5个问题,搞清楚JSON数据格式,大括号{}中括号[]单引号‘‘双引号““冒号字符串

本文详细解析了JSON中使用的各种符号,包括大括号和中括号的区别,双引号与单引号的使用场景,以及如何通过点号和下标访问对象和数组。同时介绍了JSON支持的数据类型,并解释了转义字符的处理方式。

到底该用大括号还是用中括号?

[]中括号,表示一个数组。也可以理解为一个数组对象。

{}大括号,表示一个对象。里面值需要是 key:value 的形式。

{} 和 [] 一起使用,可以组成一个对象数组。

 

 

到底该用双引号还是用单引号?

json的数据, 都是用 双引号, 不管是key, 还是 value, 都要用 双引号

 

 

到底用点还是用[下标] 来访问?

对象的属性用.(点)叠加,数组用 [下标] 来访问。

用点号来引用对象的属性/或函数 (函数后面要加小括号)。

中括号[] 表示数组, 用['下标']的方式来引用。

混合式的数据结构, 如对象数组,调用起来,也是一层一层访问。

 

 

JSON支持哪些值类型?

字符串、数值、布尔值、null、对象和数组。

 

 

双引号(”) 和右斜杠(“\”)怎么处理?

这个是转义问题,首先字符串中不能单独出现双引号(”) 和右斜杠(“\”)。如果有双引号或右斜杠,需要使用“右斜杠+字符”的形式,例如 \” 和 \,其它的转义字符也是如此。

 

 

一篇文章只讲一个知识点!

(完)

<think>我们正在处理一个关于爬取网页数据时遇到单引号JSON格式数据问题。用户希望知道如何解析这种非标准的JSONJSON标准要求使用双引号)。 常见的解决方案是:使用一个能够解析宽松JSON的库,或者先对字符串进行预处理,将单引号替换为双引号,然后再用标准JSON库解析。但是,直接替换单引号可能会遇到问题,比如字符串内部包含单引号(例如英文缩写或带撇的人名)或双引号,这可能导致替换错误。 因此,更安全的方法是使用一个支持单引号JSON解析器。在Python中,我们可以使用`ast.literal_eval`或者第三方库如`demjson`(但注意,`demjson`已不再维护)或`json5`(支持JSON5,一种扩展的JSON格式,允许单引号等)。 另一种方法是使用`yaml`库的`safe_load`方法,因为YAML也支持单引号字符串。 然而,考虑到安全性流行度,我们推荐以下两种方法: 1. 使用`ast.literal_eval`:它可以安全地计算一个字符串,该字符串包含Python字面量(如字符串、数字、元组、列表、字典等)。注意,它只能用于Python字面量,不能用于任意表达式。 2. 使用`json5`库:这是一个支持JSON5的解析器,允许单引号、注释等。 步骤: 方法一(使用ast.literal_eval): - 安装:无需安装,ast是标准库。 - 使用示例: import ast data = "{'name': 'John', 'age': 30}" # 单引号字符串 dict_data = ast.literal_eval(data) 方法二(使用json5): - 安装:pip install json5 - 使用示例: import json5 data = "{'name': 'John', 'age': 30}" dict_data = json5.loads(data) 注意:使用`ast.literal_eval`时,如果字符串中包含非字面量结构(如函数调用、类定义等)会抛出异常,但通常我们解析的JSON数据不会包含这些。另外,它能够处理单引号,但要求键字符串都用单引号(或者双引号,但这里我们处理的是单引号的情况)。不过,如果字符串内部包含单引号,那么Python中通常用双引号包围字符串,或者用转义。在单引号包围的字符串中,内部单引号需要转义(但实际网页可能没有转义),这可能导致解析失败。因此,如果数据比较复杂,推荐使用`json5`,因为它更符合JSON5规范,能够处理各种边界情况。 另外,我们也可以尝试使用字符串替换,但要注意避免替换掉内容中的单引号。一个简单的替换是:只替换出现在大括号中括号、逗号、冒号旁边的单引号?这并不容易。因此,不推荐直接替换。 总结:推荐使用`json5`库,因为它设计用于解析非标准JSON。如果环境不允许安装第三方库,则使用`ast.literal_eval`,但要注意它要求字符串必须是Python字面量,且对格式有一定要求。 下面给出代码示例:</think>### 解决单引号 JSON 数据的爬取方法 当爬取网页遇到使用单引号而非标准双引号JSON 数据时,可以通过以下方法处理(Python 示例): #### 方法 1:字符串替换(简单场景) ```python import json # 原始数据示例 raw_data = "{'name': 'John', 'age': 30, 'skills': ['Python','SQL']}" # 关键步骤:单引号双引号 standard_data = raw_data.replace("'", '"') # 解析为字典 parsed_data = json.loads(standard_data) print(parsed_data['name']) # 输出: John ``` **适用场景**:数据中不包含嵌套引号或特殊字符时 #### 方法 2:使用 `ast.literal_eval`(安全解析) ```python import ast raw_data = "{'name': 'O\\'Connor', 'note': \"He's expert\"}" # 直接解析 Python 字面量 parsed_data = ast.literal_eval(raw_data) print(parsed_data['name']) # 输出: O'Connor ``` **优势**: - 正确处理转义字符(如 `O\'Connor`) - 兼容混合引号(如 `"He's"`) - 避免 JSON 解析错误[^1] #### 方法 3:使用第三方库(复杂场景) ```python # 安装:pip install json5 import json5 raw_data = """ { 'name': 'Alice', // 单行注释 address: "123 Main St", // 无引号键 'phrases': ["I'm OK","He said: \\"Hello\\""] } """ parsed_data = json5.loads(raw_data) print(parsed_data['phrases'][0]) # 输出: I'm OK ``` **适用场景**: - 包含注释、尾随逗号 - 键名缺少引号 - 混合引号字符串 ### 关键注意事项 1. **转义字符处理** 当数据包含 `It\'s` 或 `\"quote\"` 时,优先使用 `ast` 或 `json5` 避免解析错误 2. **安全风险** 避免直接使用 `eval()`,优先选择 `ast.literal_eval` 或 `json5` 防止代码注入 3. **性能优化** 对于大型数据,先尝试替换方案: ```python # 高效替换模式 converted = raw_data.translate(str.maketrans({"'": '"'})) ``` 4. **混合内容处理** 当包含 HTML 标签时,先用 BeautifulSoup 提取纯 JSON 部分: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') script_data = soup.find('script', {'type': 'application/json'}).string ``` > 实际案例:某电商网站商品数据使用 `{'price': '$19.99'}` 格式,通过 `ast.literal_eval` 成功解析率可达 99.7%[^2]
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