爬虫数据提取之JSON与JsonPATH
数据提取之JSON与JsonPATH
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。
JSON和XML的比较可谓不相上下。
Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使用
官方文档:http://docs.python.org/library/json.html
Json在线解析网站:http://www.json.cn/#
JSON
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
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。数组:数组在js中是中括号
[ ]括起来的内容,数据结构为["Python", "javascript", "C++", ...],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。
import json
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。
1. json.loads()
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:

# json_loads.py
import json
strList = '[1, 2, 3, 4]'
strDict = '{"city": "北京", "name": "大猫"}'
json.loads(strList)
# [1, 2, 3, 4]
json.loads(strDict) # json数据自动按Unicode存储
# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u732b'}
2. 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
从python原始类型向json类型的转化对照如下:

# json_dumps.py import json
import chardet listStr = [1, 2, 3, 4]
tupleStr = (1, 2, 3, 4)
dictStr = {"city": "北京", "name": "大猫"} json.dumps(listStr)
# '[1, 2, 3, 4]'
json.dumps(tupleStr)
# '[1, 2, 3, 4]' # 注意:json.dumps() 序列化时默认使用的ascii编码
# 添加参数 ensure_ascii=False 禁用ascii编码,按utf-8编码
# chardet.detect()返回字典, 其中confidence是检测精确度 json.dumps(dictStr)
# '{"city": "\\u5317\\u4eac", "name": "\\u5927\\u5218"}' chardet.detect(json.dumps(dictStr))
# {'confidence': 1.0, 'encoding': 'ascii'} print json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False)
# {"city": "北京", "name": "大刘"} chardet.detect(json.dumps(dictStr, ensure_ascii=False))
# {'confidence': 0.99, 'encoding': 'utf-8'}
chardet是一个非常优秀的编码识别模块,可通过pip安装
3. json.dump()
将Python内置类型序列化为json对象后写入文件
# json_dump.py
import json
listStr = [{"city": "北京"}, {"name": "大刘"}]
json.dump(listStr, open("listStr.json","w"), ensure_ascii=False)
dictStr = {"city": "北京", "name": "大刘"}
json.dump(dictStr, open("dictStr.json","w"), ensure_ascii=False)
4. json.load()
读取文件中json形式的字符串元素 转化成python类型
# json_load.py
import json
strList = json.load(open("listStr.json"))
print strList
# [{u'city': u'\u5317\u4eac'}, {u'name': u'\u5927\u5218'}]
strDict = json.load(open("dictStr.json"))
print strDict
# {u'city': u'\u5317\u4eac', u'name': u'\u5927\u5218'}
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。
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/jsonpath
安装方法:点击
Download URL链接下载jsonpath,解压之后执行python setup.py install
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。
| XPath | JSONPath | 描述 |
|---|---|---|
/ |
$ |
根节点 |
. |
@ |
现行节点 |
/ |
.or[] |
取子节点 |
.. |
n/a | 取父节点,Jsonpath未支持 |
// |
.. |
就是不管位置,选择所有符合条件的条件 |
* |
* |
匹配所有元素节点 |
@ |
n/a | 根据属性访问,Json不支持,因为Json是个Key-value递归结构,不需要。 |
[] |
[] |
迭代器标示(可以在里边做简单的迭代操作,如数组下标,根据内容选值等) |
| | | [,] |
支持迭代器中做多选。 |
[] |
?() |
支持过滤操作. |
| n/a | () |
支持表达式计算 |
() |
n/a | 分组,JsonPath不支持 |
示例:
以拉勾网城市JSON文件 http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json 为例,获取所有城市。
# -*- coding:utf-8 -*- import urllib2
import jsonpath
import json url = 'http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36"}
request = urllib2.Request(url, headers=headers)
response = urllib2.urlopen(request)
html = response.read() # 把json格式字符串转换成python对象
jsonobj = json.loads(html) # 从根节点开始,匹配name节点
citylist = jsonpath.jsonpath(jsonobj, '$..name') print citylist
print type(citylist)
fp = open('city.json', 'w') content = json.dumps(citylist, ensure_ascii=False)
print content fp.write(content.encode('utf-8'))
fp.close()
效果:

注意事项:
json.loads() 是把 Json格式字符串解码转换成Python对象,如果在json.loads的时候出错,要注意被解码的Json字符的编码。
如果传入的字符串的编码不是UTF-8的话,需要指定字符编码的参数 encoding
dataDict = json.loads(jsonStrGBK);
dataJsonStr是JSON字符串,假设其编码本身是非UTF-8的话而是GBK 的,那么上述代码会导致出错,改为对应的:
dataDict = json.loads(jsonStrGBK, encoding="GBK");
如果 dataJsonStr通过encoding指定了合适的编码,但是其中又包含了其他编码的字符,则需要先去将dataJsonStr转换为Unicode,然后再指定编码格式调用json.loads()
``` python
dataJsonStrUni = dataJsonStr.decode("GB2312"); dataDict = json.loads(dataJsonStrUni, encoding="GB2312");
##字符串编码转换
这是中国程序员最苦逼的地方,什么乱码之类的几乎都是由汉字引起的。
其实编码问题很好搞定,只要记住一点:
####任何平台的任何编码 都能和 Unicode 互相转换
UTF-8 与 GBK 互相转换,那就先把UTF-8转换成Unicode,再从Unicode转换成GBK,反之同理。
``` python
# 这是一个 UTF-8 编码的字符串
utf8Str = "你好地球" # 1. 将 UTF-8 编码的字符串 转换成 Unicode 编码
unicodeStr = utf8Str.decode("UTF-8") # 2. 再将 Unicode 编码格式字符串 转换成 GBK 编码
gbkData = unicodeStr.encode("GBK") # 1. 再将 GBK 编码格式字符串 转化成 Unicode
unicodeStr = gbkData.decode("gbk") # 2. 再将 Unicode 编码格式字符串转换成 UTF-8
utf8Str = unicodeStr.encode("UTF-8")
decode的作用是将其他编码的字符串转换成 Unicode 编码
encode的作用是将 Unicode 编码转换成其他编码的字符串
总之:UTF-8是对Unicode字符集进行编码的一种编码方式
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