前言:
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作者: 朱小五/凹凸玩数据
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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 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:
<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
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 $..name 代表从根节点开始,匹配name节点
运行结果:
['Rufus', 'Marty']
利用 JsonPath 同样可以获得我们想要的结果。
我们在后续实例演练中将继续采用 JsonPath 来抽取数据。
实例演练
示例:我们利用网易云音乐评论API来生成Json数据,并从中获取热评数据。
;offset=0
在浏览器(已安装Json解析插件)中打开:
标红区域的数据是我们本次想要获取的。
import requestsimport jsonpathimport pandas as pdimport timeheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.120 Safari/537.36'}def get_json(url): try: response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: json_text=response.json() return json_text except Exception: print('此页有问题!') return None def stampToTime(stamp): #时间转换 datatime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(float(str(stamp)[0:10]))) datatime = datatime+'.'+str(stamp)[10:] return datatimedef get_comments(url): data = [] doc = get_json(url) jobs=doc['hotComments'] for job in jobs: dic = {} #从根节点开始,匹配content节点 dic['content']=jsonpath.jsonpath(job,'$..content')[0] #评论 dic['time']= stampToTime(jsonpath.jsonpath(job,'$..time')[0]) #时间 final_result = get_comments(';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~
标签: #python字符串转成json