9.json和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就可以使用了。

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

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 ["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)
# [, , , ]

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 = [, , , ]
tupleStr = (, , , )
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)
. 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

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

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

获取拉钩网站json数据

我们以拉勾网城市JSON文件 http://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json 为例，获取所有城市。

# jsonpath_lagou.py

import requests
# json解析库，对应到lxml
import json
# json的解析语法，对应到xpath
import jsonpath

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"}

response = requests.get(url=url,headers=headers)
#  取出json文件里的内容，返回的格式是字符串
html =  response.text
# 把json形式的字符串转换成python形式的Unicode字符串
unicodestr = json.loads(html)

# Python形式的列表
city_list = jsonpath.jsonpath(unicodestr, "$..name")

# dumps()默认中文为ascii编码格式，ensure_ascii默认为Ture
# 禁用ascii编码格式，返回的Unicode字符串，方便使用
array = json.dumps(city_list, ensure_ascii=False)

with open("lagoucity.json", "w",encoding='utf-8') as f:
    f.write(array)

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。

# 这是一个 UTF- 编码的字符串
utf8Str = "你好地球"

# . 将 UTF- 编码的字符串 转换成 Unicode 编码
unicodeStr = utf8Str.decode("UTF-8")

# . 再将 Unicode 编码格式字符串 转换成 GBK 编码
gbkData = unicodeStr.encode("GBK")

# . 再将 GBK 编码格式字符串 转化成 Unicode
unicodeStr = gbkData.decode("gbk")

# . 再将 Unicode 编码格式字符串转换成 UTF-
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

一句话：UTF-8是对Unicode字符集进行编码的一种编码方式

爬取知乎网站

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time

def captcha(captcha_data):
    with open("captcha.jpg", "wb") as f:
        f.write(captcha_data)
    text = input("请输入验证码：")
    # 返回用户输入的验证码
    return text

def zhihuLogin():
    # 构建一个Session对象，可以保存页面Cookie
    sess = requests.Session()

    # 请求报头
    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"}

    # 首先获取登录页面，找到需要POST的数据（_xsrf)，同时会记录当前网页的Cookie值
    html = sess.get("https://www.zhihu.com/#signin", headers = headers).text
    # 调用lxml解析库
    bs = BeautifulSoup(html, "lxml")

    # _xsrf 作用是防止CSRF攻击（跨站请求伪造)，通常叫跨域攻击，是一种利用网站对用户的一种信任机制来做坏事
    # 跨域攻击通常通过伪装成网站信任的用户的请求(利用Cookie)，盗取用户信息、欺骗web服务器
    # 所以网站会通过设置一个隐藏字段来存放这个MD5字符串，这个字符串用来校验用户Cookie和服务器Session的一种方式

    # 找到name属性值为 _xsrf 的input标签，再取出value 的值
    _xsrf = bs.find("input", attrs={"name":"_xsrf"}).get("value")

    # 根据UNIX时间戳，匹配出验证码的URL地址
    captcha_url = "https://www.zhihu.com/captcha.gif?r=%d&type=login" % (time.time() * 1000)
    # 发送图片的请求，获取图片数据流，
    captcha_data = sess.get(captcha_url, headers = headers).content
    # 获取验证码里的文字，需要手动输入
    text = captcha(captcha_data)

    data = {
        "_xsrf" : _xsrf,
        "email" : "123636274@qq.com",
        "password" : "ALARMCHIME",
        "captcha" : text
    }

    # 发送登录需要的POST数据，获取登录后的Cookie(保存在sess里)
    response = sess.post("https://www.zhihu.com/login/email", data = data, headers = headers)
    #print response.text

    # 用已有登录状态的Cookie发送请求，获取目标页面源码
    response = sess.get("https://www.zhihu.com/people/maozhaojun/activities", headers = headers)
    with open("my.html", "w") as f:
        f.write(response.text.encode("utf-8"))

if __name__ == "__main__":
    zhihuLogin()