应对多层JSON数据计算与入库

本文介绍使用集算器SPL语言快速解析并处理JSON数据的方法,适用于不同层级的JSON文件,实现数据转换与入库,提高开发效率。

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可阅读原文:http://c.raqsoft.com.cn/article/1536633176729?r=alice

JSON作为一种轻量级的数据交换格式,因其易于读写和交互的特点,已逐渐成为主流的数据类型之一。常见的编程语言大多都对 JSON 的读取与解析提供了接口,但是接下来如何把多层 JSON 数据经过筛选、计算并展开成二维数据,就需要开发人员去头疼了。本文就为大家分享一下如何利用集算器 SPL(结构化处理语言)轻松解决 JSON 数据解析入库的问题。

 

JSON 数据文件导入与解析

根据 JSON 数据文件的复杂程度,以及不同的需求,我们会分三种情况来讨论:

 

1. 单层的 JSON 数据文件

我们先从一个简单的例子入手,看看普通键值映射的 JSON 文件如何读取。下面是某产品订单信息的 JSON 数据文件:

SPL导入 JSON 数据文件只需要简单的一句脚本:

= json(file("product.json").read())

不需要写循环函数,也不用解析 JSON 对象,执行一下就可以看到,JSON 数据文件已经转换为二维数据序表了:

 

明细数据相同,不同结构的多层 JSON 数据文件处理可阅读原文:http://c.raqsoft.com.cn/article/1536633176729?r=alice


作者:WuNan
链接:http://c.raqsoft.com.cn/article/1536633176729?r=alice
来源:乾学院
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<think>嗯,用户的问题是要用Python脚本从多个JSON文件中提取GPS和时间数据,然后转成CSV格式给QGIS用。首先,我需要确定用户的需求。他们可能有大量的JSON文件,手动处理效率太低,所以需要批量处理JSON的结构可能每个文件都有相同的字段,比如纬度、经度、时间,但可能有不同的键名,需要确认用户的数据结构。 用户提到QGIS兼容的CSV,这意味着CSV需要包含正确的坐标系统和字段,方便QGIS读取。可能需要确保坐标是WGS84(EPSG:4326),这是常用的地理坐标系统。另外,时间字段的格式也很重要,可能需要转换成ISO标准格式,方便QGIS识别为时间数据。 接下来,我需要考虑如何用Python实现。首先遍历目录下的所有JSON文件,用glob库或者os.listdir来处理。然后对每个文件读取JSON数据,提取需要的字段。这里可能需要处理嵌套的JSON结构,比如GPS坐标可能在某个子对象里,比如"location": {"lat": ..., "lng": ...},或者时间戳可能在顶层字段。所以用户需要根据自己的数据结构调整提取路径。 然后,将提取的数据存入一个列表,最后用csv库写入CSV文件。需要处理可能的异常,比如某些文件缺少字段,或者格式错误,这时候可能需要跳过错误文件,记录日志。但用户可能希望简单示例,所以先不考虑复杂的错误处理。 参考用户提供的引用,特别是引用[2]提到Python和GDAL/OGR库处理地理数据,但这里可能只需要基本的csv和json库。不过可以建议如果需要处理复杂的地理数据转换,可以使用GDAL。此外,引用[1]提到数据清洗和坐标系统设置,所以在转换过程中需要确保坐标的有效性,比如检查纬度和经度的范围是否正确。 用户可能还希望时间字段转换成特定的格式,比如从Unix时间戳转换为可读的日期时间。所以在代码中加入时间格式转换的部分,使用datetime库来处理。 最后,生成CSV的列名应该明确,比如latitude, longitude, timestamp,这样QGIS能正确识别。同时,确保CSV的编码是UTF-8,避免乱码。 测试脚本时,可能需要用户修改JSON路径和键名,所以代码中需要注释说明哪些地方需要调整。另外,提醒用户如果数据结构复杂,比如嵌套多层JSON,可能需要使用jsonpath或者递归查找键,但示例中保持简单,使用直接访问的方式。 可能的问题:如果JSON文件中的坐标是以字符串形式存储的,需要转换为浮点数。或者时间字段的格式不一致,比如有的用ISO格式,有的用其他格式,需要统一处理。但示例中假设时间戳是Unix毫秒,可能需要除以1000转换。 总结,脚本的大致步骤是:导入库,遍历JSON文件,提取数据,转换时间,写入CSV。然后提供使用说明和注意事项,参考用户提供的引用中的数据处理步骤,比如数据清洗和坐标系统设置。</think>根据需求,我们将通过Python脚本实现JSON数据到QGIS兼容CSV的转换。以下是分步解决方案: ### 一、Python脚本实现 ```python import json import csv from datetime import datetime import os def json_to_csv(input_dir, output_file): # 定义目标字段映射关系(根据实际JSON结构修改) field_mapping = { 'latitude': ['location', 'lat'], # 嵌套字段示例 'longitude': ['location', 'lng'], 'timestamp': ['timestamp'] } with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=['latitude', 'longitude', 'timestamp']) writer.writeheader() # 遍历目录下所有json文件 for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith('.json'): filepath = os.path.join(input_dir, filename) try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) # 提取目标字段 record = {} for key, path in field_mapping.items(): value = data for p in path: value = value.get(p, None) if value is None: break record[key] = value # 转换时间戳格式(假设为Unix毫秒时间戳) if 'timestamp' in record: ts = int(record['timestamp']) / 1000 record['timestamp'] = datetime.utcfromtimestamp(ts).isoformat() writer.writerow(record) except Exception as e: print(f"处理文件{filename}出错: {str(e)}") # 使用示例 json_to_csv( input_dir='path/to/json_files', output_file='output.csv' ) ``` ### 二、关键步骤说明 1. **字段映射配置**:通过`field_mapping`字典定义JSON字段的嵌套路径,支持多级数据结构访问[^3] 2. **时间格式转换**:将Unix时间戳转换为ISO 8601格式,符合QGIS时间数据类型要求[^1] 3. **坐标系统处理**:默认输出WGS84坐标(EPSG:4326),这是地理空间数据的标准格式[^1] 4. **异常处理**:跳过格式错误文件并输出提示,保证批量处理稳定性[^2] ### 三、QGIS兼容性优化 1. 生成CSV文件后,在QGIS中导入时: - 选择UTF-8编码 - 指定X字段为longitude,Y字段为latitude - 设置坐标系为EPSG:4326 2. 建议添加时间过滤器: ```sql "timestamp" >= '2023-01-01' AND "timestamp" < '2024-01-01' ``` ### 四、扩展优化建议 1. 添加坐标系验证逻辑: ```python if not (-90 <= float(record['latitude']) <= 90): raise ValueError("纬度值越界") if not (-180 <= float(record['longitude']) <= 180): raise ValueError("经度值越界") ``` 2. 支持多坐标系转换(需安装pyproj): ```python from pyproj import Transformer transformer = Transformer.from_crs("EPSG:3857", "EPSG:4326") record['lon'], record['lat'] = transformer.transform(x, y) ```
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