• Python3自定义json逐层解析器代码


    python3对json内容逐层进行解析,拿中国天气网的接口返回数据测试,

    代码如下:

     

    # -*- coding: utf-8 -*-
    importoperator as op
    fromcollections importdefaultdict
    
    classJson(object):
    
      def__init__(self, json: str):
        sth =eval(json)
        load =lambdasth: sth ifop.eq(type(sth).__name__, dict.__name__) elseNone
        self.json_dict =load(sth)
        self.ret_j =defaultdict(dict)
        self.analyze(self.json_dict)
    
      defanalyze(self, j_dict: dict, lvl=0) -> None:
        lvl +=1
        fork inj_dict:
          v =j_dict[k]
          v_type =type(v)
          try:
            self.ret_j[lvl][str(j_dict)].append(f"{k}:{v}")
          except:
            self.ret_j[lvl][str(j_dict)] =[]
            self.ret_j[lvl][str(j_dict)].append(f"{k}:{v}")
          ifop.eq(v_type.__name__, dict.__name__):
            self.analyze(v, lvl)
          elifop.eq(v_type.__name__, list.__name__):
            foreach inv:
              ifop.eq(type(each).__name__, dict.__name__):
                self.analyze(each, lvl)
    
      defget_analysis(self) -> None:
        print(f"这个json拢共分{len(self.ret_j)}层")
        print("------")
        forlvl inself.ret_j:
          print(f"第{lvl}层解析")
          forroot inself.ret_j[lvl]:
            print(f"解析内容:{root}")
            foreach inself.ret_j[lvl][root]:
              print(each)
          print("------")
    
    if__name__ =='__main__':
      try:
        importrequests
      except:
        exit(0)
      url ="http://forecast.weather.com.cn/napi/h5map/city/101/jQuery1533133004035?callback=jQuery1533133004035"
      r =requests.get(url)
      d_r =r.content.decode()
      json_4_test =d_r[d_r.index("(") +1:d_r.index(")")]
      Json(json_4_test).get_analysis()
    其中json_4_test是待解析的json字符串。

    设计思路:

     

     

    补充知识:python之logging模块:将不同的日志写入到不同的文件

    如下所示:

     

    importlogging.config
    fromlogging importLogRecord
    
    # 通常用于Linux系统下,使控制台输出的日志带颜色
    classColorFormatter(logging.Formatter):
      log_colors ={
        'CRITICAL': '33[0;31m',
        'ERROR': '33[0;33m',
        'WARNING': '33[0;35m',
        'INFO': '33[0;32m',
        'DEBUG': '33[0;00m',
      }
    
      defformat(self, record: LogRecord) -> str:
        s =super().format(record)
    
        level_name =record.levelname
        iflevel_name inself.log_colors:
          returnself.log_colors[level_name] +s +'33[0m'
        returns
    
    classMyFilter400(logging.Filter):
      deffilter(self, record: LogRecord):
        ifrecord.msg.startswith("4"):
          returnTrue
        returnFalse
    
    classMyFilter300(logging.Filter):
      deffilter(self, record: LogRecord):
        ifrecord.msg.startswith("3"):
          returnTrue
        returnFalse
    
    LOG_LEVEL =logging.INFO
    
    LOGGER ={
      'version': 1,
      'disable_existing_loggers': True,
      'formatters': {
        'color': {
          'class': '__main__.ColorFormatter', # 如果你的模块不是写在启动程序中,请将__main__更换成你模块的路径,下同
          'format': '%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s: %(message)s'
        },
        'default': {
          'class': 'logging.Formatter',
          'format': '%(message)s'
        }
      },
      'filters': {
        'filter_400': {
          '()': '__main__.MyFilter400'
        },
        'filter_300': {
          '()': '__main__.MyFilter300'
        }
      },
      'handlers': {
        'console': {
          'level': LOG_LEVEL,
          'class': 'logging.StreamHandler',
          'formatter': 'color',
        },
        'file1': {
          'level': LOG_LEVEL,
          'class': 'logging.FileHandler',
          'mode': 'w',
          'formatter': 'default',
          'filename': '400_log.txt',
          'encoding': 'utf-8',
          'filters': ['filter_400']
        },
        'file2': {
          'level': LOG_LEVEL,
          'class': 'logging.FileHandler',
          'mode': 'w',
          'formatter': 'default',
          'filename': '300_log.txt',
          'encoding': 'utf-8',
          'filters': ['filter_300']
        },
      },
      'loggers': {
        '__main__': {
          'handlers': ['file1', 'file2', 'console'],
          'level': LOG_LEVEL,
        },
      }
    }
    
    logging.config.dictConfig(LOGGER)
    
    logger =logging.getLogger(__name__)
    
    logger.debug('200,this is a logger debug message')
    logger.info('302,this is a logger info message')
    logger.warning('301,this is a logger warning message')
    logger.error('404,this is a logger error message')
    logger.critical('500,this is a logger critical message')
    
    print("%s"%__name__)

    运行效果图:

    控制台:

     

     

    文件:

    3开头的写入到300_log.txt

    4开头的写入到400_log.txt

    特别注意,使用过滤器的一个问题

     

    classMyFilter400And500(logging.Filter):
      deffilter(self, record: LogRecord):
        ifrecord.msg.startswith("4") orrecord.msg.startswith("5"):
          returnTrue
        returnFalse
    
    # record.msg = "404, %s, %s"
    logger.info(f"{status_code}, %s, %s", website, link)
    
    # record.msg = "%s, %s, %s",这就导致过滤器返回False
    logger.info("%s, %s, %s", status_code, website, link)

    因此,如果发现消息没有写入文件,可能是消息格式的问题。

    目前,官方推荐字符串格式化的方式就是第一种方式,%s和.format()的方式都不如这个好。

    以上这篇Python3自定义json逐层解析器代码就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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