.json","w"), ensure_ascii=False)
4. json.load()
读取文件中json形式的字符串元素 转化成python类型
# json_load.py
import json
strList = json.load(open("listStr.json"))
print strList
# [{u'city': u'\u5317\u4eac'}, {u'name': u'\u5927\u5218'}]
strDict = json.load(open("dictStr.json"))
print strDict
# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u5218'}


JsonPath



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,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java。


JsonPath 对于 JSON 来说,相当于 XPATH 对于 XML。


下载地址:https://pypi.python.org/pypi/jsonpath


安装方法:点击Download URL链接下载jsonpath,解压之后执行python setup.py install


官方文档:http://goessner.net/articles/JsonPath


JsonPath与XPath语法对比:



Json结构清晰,可读性高,复杂度低,非常容易匹配,下表中对应了XPath的用法。


image.png


示例:


我们以拉勾网城市JSON文件 http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json 为例,获取所有城市。


# jsonpath_lagou.py
import urllib2
import jsonpath
import json
import chardet
url = 'http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
request =urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(request)
html = response.read()
# 把json格式字符串转换成python对象
jsonobj = json.loads(html)
# 从根节点开始,匹配name节点
citylist = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..name')
print citylist
print type(citylist)
fp = open('city.json','w')
content = json.dumps(citylist, ensure_ascii=False)
print content
fp.write(content.encode('utf-8'))
fp.close()


注意事项:


json.loads() 是把 Json格式字符串解码转换成Python对象,如果在json.loads的时候出错,要注意被解码的Json字符的编码。


如果传入的字符串的编码不是UTF-8的话,需要指定字符编码的参数 encoding


dataDict = json.loads(jsonStrGBK);


dataJsonStr是JSON字符串,假设其编码本身是非UTF-8的话而是GBK 的,那么上述代码会导致出错,改为对应的:


dataDict = json.loads(jsonStrGBK, encoding="GBK");


如果 dataJsonStr通过encoding指定了合适的编码,但是其中又包含了其他编码的字符,则需要先去将dataJsonStr转换为Unicode,然后再指定编码格式调用json.loads()


``` python
dataJsonStrUni = dataJsonStr.decode("GB2312"); dataDict = json.loads(dataJsonStrUni, encoding="GB2312");


##字符串编码转换


这是中国程序员最苦逼的地方,什么乱码之类的几乎都是由汉字引起的。


其实编码问题很好搞定,只要记住一点:


####任何平台的任何编码 都能和 Unicode 互相转换


UTF-8 与 GBK 互相转换,那就先把UTF-8转换成Unicode,再从Unicode转换成GBK,反之同理。


``` python 
# 这是一个 UTF-8 编码的字符串
utf8Str = "你好地球"
# 1. 将 UTF-8 编码的字符串 转换成 Unicode 编码
unicodeStr = utf8Str.decode("UTF-8")
# 2. 再将 Unicode 编码格式字符串 转换成 GBK 编码
gbkData = unicodeStr.encode("GBK")
# 1. 再将 GBK 编码格式字符串 转化成 Unicode
unicodeStr = gbkData.decode("gbk")
# 2. 再将 Unicode 编码格式字符串转换成 UTF-8
utf8Str = unicodeStr.encode("UTF-8")


decode的作用是将其他编码的字符串转换成 Unicode 编码


encode的作用是将 Unicode 编码转换成其他编码的字符串


一句话:UTF-8是对Unicode字符集进行编码的一种编码方式


目录
相关文章
|
6月前
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python零基础爬取东方财富网股票行情数据指南
东方财富网数据稳定、反爬宽松,适合爬虫入门。本文详解使用Python抓取股票行情数据,涵盖请求发送、HTML解析、动态加载处理、代理IP切换及数据可视化,助你快速掌握金融数据爬取技能。
3896 1
|
6月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
646 0
|
6月前
|
JSON API 数据格式
淘宝拍立淘按图搜索API系列,json数据返回
淘宝拍立淘按图搜索API系列通过图像识别技术实现商品搜索功能,调用后返回的JSON数据包含商品标题、图片链接、价格、销量、相似度评分等核心字段,支持分页和详细商品信息展示。以下是该API接口返回的JSON数据示例及详细解析:
|
6月前
|
JSON 算法 API
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
Python采集淘宝商品评论API接口及JSON数据返回全程指南
|
6月前
|
JSON 算法 API
Python中的json模块:从基础到进阶的实用指南
本文深入解析Python内置json模块的使用,涵盖序列化与反序列化核心函数、参数配置、中文处理、自定义对象转换及异常处理,并介绍性能优化与第三方库扩展,助你高效实现JSON数据交互。(238字)
571 4
|
6月前
|
JSON 中间件 Java
【GoGin】(3)Gin的数据渲染和中间件的使用:数据渲染、返回JSON、浅.JSON()源码、中间件、Next()方法
我们在正常注册中间件时,会打断原有的运行流程,但是你可以在中间件函数内部添加Next()方法,这样可以让原有的运行流程继续执行,当原有的运行流程结束后再回来执行中间件内部的内容。​ c.Writer.WriteHeaderNow()还会写入文本流中。可以看到使用next后,正常执行流程中并没有获得到中间件设置的值。接口还提供了一个可以修改ContentType的方法。判断了传入的状态码是否符合正确的状态码,并返回。在内部封装时,只是标注了不同的render类型。再看一下其他返回的类型;
325 3
|
6月前
|
JSON Java Go
【GoGin】(2)数据解析和绑定:结构体分析,包括JSON解析、form解析、URL解析,区分绑定的Bind方法
bind或bindXXX函数(后文中我们统一都叫bind函数)的作用就是将,以方便后续业务逻辑的处理。
427 3
|
6月前
|
XML JSON 数据处理
超越JSON:Python结构化数据处理模块全解析
本文深入解析Python中12个核心数据处理模块,涵盖csv、pandas、pickle、shelve、struct、configparser、xml、numpy、array、sqlite3和msgpack,覆盖表格处理、序列化、配置管理、科学计算等六大场景,结合真实案例与决策树,助你高效应对各类数据挑战。(238字)
815 0
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
411 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
453 2

推荐镜像

更多
下一篇
开通oss服务