背景介绍

我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库– Json path,在此之前我们需要先了解一下什么是 JSON 。

一、初识Json

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。

Python 2.7及之后版本,自带了JSON模块，直接 import json 就可以使用了。

官方文档： Python .org/library/json.html

Json在线解析网站：#

二、Json的基本使用

简介

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

   ，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。

使用

json模块提供了四个功能： dumps 、 dump 、 loads 、 load ，用于字符串 和 python数据类型间进行转换。

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：

1.json.loads

 import json  
 strDict = '{"city": "广州", "name": "小黑"}'  
 r = json.loads(strDict) # json数据自动按Unicode存储  
 print(r)  

结果如下：

{‘city’: ‘广州’, ‘name’: ‘小黑’}

2. json.load

读取文件中json形式的字符串元素 转化成python类型

 import json  s = json.load(open('test.json','r',encoding='utf-8'))  print(s,type(s))  

结果如下：

{‘city’: ‘广州’, ‘name’: ‘小黑’} <class ‘dict’>

3. 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

 import json  
 listStr = [1, 2, 3, 4]  dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"}  
 s1 = json.dumps(listStr)  s2 = json.dumps(dictStr,ensure_ascii=False)  
 print(s1,type(s1))  print(s2)  

结果如下：

[1, 2, 3, 4] <class ‘str’>{“city”: “北京”, “name”: “大猫”} <class ‘str’>

注意：

1. json.dumps 序列化时默认使用的ascii编码

2. 添加参数 ensure_ascii=False 禁用ascii编码，按utf-8编码

4. json.dump

将Python内置类型序列化为json对象后写入文件

 import json  
 json_info = "{'age': '12'}"   file  = open('ceshi.json','w',encoding='utf-8')  json.dump(json_info,file)  

结果如下：

ceshii,json(目录文件产生)

三、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。

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：

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。

四、案例测试

我们爬取 淘票票 官网的城市信息,保存为json文件,进行jsonpath语法测试，获取所有城市名称。

请求

 import requests  import time  
 url = '  
 headers = {   'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36',  }   
 res = requests.get(url,headers=headers)  
 result = res.content. decode ('utf-8')  
 print(result) # xxx省略  

注意：

headers里面的键值对最好都加上，还是有反爬的，该网站，这里为了简便省去了；

保存数据

 content = result.split('(')[1].split(')')[0] # 由于文件首尾的字符不需要需要剔除掉做字符串切割  
 with open('tpp.json','w',encoding='utf-8')as fp:   fp.write(content)  

打开json文件如下所示：

解析数据

这里我们获取全部城市名称

 import json  import jsonpath  
 obj = json.load(open('tpp.json','r',encoding='utf-8')) # 注意，这里是文件的形式，不能直接放一个文件名的字符串  
 city_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..regionName') # 文件对象 jsonpath语法  
 print(city_list)  

结果如下：

五、总结

我们知道json是一种常见的数据传输形式，所以对于爬取数据的数据解析，json的相关操作是比较重要的，能够加快我们的数据提取效率，本文简单介绍了json和jsonpath的相关操作，对于测试网站(淘票票)的json做了简单的数据解析，感兴趣的小伙伴可以把其他数据解析一下。