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背景介紹

我們知道再爬蟲的過程中我們對于爬取到的網頁數據需要進行解析,因為大多數數據是不需要的,所以我們需要進行數據解析,常用的數據解析方式有正則表達式,xpath,bs4,這次我們來介紹一下另一個數據解析庫--jsonpath,在此之前我們需要先了解一下什么是json。

一、初識Json

JSON(JavaScript Object Notation) 是一種輕量級的數據交換格式，它使得人們很容易的進行閱讀和編寫。同時也方便了機器進行解析和生成。適用于進行數據交互的場景，比如網站前臺與后臺之間的數據交互。

Python 2.7及之后版本,自帶了JSON模塊，直接import json就可以使用了。

官方文檔：http://docs.python.org/library/json.html

Json在線解析網站：http://www.json.cn/#

二、Json的基本使用

簡介

json簡單說就是javascript中的對象和數組，所以這兩種結構就是對象和數組兩種結構，通過這兩種結構可以表示各種復雜的結構;

1. 對象：對象在js中表示為{ }括起來的內容，數據結構為 { key：value, key：value, ... }的鍵值對的結構，在面向對象的語言中，key為對象的屬性，value為對應的屬性值，所以很容易理解，取值方法為 對象.key 獲取屬性值，這個屬性值的類型可以是數字、字符串、數組、對象這幾種。
2. 數組：數組在js中是中括號[ ]括起來的內容，數據結構為 ["Python", "javascript", "C++", ...]，取值方式和所有語言中一樣，使用索引獲取，字段值的類型可以是 數字、字符串、數組、對象幾種。

使用

json模塊提供了四個功能：dumps、dump、loads、load，用于字符串 和 python數據類型間進行轉換。

把Json格式字符串解碼轉換成Python對象 從json到python的類型轉化對照如下：

1.json.loads()

import json 
 
strDict = '{"city": "廣州", "name": "小黑"}' 
 
r = json.loads(strDict) # json數據自動按Unicode存儲 
 
print(r) 

結果如下：

{'city': '廣州', 'name': '小黑'} 

2. json.load()

讀取文件中json形式的字符串元素 轉化成python類型

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

結果如下：

{'city': '廣州', 'name': '小黑'} 

3. json.dumps()

實現python類型轉化為json字符串，返回一個str對象 把一個Python對象編碼轉換成Json字符串

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

結果如下：

[1, 2, 3, 4] {"city": "北京", "name": "大貓"} 

注意：

1. json.dumps() 序列化時默認使用的ascii編碼
2. 添加參數 ensure_ascii=False 禁用ascii編碼，按utf-8編碼

4. json.dump()

將Python內置類型序列化為json對象后寫入文件

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

結果如下：

ceshii,json(目錄文件產生)

三、JsonPath

JsonPath 是一種信息抽取類庫，是從JSON文檔中抽取指定信息的工具，提供多種語言實現版本，包括：Javascript, Python， PHP 和 Java。

JsonPath 對于 JSON 來說，相當于 XPATH 對于 XML。

下載地址：https://pypi.python.org/pypi/jsonpath

安裝方法：點擊Download URL鏈接下載jsonpath，解壓之后執行python setup.py install

官方文檔：http://goessner.net/articles/JsonPath

JsonPath與XPath語法對比

Json結構清晰，可讀性高，復雜度低，非常容易匹配，下表中對應了XPath的用法。

四、案例測試

我們爬取淘票票官網的城市信息,保存為json文件,進行jsonpath語法測試，獲取所有城市名稱。

請求

import requests 
import time 
 
url = 'https://dianying.taobao.com/cityAction.json?activityId&_ksTS=1632211792156_137&jsoncallback=jsonp138&action=cityAction&n_s=new&event_submit_doGetAllRegion=true' 
 
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里面的鍵值對最好都加上，還是有反爬的，該網站，這里為了簡便省去了;

保存數據

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)

打開json文件如下所示：

解析數據

這里我們獲取全部城市名稱

import json 
import jsonpath 
 
obj = json.load(open('tpp.json','r',encoding='utf-8')) # 注意，這里是文件的形式，不能直接放一個文件名的字符串 
 
city_list = jsonpath.jsonpath(obj,'$..regionName') # 文件對象   jsonpath語法 
 
print(city_list 

結果如下：

五、總結

我們知道json是一種常見的數據傳輸形式，所以對于爬取數據的數據解析，json的相關操作是比較重要的，能夠加快我們的數據提取效率，本文簡單介紹了json和jsonpath的相關操作，對于測試網站(淘票票)的json做了簡單的數據解析，感興趣的小伙伴可以把其他數據解析一下。