数据提取之JSON与JsonPATH

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。

JSON和XML的比较可谓不相上下。

JSON

json简单说就是javascript中的对象和数组，所以这两种结构就是对象和数组两种结构，通过这两种结构可以表示各种复杂的结构

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, ... }的键值对的结构，在面向对象的语言中，key为对象的属性，value为对应的属性值，所以很容易理解，取值方法为对象.key 获取属性值，这个属性值的类型可以是数字、字符串、数组、对象这几种。

数组：数组在js中是中括号[ ]括起来的内容，数据结构为 ["Python", "javascript", "C++", ...]，取值方式和所有语言中一样，使用索引获取，字段值的类型可以是数字、字符串、数组、对象几种。

import json

json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load，用于字符串和 python数据类型间进行转换。

1. json.loads()

把Json格式字符串解码转换成Python对象从json到python的类型转化对照如下：

import json

strList = '[1, 2, 3, 4]'

strDict = '{"city": "北京", "name": "大猫"}'

json.loads(strList)

# [1, 2, 3, 4]

json.loads(strDict) # json数据自动按Unicode存储

# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u732b'}

2. json.dumps()

实现python类型转化为json字符串，返回一个str对象把一个Python对象编码转换成Json字符串

从python原始类型向json类型的转化对照如下：

import json

import chardet

listStr = [1, 2, 3, 4]

tupleStr = (1, 2, 3, 4)

dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"}

json.dumps(listStr)

# '[1, 2, 3, 4]'

json.dumps(tupleStr)

# '[1, 2, 3, 4]'

# 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

# chardet.detect()返回字典, 其中confidence是检测精确度

json.dumps(dictStr)

# '{"city": "\\u5317\\u4eac", "name": "\\u5927\\u5218"}'

chardet.detect(json.dumps(dictStr))

# {'confidence': 1.0, 'encoding': 'ascii'}

print json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False)

# {"city": "北京", "name": "大刘"}

chardet.detect(json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False))

# {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8'}

chardet是一个非常优秀的编码识别模块，可通过pip安装

3. json.dump()

将Python内置类型序列化为json对象后写入文件

import json

listStr = [{"city": "北京"}, {"name": "大刘"}]

json.dump(listStr, open("listStr.json","w"), ensure_ascii=False)

dictStr = {"city": "北京", "name": "大刘"}

json.dump(dictStr, open("dictStr.json","w"), ensure_ascii=False)

4. json.load()

读取文件中json形式的字符串元素转化成python类型

import json

strList = json.load(open("listStr.json"))

print strList

# [{u'city': u'\u5317\u4eac'}, {u'name': u'\u5927\u5218'}]

strDict = json.load(open("dictStr.json"))

print strDict

# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u5218'}

JsonPath（了解）

JsonPath 是一种信息抽取类库，是从JSON文档中抽取指定信息的工具，提供多种语言实现版本，包括：Javascript, Python， PHP 和 Java。

JsonPath 对于 JSON 来说，相当于 XPATH 对于 XML。

下载地址：https://pypi.python.org/pypi/jsonpath

安装方法：点击Download URL链接下载jsonpath，解压之后执行python setup.py install

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

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。
`[]`	`[]`	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

示例：

我们以拉勾网城市JSON文件 http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json 为例，获取所有城市。

import requests

import jsonpath

import json

import chardet

url = 'http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'

response = equests.get(url)

html = response.text

# 把json格式字符串转换成python对象

jsonobj = json.loads(html)

# 从根节点开始，匹配name节点

citylist = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..name')

print citylist

print type(citylist)

fp = open('city.json','w')

content = json.dumps(citylist, ensure_ascii=False)

print content

fp.write(content.encode('utf-8'))

fp.close()

巴特西

数据提取之JSON与JsonPATH

数据提取之JSON与JsonPATH

JSON

import json

1. json.loads()

2. json.dumps()

3. json.dump()

4. json.load()

JsonPath（了解）

JsonPath与XPath语法对比：

示例：

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