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jmespath是python的第三方模塊，是需要額外安裝的。它在python原有的json數(shù)據(jù)處理上
做出了很大的貢獻(xiàn)，至于效果接下來試試就知道了有多方便。
話不多說，我們直接進(jìn)入正題…
既然是第三方的庫，那肯定是要安裝的。通過pip的方式先將jmespath庫安裝好…
pip install jmespath
將安裝好的模塊導(dǎo)入到代碼塊中…
import jmespath as jp
jmespath中有一個很重要、很方便的函數(shù)那就是search，不管你的json數(shù)據(jù)有多么變態(tài)，它都能給你找到。寫出這個框架的大佬也是費(fèi)心了…
我先準(zhǔn)備了一個最簡單的json數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)層級為1。
json_data1 = {"name": "Python 集中營", "age": "10年"}
res = jp.search("name", json_data1)
print(res)
# Python 集中營
如果是多級的json數(shù)據(jù)，可以使用key1.key2.key3的方式來獲取value值。
json_data2 = {"names": {"name": "Python 集中營", "age": "5年"}}
res = jp.search("names.name", json_data2)
print(res)
# Python 集中營
既然是針對json數(shù)據(jù)的處理，那肯定也是支持?jǐn)?shù)組形式的查找的。對于json數(shù)據(jù)的數(shù)組形式的查找，主要是通過數(shù)組下標(biāo)的方式來獲取數(shù)據(jù)value值的。
json_data3 = ['Python 集中營', 'Sir.wang']
res = jp.search("[0]", json_data3)
print(res)
# Python 集中營
若是數(shù)組和字典的形式結(jié)合組成的json數(shù)據(jù)，也可以組合使用查找方式。比如：有如下的json數(shù)據(jù)…
json_data4 = {
"key1": {"key1_1": "value1_1"},
"key2": {"key2_1": ["a", "b", "c"]}
}
面對稍微復(fù)雜一點(diǎn)的json數(shù)據(jù)可以先定義好表達(dá)式的字符串，最后再使用search函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查找。比如：需要在json數(shù)據(jù)中找到如下的數(shù)組…
# ["a", "b", "c"]
exp = "key2.key2_1[0]"
res = jp.search(exp, json_data4)
print("數(shù)組中的數(shù)值：", res)
# 數(shù)組中的數(shù)值：a
那么，如何在json數(shù)據(jù)中使用切片的方式來找到需要的json數(shù)據(jù)，當(dāng)然也是支持的…
json_data5 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
exp = "[0:7]"
res = jp.search(exp, json_data5)
print("切片數(shù)據(jù)結(jié)果", res)
# 切片數(shù)據(jù)結(jié)果 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
還有一種查找方式，是通過*符號通配符的方式，主要是用在外層數(shù)據(jù)為數(shù)組的json數(shù)據(jù)中，比如有如下的數(shù)據(jù)…
json_data6 = {
"data": [
{"name": "Python 集中營", "age": "5年"},
{"name": "Sir.wang", "age": "28"},
{"dr": "nrg"}
]
}
這種數(shù)據(jù)形式的話，表達(dá)式可以這樣寫。先找到data作為鍵，這個時候是用data[*]就可以找到data下面的所有數(shù)據(jù)，在通過下一個層級的鍵進(jìn)行匹配。
exp = "data[*].name"
res = jp.search(exp,json_data6)
print(res)
# ['Python 集中營', 'Sir.wang']
若是想匹配到的鍵是dr，則將exp表達(dá)式修改成下面這樣就可以找到了…
exp = "data[*].dr"
# 查找的結(jié)果則是下面這樣的...
# ['nrg']
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