【Python使用】Python解析JSON数据的基本方法/用MATLAB解析json格式数据

一 JSON数据格式介绍

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。

JSON建构于两种结构：json是Javascript中的对象和数组中的对象，本质上来讲就是有特定结构的字符串,所以可以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…}的键值对结构，在面向对象的语言中，key为对象的属性，value为对应属性的值，所以很容易去理解。属性值value可以为：数字、字符串、数组、对象等。
2 数组：数组在js中是中括号“[]”括起来的内容，数据结构为[“java”, “javascript”, “vb”….] 取值方式和所有语言一样，使用索引获取，字段值的类型是：数字、字符串、数组、对象等

简单地说，JSON 可以将 JavaScript 对象中表示的一组数据转换为字符串，然后就可以在函数之间轻松地传递这个字符串，或者在异步应用程序中将字符串从 Web 客户机传递给服务器端程序。这个字符串看起来有点儿古怪，但是 JavaScript 很容易解释它，而且 JSON 可以表示比”名称 / 值对”更复杂的结构。例如，可以表示数组和复杂的对象，而不仅仅是键和值的简单列表。
按照最简单的形式，可以用下面这样的 JSON 表示 “名称 / 值对” ：{ “firstName”: “Brett” }
当需要表示一组值时，JSON 不但能够提高可读性，而且可以减少复杂性。

如：

{

"people":[

{"firstName": "111", ....},

{"firstName": "222",...},

{"firstName": "333",...}

]}

二 Python处理JSON数据

Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads()

import json

    data={"name":"sunxiaomin","sex":"男","年龄":"26"}
    #将python字典类型变成json数据格式
    json_str=json.dumps(data)
    print(json_str)
    print(type(json_str))
    #将JSON数据解码为dict（字典）
    data1=json.loads(json_str)
    print(data1)
    print(type(data1))

输出结果：

{"name": "sunxiaomin", "sex": "\u7537", "\u5e74\u9f84": "26"}
<class 'str'>
{'name': 'sunxiaomin', 'sex': '男', '年龄': '26'}
<class 'dict'>

函数详解

使用 JSON 函数需要导入 json 库：import json。
函数    描述
json.dumps    将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads    将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
json.dumps

json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
语法

json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding="utf-8", default=None, sort_keys=False, **kw)

1) skipkeys：布尔型，默认为False，如果设为True的话，在dict中的key值如果出现非 (str, unicode, int, long, float, bool, None)对象，则跳过该key而不是抛出 ValueError。

2) indent：非负整数，表示编码后的字符串的缩进方式，默认为None表示无缩进，一般设为4，如果设为0则只会添加换行符。

indent参数根据数据格式缩进显示，读起来更加清晰, indent的值，代表缩进空格式：

3) separators：元组，默认为None，如果设置的话，一般设为（’,’,’:’）,表示把’,’和‘：’后面的空格去掉，用来精简输出字符串。

separators参数的作用是去掉‘，’ ‘：’后面的空格，在传输数据的过程中，越精简越好，冗余的东西全部去掉。

4) sort_keys: 布尔型，默认为False，如果设为True，则输出的dict会按照key值排序。

sort_keys是告诉编码器按照字典key排序(a到z)输出

5) 输出真正的中文需要指定ensure_ascii=False

如果无任何配置，或者说使用默认配置，
输出的会是‘凉凉’的ASCII字符吗，而不是真正的中文。
这是因为json.dumps 序列化时对中文默认使用的ascii编码。

json.loads 语法

json.loads(s, *, encoding=None, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

用MATLAB解析json格式数据

由于需要读取服务器中json的数据，倒腾了很久，终于ok了。我的环境是：win7+MATLAB R2014a，现在分享代码和源文件给大家。
源文件：链接：http://pan.baidu.com/s/1mhKXZRE 密码：gftu；
将下载下来的文件解压后放入当前MATLAB的工作路径，下图中，E:\PIR\PIR_V3.0是我的工作路径，E:\PIR\PIR_V3.0\jsonlab-1.5是下载的文件存放路径；

先附上我的MATLAB代码，很简单的读取当前目录下的Data.json文件；

clear
clc

addpath('E:\PIR\PIR_V3.0\jsonlab-1.5'); %添加下载包的存放路径

fname='Data.json'; %待读取的文件名称
jsonData=loadjson(fname);%jsonData是个struct结构

pirVal=jsonData.u';

运行代码后可看到MATLAB的工作区情况如下图所示，接下来就可以取用json中的数据了；

_______________________________ ----------------------------------------------------------------

前言

今天拿到一个传感器信号文件，txt格式，有十几行，每行是一组json格式数据，有两个字段（键）：'series'和'id'，共4个json对象，id从'901'到'904'，其中每组的series是是个数组，数组中包含512个json对象，每个json对象含有两个字段：'time'和'value'。

前言

图1 原始文件

解析

MATLAB本身无直接解析json数据的函数，我从MATLAB官网论坛File Exchange上找到两个解析json的第三方函数：json4mat和parse_json。这两个函数均能成功解析json格式数据到MATLAB支持的cell和struct类型数据。

下载地址：http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/?search_submit=fileexchange&query=json&term=json

发现json4mat比parse_json的解析速度更快。

示例

以json4mat为例，

3	%% 解析
4	clear;clc;
5	file = 'C:\Users\Administrator\Desktop\06\zlw\AccData-18-29-43.txt';
6	A = importdata(file);
7	M = [];
8	for i = 1:numel(A)
9	M=[M;json2mat(A{i})];
10	end %方法1,json2mat函数
11
12	% for i = 1:numel(A)
13	% tmp = parse_json(A{i});
14	% M = [M;tmp{1}];
15	% end %方法2,parse_json函数

结果

解析后得到的16*4的cell格式数据，里面每个元素是结构体struct数据。每个结构体有两个字段：series和id。可供MATLAB进行处理。

图2 解析后的数据

图3 struct结构

参考文献：

http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143192607210600a668b5112e4a979dd20e4661cc9c97000

图1 原始文件

解析

下载地址：http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/?search_submit=fileexchange&query=json&term=json

发现json4mat比parse_json的解析速度更快。

示例

以json4mat为例，

3	%% 解析
4	clear;clc;
5	file = 'C:\Users\Administrator\Desktop\06\zlw\AccData-18-29-43.txt';
6	A = importdata(file);
7	M = [];
8	for i = 1:numel(A)
9	M=[M;json2mat(A{i})];
10	end %方法1,json2mat函数
11
12	% for i = 1:numel(A)
13	% tmp = parse_json(A{i});
14	% M = [M;tmp{1}];
15	% end %方法2,parse_json函数

结果

解析后得到的16*4的cell格式数据，里面每个元素是结构体struct数据。每个结构体有两个字段：series和id。可供MATLAB进行处理。

图2 解析后的数据

图3 struct结构

参考文献：

http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143192607210600a668b5112e4a979dd20e4661cc9c97000

因为项目需要，公司领导对提出了接口测试的要求，因此作为一个测试人员，我第一时间就想到了jmeter这个利器，前面文章也有说明过怎么用jmeter做http协议的接口测试，这里我不再做讲解，此篇主要讲解如何用python做接口测试，并解析返回结果。

（注意：接口的返回格式是json格式）

一、python如何做接口测试

　　1.1，引用requests模块，并填写接口参数，如下图所示：

直接执行即可看到结果。

OK至此一个单接口的，用于python语言，需人工查看的接口测试结果的接口手动接口测试我们便完成了，然而这并达不到我主题所需啊，那么继续吧

二、解析接口返回结果

　　我们先捋一下思路，解析一个接口返回结果我们需要做什么，下面是我的思路

json模块
格式转换
取值

　　2.1，分析接口执行结果，如下图所示：

如上图，怎样才能达到图片中的需求呢？

　　　　2.1.1，根据思路散步走，这里直接上代码，如下图所示：

ps:关于json模块，这里不做详细讲解，执行结果如下图所示：

如上图所示，执行后成功拿到了我们所需要的结果。

OK，感觉好完美，感觉到达了高潮，可是还是不像题中所说的复杂json字符串啊，那么我们继续往下

　　2.2，解析复杂json字符串，此时丢出一复杂字符串（格式被转换成字典了），如下图所示：

PS：如上图提示，以及我现在需要获取参数“balance”值为“ceshi”的“exchanged”的值，这时我们需要怎么做呢？

同样我们先捋一下思路

json字典
格式转换
循环
取值

　　　　2.2.1，这里跟着思路走，直接上代码，如下图所示：

ps:如上图解释，相信大家对复杂字符串的解析有一定的想法了

后续将会出如何将上一个接口的值返回给下一个接口