python之jsonpath模块用法分析

前言

JsonPath是一种信息抽取类库，用来解析多层嵌套的json数据，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种原因实现保本：JavaScript/Python/PHP和Java。

JsonPath 对于 JSON 来说，相当于 XPath 对于 XML。

安装

pip install jsonpath

官方文档：http://goessner.net/articles/JsonPath

使用方法

import jsonpath

res=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name') 

详细解释：

①参数dic_name的数据类型是python字典类型。

② '$..key_name'表达式：表示取到所有键为key_name的value。其中：“$”表示最外层的{}，“..”表示模糊匹配。

③当传入不存在数据的表达式时，函数返回False布尔值。

④返回值的数据类型为python列表。

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：

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
//	..	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，不需要属性访问。
[]	[]	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

jsonpath表达式示例

实例

实例1

d = {
    "error_code": 0,
    "stu_info": [
        {
            "id": 2059,
            "name": "小白",
            "sex": "男",
            "age": 28,
            "addr": "河南省济源市北海大道32号",
            "grade": "天蝎座",
            "phone": "18378309272",
            "gold": 10896,
            "info": {
                "card": 434345432,
                "bank_name": '中国银行'
            }

        },
        {
            "id": 2067,
            "name": "小黑",
            "sex": "男",
            "age": 28,
            "addr": "河南省济源市北海大道32号",
            "grade": "天蝎座",
            "phone": "12345678915",
            "gold": 100
        }
    ]
}

res = d["stu_info"][1]['name']  # 取某个学生姓名的原始方法:通过查找字典中的key以及list方法中的下标索引
print(res)  # 输出结果是：小黑

import jsonpath

res1 = jsonpath.jsonpath(d, '$..name')  # 嵌套n层也能取到所有学生姓名信息,$表示最外层的{}，..表示模糊匹配
print(res1)  # 输出结果是list：['小白', '小黑']

res2 = jsonpath.jsonpath(d, '$..bank_name')
print(res2)  # 输出结果是list：['中国银行']

res3 = jsonpath.jsonpath(d, '$..name123')  # 当传入不存在的key(name)时,返回False
print(res3)  # 输出结果是：False

实例2

import jsonpath

d = {
    "error_code": 0,
    "stu_info": [
        {
            "id": 314,
            "name": "矿泉水",
            "sex": "男",
            "age": 18,
            "addr": "北京市昌平区",
            "grade": "摩羯座",
            "phone": "18317155663",
            "gold": 100,
            "cars": [
                {"car1": "bmw"},
                {"car2": "ben-z"},
            ]
        }
    ]

}
result = jsonpath.jsonpath(d, '$..car2')  # 模糊匹配
result1 = jsonpath.jsonpath(d, '$.stu_info')  # 取到stu_info这里的所有内容
result2 = jsonpath.jsonpath(d, '$.stu_info[0]')  # 取到stu_info里的第1个元素
result3 = jsonpath.jsonpath(d, '$.stu_info[0].id')  # 取到stu_info里的第1个元素中的id
print(result)
print(result1)
print(result2)
print(result3)

运行结果：

['ben-z']
[[{'id': 314, 'name': '矿泉水', 'sex': '男', 'age': 18, 'addr': '北京市昌平区', 'grade': '摩羯座', 'phone': '18317155663', 'gold': 100, 'cars': [{'car1': 'bmw'}, {'car2': 'ben-z'}]}]]
[{'id': 314, 'name': '矿泉水', 'sex': '男', 'age': 18, 'addr': '北京市昌平区', 'grade': '摩羯座', 'phone': '18317155663', 'gold': 100, 'cars': [{'car1': 'bmw'}, {'car2': 'ben-z'}]}]
[314]