前言
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JSON格式是我们在网页抓取、数据传输中经常会遇到的一种文本格式。今天我们要讲一讲，如何在 Python 中处理JSON数据。
Json简介
Json（JavaScript Object Notation）
很多网站都会用到Json格式来进行数据的传输和交换，就像之前我们发过 网易云音乐接口API，其返回的数据都是Json格式的。
这因为Json是一种轻量级的数据交换格式，具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。用它来进行前后端的数据传输，大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。
而且相对于XML来说，更加的轻量级，更方便解析。
在Json中，遵循“key-value”的这样一种方式。
比如最简单的这种：“{"name" : "zhuxiao5"}”，跟python 里的字典似的，也是一个Json格式的数据。
复杂一点的比如这种（后文会多次使用到这个例子）：
{
"animals": {
"dog": [
{
"name": "Rufus",
"age":15
},
{
"name": "Marty",
"age": null
}
]
}
}
以上图为例，再多说几句Json格式的特点
- 对象通过键值对表现；
- 键通过双引号包裹，后面跟冒号“：”，然后跟该键的值；
- 值可以是字符串、数字、数组等数据类型；
- 对象与对象之间用逗号隔开；
- “{}”用来表达对象；
- “[]”用来表达数组；
Python中的Json模块
Python中也自带了Json模块，其中json.dumps()、json.loads()较为常用。
json.dumps() 是将 python 对象转化为 json。
json.loads() 是将 json 转化为 python 对象。
#json.dumps(),json.loads()
import json
dict_data = {"a": 1, "b": 2}
# 将dict格式数据转换成json格式字符串
dump_data = json.dumps(dict_data)
# 将json格式字符串转换成对应的python值
load_data = json.loads(dump_data)
# 打印转换结果
print(type(dict_data),dict_data)
print(type(dump_data),dump_data)
print(type(load_data),load_data)
运行结果：
<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}
<class 'str'> {"a": 1, "b": 2}
<class 'dict'> {'a': 1, 'b': 2}
在例子中一开始的变量 dict_data 是一个字典，json.dumps() 后，将dict格式数据转换成json格式字符串。这时候虽然都是{'a': 1, 'b': 2}，但是格式却前后不一样。随后又通过 json.loads()，重新将json格式字符串转换成字典。
在线解析Json
在实际应用中，要提取json数据，就要了解返回json数据的结构。
可是Json格式的数据往往是这样的。
大家别担心，我们可以将数据复制到一些json插件或在线解析！
比如这个插件：
此时再打开刚才的网址
是不是清晰了很多呢？
如果用python来获取里面的数据怎么做的？
先利用 json.loads() 来将 Json 转成字典，再用 get() 函数直到得到我们想要的list 对象，那么对于 list 里面的数据我们用个 for 循环就行啦~
额，有点绕。
还是文章一开始的例子，我们想获取其中所有狗狗的名字：
{
"animals": {
"dog": [
{
"name": "Rufus",
"age":15
},
{
"name": "Marty",
"age": null
}
]
}
}
我们可以这样做：
load_data = json.loads(dump_data)
data = load_data.get("animals").get("dog")
result1 = []
for i in data:
result1.append(i.get("name"))
print(result1)
运行结果：
['Rufus', 'Marty']
这样确实可以获得我们想要的结果。
PS：类似的在线解析网站也有很多，比如 https://www.json.cn。
JsonPath
不知道大家还记不记得，在一开始介绍Json时，我提到了它相对于XML来说，更加的轻量级，更方便解析。
既然 XML 人家都有 XPATH ，那么Json有没有类似的工具呢？
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。
JsonPath 对于 Json 来说，相当于 XPATH 对于 XML。
Json结构清晰，可读性高，复杂度低，非常容易匹配，下表是JsonPath的用法。
没错，还是这个例子，我们这次尝试用JsonPath获取其中所有狗狗的名字：
{
"animals": {
"dog": [
{
"name": "Rufus",
"age":15
},
{
"name": "Marty",
"age": null
}
]
}
}
我们可以这样做：
load_data = json.loads(dump_data)
jobs=load_data['animals']['dog']
result2 = []
for i in data:
# 从根节点开始，匹配name节点
result2.append(jsonpath.jsonpath(i,'$..name')[0])
print(result2)
其中 $..name 代表从根节点开始，匹配name节点
运行结果：
['Rufus', 'Marty']
利用 JsonPath 同样可以获得我们想要的结果。
我们在后续实例演练中将继续采用 JsonPath 来抽取数据。
实例演练
示例：我们利用 网易云音乐评论API 来生成Json数据，并从中获取热评数据。
http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_483671599?limit=10&offset=0
在浏览器（已安装Json解析插件）中打开：
标红区域的数据是我们本次想要获取的。
def get_comments(url):
data = []
doc = get_json(url)
jobs=doc['hotComments']
for job in jobs:
dic = {}
#从根节点开始，匹配content节点
dic['content']=jsonpath.jsonpath(job,'$..content')[0] #评论
dic['time']= stampToTime(jsonpath.jsonpath(job,'$..time')[0]) #时间
dic['userId']=jsonpath.jsonpath(job['user'],'$..userId')[0] #用户ID
dic['nickname']=jsonpath.jsonpath(job['user'],'$..nickname')[0]#用户名
dic['likedCount']=jsonpath.jsonpath(job,'$..likedCount')[0] #赞数
data.append(dic)
return pd.DataFrame(data)
final_result = get_comments('http://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_483671599?limit=10&offset=0')
运行结果：
成功获取√
希望本文能让大家以后玩转Json数据更轻松~