一、什么是 jsonpath
● 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。
二、特点
● 只能提取 JSON 格式的数据
● 提取后的数据类型与原数据类型一致
三、安装
pip install jsonpath
四、常用原字符
原字符 |
描述 |
$ |
表示根元素 |
@ |
当前元素 |
. or [] |
子元素 |
.. |
递归搜索(不管当前路径,搜索符合条件的数据) |
* |
通配符,表示所有的元素 |
[] |
子元素操作符 |
[,] |
支持迭代器中做多选,多个 key 用逗号隔开 |
[start:end:step] |
数组分割操作,等同于切片 |
?() |
应用过滤表示式 |
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五、常用元字符使用
● 测试数据
class_info = {"class_one": {
"students": [
{"name": "张一",
"sex": "男",
"age": 18,
"height": 170.5
},
{"name": "张二",
"sex": "女",
"age": 20,
"height": 160.5
},
{"name": "张三",
"sex": "男",
"age": 18,
"height": 170.5
},
],
"teacher": {
"name": "李小二",
"sex": "男",
"age": 30,
"height": 185.5,
"teacher":"递归搜索测试"
}
}
}
● $:根元素
import jsonpath
#获取根元素下所有数据,2种写法一样
#.的作用等同于[]表示子元素
result = jsonpath.jsonpath(class_info, '$.*')
result2 = jsonpath.jsonpath(class_info, '$[*]')
print(result)
print(result2)
输出:
[{'students': [{'name': '张一', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}, {'name': '张二', 'sex': '女', 'age': 20, 'height': 160.5}, {'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}], 'teacher': {'sex': '男', 'age': 30, 'height': 185.5, 'teacher': '递归搜索测试'}}]
● . or []:子元素
import jsonpath
#.与[]作用相同后续就只写一个了
result = jsonpath.jsonpath(class_info, '$.class_one.students')
print(result)
result = jsonpath.jsonpath(class_info, '$[class_one][students]')
print(result)
输出:
[[{'name': '张一', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}, {'name': '张二', 'sex': '女', 'age': 20, 'height': 160.5}, {'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}]]
● [,]:支持迭代器中做多选,多个 key 用逗号隔开
import jsonpath
#递归查找包含teacher 或者 name的值
# ..:表示递归查找,可以搜索到该json下所有符合条件的数据
result = jsonpath.jsonpath(class_info, '$..[teacher,name]')
print(result)
输出:
[{'sex': '男', 'age': 30, 'height': 185.5, 'teacher': '递归搜索测试'}, '张一', '张二', '张三', '递归搜索测试']
#获取students下第0个和第2个元素
re = "$..students[0,2]"
result = jsonpath.jsonpath(class_info,re)
print(result)
输出:
[{'name': '张一', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}, {'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}]
● [start:end:step]:数组分割操作,等同于切片 , 遵循左闭右开原则
import jsonpath
#获取前2位学生的信息,支持下标运算,类似list通过下标取值一样
result = jsonpath.jsonpath(class_info, '$.class_one.students[0:2]')
print(result)
输出:
[{'name': '张一', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}, {'name': '张二', 'sex': '女', 'age': 20, 'height': 160.5}]
● ?():应用过滤表示式
import jsonpath
#找出年龄大于18的学生
result = jsonpath.jsonpath(class_info, '$.class_one.students.[?(@.age>18)]')
print(result)
输出:[{'name': '张二', 'sex': '女', 'age': 20, 'height': 160.5}]
六、过滤表达式
原字符 |
描述 |
== |
等于符号,但数字 1 不等于字符 1 |
!= |
不等于符号 |
< |
小于符号 |
<= |
小于等于符号 |
> |
大于 |
>= |
大于等于符号 |
=~ |
判断是否符合正则表达式,例如[?(@.name =~ /foo.*?/i)] |
in |
所属符号:[?(@.name in['张二','张三'])] |
not in |
排除符号:[?(@.name not in ['张二','张三'])] |
&& |
逻辑 AND,用于合并多个过滤器表达式 |
II |
逻辑 OR,用于组合多个过滤器表达式 |
七、过滤表达式使用
● ==:等于
import jsonpath
#下面几个比较的和这个一样就不写了
#找出name==张三的学生
result = "$.class_one.students.[?(@.name=='张三')]"
print(result)
输出:[{'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}]
● in:所属符号
import jsonpath
#获取name等于张二或者张三
re = "$.class_one.students.[?(@.name in ['张二','张三'])]"
result = jsonpath.jsonpath(class_info,re)
print(result)
输出:
[{'name': '张二', 'sex': '女', 'age': 20, 'height': 160.5}, {'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}]
#找出name为张二,张三的学生年龄
re = "$.class_one.students.[?(@.name in ['张二','张三'])].age"
result = jsonpath.jsonpath(class_info,re)
print(result)
输出:[20, 18]
● &&:逻辑 AND,用于合并多个过滤器表达式
import jsonpath
re = "$..students[?(@.name=='张三' && @.age==18)]"
result = jsonpath.jsonpath(class_info,re)
print(result)
输出:[{'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}]
● || 逻辑 OR,用于组合多个过滤器表达式
import jsonpath
#获取name等于张三或者age等于18的学生
re = "$..students[?(@.name=='张三' || @.age==18)]"
result = jsonpath.jsonpath(class_info,re)
print(result)
输出:[{'name': '张一', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}, {'name': '张三', 'sex': '男', 'age': 18, 'height': 170.5}]
● not in :排除符号
import jsonpath
#name不等于'张一','张三'的学生
re = "$..students[?(@.name not in ['张一','张三'])]"
result = jsonpath.jsonpath(class_info,re)
print(result)
输出:
[{'name': '张二', 'sex': '女', 'age': 20, 'height': 160.5}]