当你学会这项python数据提取神器时,请做好升职准备!

Posted 软件测试君

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了当你学会这项python数据提取神器时,请做好升职准备!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Jsonpath 详解

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


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
#.[]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

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}]

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