【Python从入门到进阶】30、JSONPath的介绍和使用

接上篇《29、xpath抓取站长素材图片》
上一篇我们讲解了如何利用xpath来抓取站长素材网站的图片区首页的所有图片，本篇我们来介绍JSONPath的基础和具体使用。

一、JSONPath的基本概念

1、什么是JSONPath？

JSONPath是一种用于在JSON（JavaScript Object Notation）数据中定位和提取特定元素的查询语言。它类似于XPath对XML的作用，可以帮助我们轻松地按照特定的路径表达式从复杂的JSON结构中获取所需的数据。

使用JSONPath，您可以指定一个或多个路径表达式，以匹配JSON数据的特定部分。这些路径表达式由一系列操作符、通配符和属性键组成，用于描述所需数据的位置和结构。JSONPath还支持过滤器，可以根据条件筛选出满足要求的数据。

通过使用JSONPath，开发人员可以更有效地处理和解析JSON数据，同时减少冗余代码和手动遍历的工作量。它在Web开发、API集成、数据转换等领域具有广泛的应用。

2、JSONPath的作用和重要性

（1）数据提取和过滤：JSONPath可以帮助我们从复杂的JSON数据结构中提取所需的数据。它允许我们通过简洁的路径表达式定位并获取特定的JSON元素，从而简化了数据提取的过程。同时，JSONPath还支持过滤器，可以根据条件筛选出符合要求的数据，使数据过滤更加灵活和高效。

（2）数据导航和遍历：JSONPath提供了一种便捷的方式来导航和遍历JSON数据。通过使用路径表达式，我们可以按照特定的路径依次访问JSON对象的属性和数组元素，无需手动编写循环和条件语句进行遍历。这大大简化了处理嵌套JSON结构的代码逻辑，提高了开发效率。

（3）API集成和数据交互：在Web开发和API集成中，JSON是一种常见的数据格式。使用JSONPath，我们可以轻松地从API响应中提取所需数据，以满足前端页面或其他后续处理的需求。通过JSONPath，我们可以选择性地提取和展示数据，避免不必要的数据传输和处理，提升了网络通信效率。

（4）数据转换和处理：在数据转换和处理过程中，通常需要对JSON数据进行某种形式的转换、筛选或计算。JSONPath提供了灵活且强大的工具，可以在不改变原始JSON结构的基础上，对数据进行选择性修改、映射和聚合等操作。这在数据清洗、格式转换、数据分析等场景中非常有用。

二、JSON数据结构回顾

1、什么是JSON

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。
它基于JavaScript语言的子集，但已成为一种独立于编程语言的数据格式。

2、JSON的特点

人类可读性高：JSON使用简洁的键值对表示数据，易于阅读和理解。
数据格式简单：JSON由对象、数组、字符串、数字、布尔值和null等基本数据类型组成。
可嵌套和可扩展：可以在JSON中嵌套其他JSON对象，从而创建复杂的数据结构。
平台无关性：JSON数据可以在不同编程语言和平台之间进行传输和解析。

3、JSON数据类型

对象（Object）：由一组键值对组成，用花括号{}表示。
数组（Array）：由一组有序的值组成，用方括号[]表示。
字符串（String）：由双引号或单引号包围的文本。
数字（Number）：整数或浮点数形式的数值。
布尔值（Boolean）：true或false。
空值（null）：表示空或缺失值。

4、JSON对象和数组

对象是一种无序的键值对集合，每个键值对由一个属性名和对应的值构成。
数组是一个有序的值列表，可以包含任意数据类型的元素。

5、嵌套JSON结构

JSON允许在对象或数组中嵌套其他JSON对象或数组，从而形成复杂的数据结构。
嵌套的JSON结构可以通过路径表达式进行导航和访问。

6、JSON数据类型和结构示例

（1）JSON对象示例

{
  "name": "John",
  "age": 30,
  "city": "New York"
}

（2）JSON数组示例

["apple", "banana", "orange"]

（3）嵌套JSON示例

{
  "name": "Alice",
  "age": 25,
  "address": {
    "street": "123 Main St",
    "city": "Los Angeles",
    "zipcode": "90001"
  },
  "hobbies": ["reading", "painting", "traveling"]
}

（4）复杂嵌套JSON示例

{
  "employees": [
    {
      "firstName": "John",
      "lastName": "Doe",
      "position": "Manager"
    },
    {
      "firstName": "Jane",
      "lastName": "Smith",
      "position": "Developer"
    }
  ],
  "company": {
    "name": "ABC Corporation",
    "address": {
      "street": "456 Elm St",
      "city": "Seattle",
      "zipcode": "98101"
    }
  }
}

接下来我们就会用JSONPath来取解析这些结构类型的JSON数据。

学习JSON的基本概念和数据结构，能使我们能更好地理解和操作JSON数据，同时为下面介绍JSONPath的语法和用法打下基础。

三、JSONPath表达式

JSONPath是一种用于在JSON数据结构中定位和提取数据的查询语言。它类似于XPath用于XML的查询语言。以下是JSONPath的一些常见语法：

注意：
●JSONPath的索引从0开始计数；
●JSONPath中字符串使用单引号表示，如：$store.book[?@.category=='reference']中的reference；
JSONPath常见的运算符：

JSONPath常见的函数：

四、JSONPath数据提取案例

样例JSON:

{
   "商店":{
       "书籍":[{
          "分类":"惊悚",
          "作者":"R.L.斯坦",
          "书名":"鸡皮疙瘩",
          "价格":18.95
       },{
          "分类":"冒险",
          "作者":"J.K.罗琳",
          "书名":"哈利波特与火焰杯",
          "书号":"ND-2131-34421",
          "价格":52.99
       },{
          "分类":"科幻",
          "作者":"刘慈欣",
          "书名":"三体",
          "价格":65.35
       },{
          "分类":"科幻",
          "作者":"刘慈欣",
          "书名":"流浪地球",
          "价格":32.99
       }],
       "自行车":{
          "品牌":"凤凰牌自行车",
          "颜色":"红色",
          "价格":150.3
       }
   }
}

注：这里我们可以使用在线JSONPath解析器来测试我们的公式（样例网站：https://www.lddgo.net/string/jsonpath）。

测试样例：

测试结果（其中几个有代表性的样例）：






我们也可以尝试用语法获取我们想要的其他维度数据，童鞋们不妨试试。

五、JSONPath与XPath的对比

JSONPath和XPath都是用于在数据结构中进行查询和导航的路径语言，但它们针对不同的数据格式。

1、数据格式：JSONPath专门用于查询和操作JSON格式的数据，而XPath主要用于XML格式的数据。

2、语法：JSONPath的语法相对简单，类似于JavaScript对象属性的访问方式，例如$.store.book[0].title。XPath的语法相对复杂，可以使用轴、谓词等功能来完成更复杂的查询操作。

3、功能：XPath提供了比JSONPath更强大的功能，包括节点选择、属性选择、命名空间支持、动态计算等。它还有一个完善的标准规范，支持更广泛的用例和应用。JSONPath则更专注于JSON数据的查询和操作。

4、生态系统：由于XPath的历史悠久和广泛应用于XML领域，有许多成熟的工具和库支持XPath查询。相比之下，JSONPath的生态系统相对较小，但在处理JSON数据时仍有一些支持库和工具可用。

下表仅就数据维度进行对比，两者分析的样本是不同的（XML和JSON）：

综上所述，如果你的数据是JSON格式的，且只需要进行简单的查询和操作，那么JSONPath是一个简单而有效的选择；如果你的数据是XML格式的，或者需要进行更复杂的查询和处理，那么XPath可能更适合。

六、Python如何使用JSONPath

在Python中，通常使用使用内置的jsonpath库来处理JSONPath查询（也可以可以使用第三方库如jsonpath-ng或jsonpath-rw）。

在使用前要通过“pip install jsonpath”命令安装jsonpath库。以下是使用jsonpath库的示例代码：

import json
from jsonpath import jsonpath
 
# 示例 JSON 数据
data = '''
    {
       "商店":{
           "书籍":[{
              "分类":"惊悚",
              "作者":"R.L.斯坦",
              "书名":"鸡皮疙瘩",
              "价格":18.95
           },{
              "分类":"冒险",
              "作者":"J.K.罗琳",
              "书名":"哈利波特与火焰杯",
              "书号":"ND-2131-34421",
              "价格":52.99
           },{
              "分类":"科幻",
              "作者":"刘慈欣",
              "书名":"三体",
              "价格":65.35
           },{
              "分类":"科幻",
              "作者":"刘慈欣",
              "书名":"流浪地球",
              "价格":32.99
           }]
       }
    }
'''
 
# 解析 JSON 数据
json_data = json.loads(data)
 
# 进行 JSONPath 查询
titles = jsonpath(json_data, "$.商店.书籍[*].书名")
 
# 打印匹配结果
for title in titles:
    print(title)

输出结果为：

首先，我们解析了JSON数据字符串，并将其转换为Python对象。然后，通过调用jsonpath函数并传入JSON数据和JSONPath表达式$.store.book[*].title，进行查询操作，最后打印匹配的结果。

以上就是关于JSONPath的介绍和使用分享，下一篇我们来做一个JSONPath来解析淘票票的实战。

参考：尚硅谷Python爬虫教程小白零基础速通教学视频、JSON语法手册

转载请注明出处：https://guangzai.blog.csdn.net/article/details/131933738