在Python中有效使用JSON的4个技巧

在Python中使用JSON轻而易举，这将使您立即入门。

Python有两种数据类型，它们共同构成了使用JSON的理想工具：字典和列表。让我们探索如何：

• 加载和编写JSON
• 在命令行上漂亮打印并验证JSON
• 使用JMESPath对JSON文档进行高级查询

1.解码JSON

Python附带了功能强大且优雅的 JSON库。它可以通过以下方式导入：

import json

解码JSON字符串非常简单 json.loads(…) （加载字符串的简称）。

它转换为：

• 反对字典
• 数组到列表，
• 布尔值，整数，浮点数和字符串可以识别其含义，并将在Python中转换为正确的类型
• 任何 null 都将转换为Python的 None 类型

这是一个实际的例子 json.loads ：

>>> import json
>>> jsonstring = '{"name": "erik", "age": 38, "married": true}'
>>> json.loads(jsonstring){'name': 'erik', 'age': 38, 'married': True}

2.编码JSON

反之亦然。使用 json.dumps(…) （“转储为字符串”的缩写）将包含字典，列表和其他本机类型的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}'

这是完全相同的文档，转换回字符串！如果要使JSON文档更易被人类阅读，请使用indent选项：

>>> print(json.dumps(myjson, indent=2))
{
  "name": "erik",
  "age": 38,
  "married": true
}

3.命令行用法

JSON库也可以从命令行使用，以 验证 JSON 并进行 漂亮打印：

$ echo "{ \"name\": \"Monty\", \"age\": 45 }" | \
python3 -m json.tool
{
    "name": "Monty",
    "age": 45
}

jq默认会漂亮地打印您的JSON

4.使用JMESPath搜索JSON

JMESPath是JSON的查询语言。它使您可以轻松地从JSON文档中获取所需的数据。如果您以前使用过JSON，您可能知道获取嵌套值很容易。

例如：doc["person"]["age"] 将在如下所示的文档中为您提供年龄的嵌套值：

{
  "persons": {
    "name": "erik",
    "age": "38"
  }}

但是，如果您想从一系列人员中提取所有年龄段，在这样的文档中怎么办：

{
  "persons": [
    { "name": "erik", "age": 38 },
    { "name": "john", "age": 45 },
    { "name": "rob", "age": 14 }
  ]}

我们可以编写一个简单的循环，遍历所有人员。十分简单。但是循环很慢，会给您的代码带来复杂性。这就是JMESPath进来的地方！

这个JMESPath表达式将完成工作：

persons[*].age

它将返回一个所有年龄的数组：[38, 45, 14]。

假设您要过滤列表，仅获取名为“ erik”的人的年龄。您可以使用过滤器执行此操作：

persons[?name=='erik'].age

看看这有多自然和快速？

JMESPath不是Python标准库的一部分，这意味着您需要使用pip 或 进行安装 pipenv。例如， 在虚拟环境中使用 时 ：pip

$ pip3 install jmespath
$ python3
Python 3.8.2 (default, Jul 16 2020, 14:00:26)
>>> import jmespath
>>> j = { "people": [{ "name": "erik", "age": 38 }] }
>>> jmespath.search("people[*].age", j)
[38]
>>>

您现在就可以开始尝试了！

如果您还有其他JSON技巧或窍门，请在评论中分享！