爬虫系列(十三):JSON

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

1.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。

2.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

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:


image.png
    # json_loads.py

    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:


image.png
    # json_dumps.py
    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

    # json_dump.py

    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

    # json_load.py

    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

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。

    # jsonpath_lagou.py

    import urllib2
    import jsonpath
    import json
    import chardet

    url = 'http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
    request =urllib2.Request(url)
    response = urllib2.urlopen(request)
    html = response.read()

    # 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()

注意事项:

json.loads() 是把 Json格式字符串解码转换成Python对象,如果在json.loads的时候出错,要注意被解码的Json字符的编码。

如果传入的字符串的编码不是UTF-8的话,需要指定字符编码的参数 encoding

dataDict = json.loads(jsonStrGBK);
  • dataJsonStr是JSON字符串,假设其编码本身是非UTF-8的话而是GBK 的,那么上述代码会导致出错,改为对应的:

              dataDict = json.loads(jsonStrGBK, encoding="GBK");
    
  • 如果 dataJsonStr通过encoding指定了合适的编码,但是其中又包含了其他编码的字符,则需要先去将dataJsonStr转换为Unicode,然后再指定编码格式调用json.loads()

             ``` python
    

dataJsonStrUni = dataJsonStr.decode("GB2312"); dataDict = json.loads(dataJsonStrUni, encoding="GB2312");

    ##字符串编码转换

    这是中国程序员最苦逼的地方,什么乱码之类的几乎都是由汉字引起的。
    其实编码问题很好搞定,只要记住一点:

    ####任何平台的任何编码 都能和 Unicode 互相转换

    UTF-8 与 GBK 互相转换,那就先把UTF-8转换成Unicode,再从Unicode转换成GBK,反之同理。



    ``` python 
    # 这是一个 UTF-8 编码的字符串
    utf8Str = "你好地球"

    # 1. 将 UTF-8 编码的字符串 转换成 Unicode 编码
    unicodeStr = utf8Str.decode("UTF-8")

    # 2. 再将 Unicode 编码格式字符串 转换成 GBK 编码
    gbkData = unicodeStr.encode("GBK")

    # 1. 再将 GBK 编码格式字符串 转化成 Unicode
    unicodeStr = gbkData.decode("gbk")

    # 2. 再将 Unicode 编码格式字符串转换成 UTF-8
    utf8Str = unicodeStr.encode("UTF-8")

decode的作用是将其他编码的字符串转换成 Unicode 编码

encode的作用是将 Unicode 编码转换成其他编码的字符串

一句话:UTF-8是对Unicode字符集进行编码的一种编码方式

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