Python中json模块与JsonPath模块的区别与应用详解
本文详细解析Python中json模块与JsonPath模块的区别。json模块用于Python对象与JSON字符串之间的序列化与反序列化,提供dumps、loads等核心功能;而JsonPath是专门用于从JSON文档中抽取指定信息的工具,语法类似XPath。文章通过代码示例对比两者在数据转换与信息提取场景下的不同应用。
JSON基础概念与Python内置json模块
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,旨在便于人类阅读和编写,同时也利于机器解析和生成。它广泛应用于需要数据交互的场景,例如网站前端与后端之间的数据通信。
在数据格式方面,JSON与XML各有优势,两者在复杂度和适用场景上不相上下。
Python 3.X版本内置了JSON处理模块,用户只需通过import json即可直接使用相关功能。
官方文档地址:http://docs.python.org/library/json.html
推荐的Json在线解析工具:http://www.json.cn/
JSON基础概念
从本质上看,Json对应于JavaScript中的对象和数组,因此JSON数据结构主要由这两种结构组成,它们可以组合表示更为复杂的数据形态。
对象:在JavaScript中,对象由{ }包裹,其数据结构为{key1: value1, key2:value2, ...}的键值对形式。在面向对象语言中,key代表对象的属性,value为对应的属性值。取值方式通常通过对象.key获取属性值,该属性值的类型可以是数字、字符串、数组或对象。
数组:在JavaScript中,数组由[ ]包裹,数据结构为['Python', 'JavaScript', 'C++', ...]。其取值方式与其他编程语言一致,通过索引获取,字段值的类型同样可以是数字、字符串、数组或对象。
json模块详解
json模块提供了四个主要功能:dumps、dump、loads和load,用于实现字符串与Python数据类型之间的相互转换。
1. json.dumps()
该函数实现将Python类型转化为JSON字符串,并返回一个str对象。从Python到JSON的类型转换对照关系如下:
| Python | Json |
| dict | object |
| list, tuple | array |
| str, utf-8 | string |
| int, float | number |
| True | true |
| False | false |
| None | null |
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import json
listStr = [1, 2, 3, 4]
tupleStr = (1, 2, 3, 4)
dictStr = {"city": "北京", "name": "蚂蚁"}
print(json.dumps(listStr))
# [1, 2, 3, 4]
print(type(json.dumps(listStr)))
# <class 'str'>
print(json.dumps(tupleStr))
# [1, 2, 3, 4]
print(type(json.dumps(tupleStr)))
# <class 'str'>
# 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
print(json.dumps(dictStr, ensure_ascii = False))
# {"city": "北京", "name": "蚂蚁"}
print(type(json.dumps(dictStr, ensure_ascii = False)))
# <class 'str'>
2. json.dump()
此功能将Python内置类型序列化为JSON对象后,直接写入文件。
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import json
listStr = [{"city": "北京"}, {"name": "蚂蚁"}]
json.dump(listStr, open("listStr.json", "w", encoding = "utf-8"), ensure_ascii = False)
dictStr = {"city": "北京", "name": "蚂蚁"}
json.dump(dictStr, open("dictStr.json", "w", encoding = "utf-8"), ensure_ascii = False)
3. json.loads()
该函数负责将JSON格式的字符串解码并转换成Python对象。从JSON到Python的类型转换对照关系如下:
| Json | Python |
| object | dict |
| array | list |
| string | utf-8 |
| number(int) | int |
| number(real) | float |
| true | True |
| false | False |
| null | None |
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import json
strList = '[1, 2, 3, 4]'
strDict = '{"city": "北京", "name": "蚂蚁"}'
print(json.loads(strList))
# [1, 2, 3, 4]
# json数据自动按utf-8存储
print(json.loads(strDict))
# {'city': '北京', 'name': '蚂蚁'}
4. json.load()
此功能用于读取文件中JSON形式的字符串,并将其转换成Python类型。
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import json
strList = json.load(open("listStr.json", "r", encoding = "utf-8"))
print(strList)
# [{'city': '北京'}, {'name': '蚂蚁'}]
strDict = json.load(open("dictStr.json", "r", encoding = "utf-8"))
print(strDict)
# {'city': '北京', 'name': '蚂蚁'}
JsonPath模块介绍与语法对比
JsonPath概述
JsonPath是一种信息抽取类库,旨在从JSON文档中抽取指定信息,并提供多种语言实现版本,包括JavaScript、Python、PHP和Java。
对于JSON文档而言,JsonPath的作用类似于XPath对于XML文档的作用。
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/jsonpath
安装方法:下载后解压,然后执行 python setup.py install 进行安装。
官方文档地址:http://goessner.net/articles/JsonPath
JsonPath与XPath语法对比:
JsonPath结构清晰,可读性高,复杂度低,非常易于匹配。下表展示了JsonPath与XPath语法的对应关系。
| Xpath | JSONPath | 描述 |
| / | $ | 根节点 |
| . | @ | 现行节点 |
| / | . or [] | 取子节点 |
| .. | n/a | 取父节点,Jsonpath未支持 |
| // | .. | 不管位置,选择所有符合条件的节点 |
| * | * | 匹配所有元素节点 |
| @ | n/a | 根据属性访问,JsonPath不支持 |
| [] | [] | 迭代器(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 |
示例演示:
以拉勾网城市JSON文件:http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json 为例,演示如何获取所有的城市名称。
#!/usr/bin/python3
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'mayi'
import urllib.request
import json
import jsonpath
# 拉勾网城市JSON文件
url = 'http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
# User-Agent头
header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.71 Safari/537.36'}
# url 连同 headers,一起构造Request请求,这个请求将附带 chrome 浏览器的User-Agent
request = urllib.request.Request(url, headers = header)
# 向服务器发送这个请求
response = urllib.request.urlopen(request)
# 获取页面内容:bytes
html = response.read()
# 转码:bytes转str
html = html.decode("utf-8")
# 把json格式字符串转换成python对象
obj = json.loads(html)
# 从根节点开始,匹配name节点
city_list = jsonpath.jsonpath(obj, '$..name')
# 打印获取的name节点
print(city_list)
# 打印其类型
print(type(city_list))
# 写入本地磁盘文件
with open("city.json", "w", encoding = "utf-8") as f:
content = json.dumps(city_list, ensure_ascii = False)
f.write(content)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持本站。
免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。









