• 数据提取之JSON与JsonPATH


    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。

    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

    1. 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。

    2. 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:dumpsdumploadsload,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:

    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'u5317u4eac', u'name': u'u5927u732b'}

    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:

    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

    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

    import json
    
    strList = json.load(open("listStr.json"))
    print strList
    
    # [{u'city': u'u5317u4eac'}, {u'name': u'u5927u5218'}]
    
    strDict = json.load(open("dictStr.json"))
    print strDict
    # {u'city': u'u5317u4eac', u'name': u'u5927u5218'}

    JsonPath(了解)

    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。

    XPathJSONPath描述
    / $ 根节点
    . @ 现行节点
    / .or[] 取子节点
    .. n/a 取父节点,Jsonpath未支持
    // .. 就是不管位置,选择所有符合条件的条件
    * * 匹配所有元素节点
    @ n/a 根据属性访问,Json不支持,因为Json是个Key-value递归结构,不需要。
    [] [] 迭代器标示(可以在里边做简单的迭代操作,如数组下标,根据内容选值等)
    | [,] 支持迭代器中做多选。
    [] ?() 支持过滤操作.
    n/a () 支持表达式计算
    () n/a 分组,JsonPath不支持

    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。

    import requests
    import jsonpath
    import json
    import chardet
    
    url = 'http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
    response = equests.get(url)
    html = response.text
    
    # 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()
    

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yzg-14/p/12150964.html
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