Python 解析库json及jsonpath pickle的实现

json模块是Python内置标准库，主要可以完成两个功能：序列化和反序列化。JSON对象和Python对象映射图如下：

3.2.1 json序列化

对象(字典/列表) 通过 json.dump()/json.dumps() ==> json字符串。示例代码如下：

import jsonclass Phone(object): def __init__(self, name, price): self.name = name self.price = priceclass Default(json.JSONEncoder): def default(self, o): print(o) # o: <__main__.Phone object at 0x10aa52c90> return [o.name, o.price]def parse(obj): print(obj) return {'name': obj.name, 'price': obj.price}person_info_dict = { 'name': 'Amo', 'age': 18, 'is_boy': True, # 'n': float('nan'), # float('nan'):NaN float('inf')=>Infinity float('-inf')=>-Infinity 'phone': Phone('苹果8plus', 6458), 'hobby': ('sing', 'dance'), 'dog': { 'name': '藏獒', 'age': 5, 'color': '棕色', 'isVIP': True, 'child': None },}'''obj:需要序列化的对象 字典/列表 这里指的是person_info_dictindent: 缩进 单位: 字符sort_keys: 是否按key排序 默认是False不排序cls: json.JSONEncoder子类 处理不能序列化的对象ensure_ascii: 是否确保ascii编码 默认是True确保 '苹果8plus'==>'u82f9u679c8plus' 所以改为Falsedefault: 对象不能被序列化时，调用对应的函数解析'''# 将结果返回给一个变量result = json.dumps(person_info_dict, indent=2, sort_keys=True, ensure_ascii=False, # cls=Default, default=parse, # allow_nan=False 是否处理特殊常量值 # 默认为True 但是JSON标准规范不支持NaN, Infinity和-Infinity )print(result)with open('dump.json', 'w', encoding='utf8') as file: # json.dump是将序列化后的内容存储到文件中 其他参数用法和dumps一致 json.dump(person_info_dict, file, indent=4, ensure_ascii=False, default=parse)

3.2.2 json反序列化

json字符串通过json.load()/json.loads()==> 对象(字典/列表)，示例代码如下：

import jsonclass Phone(object): def __init__(self, name, price): self.name = name self.price = pricedef pi(num): return int(num) + 1def oh(dic): if 'price' in dic.keys(): return Phone(dic['name'], dic['price']) return dicdef oph(*args, **kwargs): print(*args, **kwargs)# 我自己本地有一个dump.json文件with open('dump.json', 'r', encoding='utf8') as file: # content = file.read() # parse_int/float: 整数/浮点数钩子函数 # object_hook: 对象解析钩子函数 将字典转为特定对象 传递给函数的是字典对象 # object_pairs_hook: 转化为特定对象 传递的是元组列表 # parse_constant: 常量钩子函数 NaN/Infinity/-Infinity # result = json.loads(content, object_hook=oh, parse_int=pi, object_pairs_hook=oph) result = json.load(file, parse_int=pi, object_hook=oh) # 直接将文件对象传入 print(type(result)) # <class ’dict’> print(result)4. jsonpath

jsonpath三方库，点击这里这里进入官网，通过路径表达式，来快速获取字典当中的指定数据，灵感来自xpath表达式。命令安装：

pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com jsonpath

或者：

语法格式如下：

from jsonpath import jsonpathdic = {....} # 要找数据的字典jsonpath(dic, 表达式)

常用的表达式语法如下：

JSONPath 描述 $ 根节点(假定的外部对象，可以理解为上方的dic) @ 现行节点(当前对象) .或者[] 取子节点(子对象) .. 就是不管位置，选择所有符合条件的节点(后代对象) * 匹配所有元素节点 [] 迭代集合，谓词条件，下标 [,] 多选 ?() 支持过滤操作 () 支持表达式操作 [start: end : step] 切片

案例一用到的字典如下：

dic = { 'person': { 'name': 'Amo', 'age': 18, 'dog': [{ 'name': '小花', 'color': 'red', 'age': 6, 'isVIP': True }, { 'name': '小黑', 'color': 'black', 'age': 2 }] }}

将上述抽象成一个树形结构如图所示：

需求及结果如下：

JSONPath Result $.person.age 获取人的年龄 $..dog[1].age 获取第2个小狗的年龄 $..dog[0,1].age | $..dog[*].age 获取所有小狗的年龄 $..dog[?(@.isVIP)] 获取是VIP的小狗 $..dog[?(@.age>2)] 获取年龄大于2的小狗 $..dog[-1:] | $..dog[(@.length-1)] 获取最后一个小狗

代码如下：

from jsonpath import jsonpathdic = { 'person': { 'name': 'Amo', 'age': 18, 'dog': [{ 'name': '小花', 'color': 'red', 'age': 6, 'isVIP': True }, { 'name': '小黑', 'color': 'black', 'age': 2 }] }}# 1.获取人的年龄print(jsonpath(dic, '$.person.age')) # 获取到数据返回一个列表 否则返回False# 2.获取第2个小狗的年龄print(jsonpath(dic, '$..dog[1].age'))# 3.获取所有小狗的年龄print(jsonpath(dic, '$..dog[0,1].age'))print(jsonpath(dic, '$..dog[*].age'))# 4.获取是VIP的小狗print(jsonpath(dic, '$..dog[?(@.isVIP)]'))# 5.获取年龄大于2的小狗print(jsonpath(dic, '$..dog[?(@.age>2)]'))# 6.获取最后一个小狗print(jsonpath(dic, '$..dog[-1:]'))print(jsonpath(dic, '$..dog[(@.length-1)]'))

上述代码执行结果如下：

案例二用到的字典如下：

book_dict = { 'store': { 'book': [ {'category': 'reference', 'author': 'Nigel Rees', 'title': 'Sayings of the Century', 'price': 8.95 }, {'category': 'fiction', 'author': 'Evelyn Waugh', 'title': 'Sword of Honour', 'price': 12.99 }, {'category': 'fiction', 'author': 'Herman Melville', 'title': 'Moby Dick', 'isbn': '0-553-21311-3', 'price': 8.99 }, {'category': 'fiction', 'author': 'J. R. R. Tolkien', 'title': 'The Lord of the Rings', 'isbn': '0-395-19395-8', 'price': 22.99 } ], 'bicycle': { 'color': 'red', 'price': 19.95 } }}

将上述抽象成一个树形结构如图所示：

需求及结果如下：

JSONPath Result $.store.book[*].author store中的所有的book的作者 $.store[*] store下的所有的元素 $..price store中的所有的内容的价格 $..book[2] 第三本书 $..book[(@.length-1)] 最后一本书 $..book[0:2] 前两本书 $.store.book[?(@.isbn)] 获取有isbn的所有书 $.store.book[?(@.price>10)] 获取价格大于10的所有的书 $..* 获取所有的数据

代码如下：

from jsonpath import jsonpathbook_dict = { 'store': { 'book': [ {'category': 'reference', 'author': 'Nigel Rees', 'title': 'Sayings of the Century', 'price': 8.95 }, {'category': 'fiction', 'author': 'Evelyn Waugh', 'title': 'Sword of Honour', 'price': 12.99 }, {'category': 'fiction', 'author': 'Herman Melville', 'title': 'Moby Dick', 'isbn': '0-553-21311-3', 'price': 8.99 }, {'category': 'fiction', 'author': 'J. R. R. Tolkien', 'title': 'The Lord of the Rings', 'isbn': '0-395-19395-8', 'price': 22.99 } ], 'bicycle': { 'color': 'red', 'price': 19.95 } }}# 1.store中的所有的book的作者print(jsonpath(book_dict, '$.store.book[*].author'))print(jsonpath(book_dict, '$..author'))# 2.store下的所有的元素print(jsonpath(book_dict, '$.store[*]'))print(jsonpath(book_dict, '$.store.*'))# 3.store中的所有的内容的价格print(jsonpath(book_dict, '$..price'))# 4.第三本书print(jsonpath(book_dict, '$..book[2]'))# 5.最后一本书print(jsonpath(book_dict, '$..book[-1:]'))print(jsonpath(book_dict, '$..book[(@.length-1)]'))# 6.前两本书print(jsonpath(book_dict, '$..book[0:2]'))# 7.获取有isbn的所有书print(jsonpath(book_dict, '$.store.book[?(@.isbn)]'))# 8.获取价格大于10的所有的书print(jsonpath(book_dict, '$.store.book[?(@.price>10)]'))# 9.获取所有的数据print(jsonpath(book_dict, '$..*'))5. Python专用JSON解析库pickle

pickle处理的json对象不通用，可以额外的把函数给序列化。示例代码如下：

import pickledef eat(): print('Amo在努力地写博客~')person_info_dict = { 'name': 'Amo', 'age': 18, 'eat': eat}# print(pickle.dumps(person_info_dict))with open('pickle_json', 'wb') as file: pickle.dump(person_info_dict, file)with open('pickle_json', 'rb') as file: result = pickle.load(file) result['eat']()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

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