python json操作_4个小窍门，让你在Python中高效使用JSON

字典和列表是 Python的两种数据类型，也是用来处理JSON的完美工具。本文将主要分享以下内容：

如何载入、编写JSON?
如何在命令行上优化、校验JSON?
如何通过使用JMESPath对JSON文档执行高级查询?

1. JSON解码

Python自带一个功能强大、内容丰富的JSON库。可通过以下方式导入：

import json

解码JSON字符串很简单，直接输入 json.loads(…) 即可。它可以转换成：

字典对象
列表数组
识别布尔值、整数、浮点数和字符串，在Python中进行正确转换。
任何 null 都将被转换为Python的None类型。

以下为json.loads 的一个实例：

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

2. JSON编码

编码JSON也很简单。使用json.dumps(…) 把由字典、列表和其他本机类型组成的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}'

这其实是一个完全相同的文档，只是被转换成了字符串。所以，要想让JSON文档更易读，可使用缩进选项：

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

3. 命令行用法

JSON库也可从命令行使用，以校验、优化JSON：

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

如果你的电脑系统是Mac或Linux，并且能够安装JSON库的话，那么你也可以研究一下jq 命令行工具。它除了有便于记忆，可以润色代码等优点外，还有许多其他特点。

jq将在默认情况下优化JSON

4. 使用JMESPath搜索JSON

JMESPath是一种JSON查询语言。它能够让你轻松地从JSON文档中获取所需数据。如果你用过JSON，就会觉得获取嵌套值并不难。

例：doc["person"]["age"]将在一个如下所示的文档中获取age的嵌套值：

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

但如果是像下面这样的文档，该如何从这一组人名中提取所有年龄字段呢?

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

我们可以简单地写一套关于这些人名的重复指令。虽然很容易，但重复指令运行较慢，会使你的代码复杂化。所以，这就该派JMESPath上场了!

用JMESPath表达式编写代码：

persons[*].age

它将返回一个包含所有年龄的数组：[38, 45, 14].

假设要筛选列表，只获取名为“erik”的人的年龄。你可以编写一个筛选程序来执行此操作：

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

看，多么流畅!

因为JMESPath不属于Python标准库，所以你需要一起安装pip或pipenv。例如，在虚拟环境中使用pip：

现在就去试一试吧!请严格按照交互式教程操作，同时也不要忘了在JMESPath站点上查看示例哦!

本文转载原文链接：4个小窍门，让你在Python中高效使用JSON - 51CTO.COM

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