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Python jsonpath库终极指南：json数据挖掘的精准导航仪

news 来源：原创 2025/7/13 1:16:18

Python jsonpath库终极指南：json数据挖掘的精准导航仪

对话实录

小白：（抓狂）这个 JSON 数据有好多层嵌套，怎么快速拿到最里面的值？

专家：（递上探测器）用jsonpath库，三步直达数据核心！

基础装备三件套

1. 安装神器

pip install jsonpath

2. 核心操作

import jsonpath# 示例数据
data = {"store1": {"book": [{"title": "Python入门", "price": 59},{"title": "数据挖掘", "price": 89, "stock": 0},{"title": "算法导论", "price": 129}],"location": "北京"},"store2": {"book": [{"title": "python进阶", "price": 51},{"title": "数据分析", "price": 45, "stock": 1},{"title": "人工智能", "price": 68}],"location": "天津"}
}
# 查找store1的所有书名
titles = jsonpath.jsonpath( data, "$.store1.book[*].title")print(titles)
# → ['Python入门', '数据挖掘', '算法导论']

专家提醒：1. 返回值是列表，找不到返回False！ 2.传入的对象是字典,如果是json字符串需要事先转换为字典。

3.基础语法

jsonpath的语法比较简单和直观。它使用点号(.)和方括号([])来访问JSON对象的属性和数组元素，下面是一些常用的jsonpath语法：


原字符	描述
$	表示根节点，是jsonpath表达式的开始
@	当前节点
. or []	子节点
..	递归搜索(搜索符合条件的所有数据)
*	通配符，表示所有的内容
[]	支持访问数组，可以用于处理索引,元素等情况
[,]	支持迭代器中做多选，多个key用逗号隔开
[start：end：step]	数组分割操作，等同于切片
?()	应用过滤表示式,一般与@结合使用

六大实战寻宝案例

案例 1：深渊探测（深度查询）

# 递归查找所有价格
prices = jsonpath.jsonpath(data, "$..price")
# → [59, 89, 129, 51, 45, 68]# 递归查找store1的所有价格
prices = jsonpath.jsonpath(data, "$.store1..price")
# → [59, 89, 129]

$..price这种语法可以帮助我们轻松穿透多层JSON数据结构，找到所有的价格信息，就像拥有了一把能深入宝藏洞穴的探测仪。

案例 2：通配符匹配

# 查找所有的book数据
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.*.book")
# → [[{'title': 'Python入门', 'price': 59}, {'title': '数据挖掘', 'price': 89, 'stock': 0},{'title': '算法导论', 'price': 129}], [{'title': 'python进阶', 'price': 51}, {'title': '数据分析', 'price': 45, 'stock': 1}, {'title': '人工智能', 'price': 68}]]#查找store1中book数组里面的数据
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.store1.book[*]")
# → [{'title': 'Python入门', 'price': 59}, {'title': '数据挖掘', 'price': 89, 'stock': 0},{'title': '算法导论', 'price': 129}]

在这个例子中，*作为通配符条件，匹配当前节点的所有数据。

案例 3 ：数组查询

#切片操作：查找store2中book索引为0的第一个数据
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.store2.book[0]")
# → [{'title': 'python进阶', 'price': 51}]#切片操作：查找store2中book索引为0，2的数据
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.store2.book[0,2]")
# → [{'title': 'python进阶', 'price': 51}, {'title': '人工智能', 'price': 68}]#多路径查询: 查找store2中book数据中title和price数据
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.store2.book[*][title,price]")
# → ['python进阶', 51, '数据分析', 45, '人工智能', 68]

案例 4：动态路径

# 根据变量构建路径
index = 0
result = jsonpath.jsonpath(data, f"$.store1.book[{index}].title")

在实际开发中，数据的结构和需求可能会动态变化，动态路径查询为我们提供了灵活应对的能力，根据不同的情况获取所需数据。

案例 5：空值处理

# 安全访问不存在的路径
result = jsonpath.jsonpath(data, "$.store1.magazine[0].price") or ["缺货"]

当访问不存在的路径时，我们通过or操作符为结果设置默认值，避免因路径错误导致程序报错，保证了程序的稳定性。

案例 6：智能过滤

JSONPATH还支持使用过滤器来对JSON数据进行更精细的查询和过滤。过滤器中使用方括号[]中的表达式来指定过滤条件。下面是一些常见的过滤器：

==：等于 ; !=：不等于; <：小于; <=：小于或等于;

>：大于; >=：大于或等于; =~：正则表达式匹配; !~：不匹配正则表达式;

# 价格超过60且无库存的书籍
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.store.book[?(@.price>60 && @.stock==0)]")
#-> [{'title': '数据挖掘', 'price': 89, 'stock': 0}]

# 查找有库存的书籍
books = jsonpath.jsonpath(data, "$.*.book[?(@.stock)]")
# → [{'title': '数据分析', 'price': 45, 'stock': 1}]

在这个例子中，?(@.stock)作为过滤条件，筛选出了有库存的书籍，让我们能够从众多数据中精准找到符合要求的部分。

专家级装备

1. 调试模式

# 查看解析过程
result = jsonpath.jsonpath(data, "$..price", debug=True)

调试模式可以帮助我们了解 jsonpath 的解析过程，定位查询过程中可能出现的问题，就像为数据挖掘之旅配备了一个故障诊断仪。

2. 结果格式化

# 获取带路径的结果
for match in jsonpath.jsonpath(data, "$..price", result_type="IPATH"):print(match)
#->
['store1', 'book', '0', 'price']
['store1', 'book', '1', 'price']
['store1', 'book', '2', 'price']
['store2', 'book', '0', 'price']
['store2', 'book', '1', 'price']
['store2', 'book', '2', 'price']for match in jsonpath.jsonpath(data, "$..price", result_type="PATH"):print(match)
#->
$['store1']['book'][0]['price']
$['store1']['book'][1]['price']
$['store1']['book'][2]['price']
$['store2']['book'][0]['price']
$['store2']['book'][1]['price']
$['store2']['book'][2]['price']

通过设置result_type="PATH"或者"IPATH"，我们可以获取每个匹配结果的路径，方便对数据进行更细致的分析和处理。

小白：（跪了）原来数据挖掘可以这么优雅！

专家：（扶起小白）记住：jsonpath 是数据工程师的 GPS，但要看懂地图！

Python jsonpath库终极指南：json数据挖掘的精准导航仪

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