1,JsonPath简介

JaywayJsonPath是一个用于读取JSON文档的Java库,提供了丰富的操作符和函数,如$、@、*、..等。它支持数组过滤、分片、函数计算(如min、max、avg)以及过滤器表达式,如in、nin等。该库适用于复杂JSON数据的处理和查询。

1,Jayway JsonPath

Jayway JsonPath是一个读取json文档的java DSL 实现

github: https://github.com/json-path/JsonPath

2,特点

  • 1,JsonPath表达式根成员对象为$,无论是对象还是数组;
  • 2,表达式可以使用逗点符号($.store.book[0].title)和[]符号表示($['store']['book'][0]['title']);

3,操作符

操作符描述
$查询的根元素,所有路径表达式的开始
@当前节点正在处理的过滤器断言
*通配符,适用于任何地方的名字或数字
..深度扫描,需要一个name
.<name>子节点
['<name>' (, '<name>')][]表示的一个或多个节点
[<number> (, <number>)]数组索引
[start:end]数组分片操作,支持负数
[?(<expression>)]过滤器表达式,必须返回一个布尔值

4,函数

函数在路径的最后执行

函数描述输出类型
min()数字数组的最小值Double
max()数字数组的最大值Double
avg()数字数组的平均值Double
stddev()数字数组的标准方差Double
length()数组的长度Integer
sum()数字数组求和Double
keys()属性的keysSet<E>
concat(X)提供了添加新元素的输出like input
append(X)添加新元素到输出数组中like input

5,过滤器操作符

过滤器使用逻辑表达式对数组进行过滤.复杂的过滤器使用逻辑操作符 && 和 || 组成.字符串字符必须使用单或双引号,例如[?(@.color == 'blue')] or [?(@.color == "blue")]

操作符描述
in左边在右边存在,比如[?(@.size in [‘S’, ‘M’])]
nin左边不在右边存在
subsetof左边是右边的子集,比如[?(@.sizes subsetof [‘S’, ‘M’, ‘L’])]
anyof左边和右边有交集,比如 [?(@.sizes anyof [‘M’, ‘L’])]
noneof左边和右边没有交集,比如 [?(@.sizes noneof [‘M’, ‘L’])]
size左边数组或字符串大小和右边匹配
empty左边数组或字符串为空
==左边等于右边 (注意,1 不等于’1’)
!=左边不等于右边
<左边小于右边
<=左边小于等于右边
>左边大于右边
>=左边大于等于右边
=~左边匹配右边的正则表达式,比如[?(@.name =~ /foo.*?/i)]
### 使用 JsonPath 和线程池实现高效数据抓取 在实际开发中,结合 JsonPath 和线程池可以显著提升从多个 JSON 数据源中提取信息的效率。以下是一个详细的实现方法[^1]。 #### 1. JsonPath 简介 JsonPath 是一种用于从 JSON 文档中抽取指定信息的工具,其功能类似于 XPath 在 XML 中的作用。通过 JsonPath,开发者可以轻松定位和提取复杂的嵌套 JSON 数据结构中的特定字段或值[^1]。 #### 2. 线程池简介 线程池是一种多线程处理机制,能够有效管理线程资源,避免频繁创建和销毁线程带来的性能开销。Python 中的 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 是一个常用的线程池实现,适用于并发任务的调度和执行。 #### 3. 实现步骤 以下是使用 Python 结合 JsonPath 和线程池实现高效数据抓取的代码示例: ```python import requests from jsonpath_ng import jsonpath, parse from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义目标 URL 列表 urls = [ "https://api.example.com/data1", "https://api.example.com/data2", "https://api.example.com/data3" ] # 定义 JsonPath 表达式 json_expr = parse('$.items[*].name') # 提取 JSON 中 items 数组下的 name 字段 # 定义请求函数 def fetch_data(url): try: response = requests.get(url, timeout=10) if response.status_code == 200: data = response.json() matches = json_expr.find(data) # 使用 JsonPath 提取数据 return [match.value for match in matches] else: print(f"Failed to fetch data from {url}. Status code: {response.status_code}") return [] except Exception as e: print(f"Error fetching data from {url}: {e}") return [] # 使用线程池并发抓取数据 def main(): results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: # 设置最大线程数为 5 futures = [executor.submit(fetch_data, url) for url in urls] for future in futures: results.extend(future.result()) # 收集每个线程的结果 return results if __name__ == "__main__": extracted_data = main() print("Extracted Data:", extracted_data) ``` #### 4. 代码说明 - **JsonPath 表达式**:`parse('$.items[*].name')` 定义了需要从 JSON 数据中提取的字段路径。可以根据实际需求调整表达式。 - **线程池配置**:`ThreadPoolExecutor(max_workers=5)` 创建了一个包含 5 个线程的线程池,用于并发处理多个 URL 请求。 - **异常处理**:在 `fetch_data` 函数中加入了异常捕获逻辑,确保单个请求失败不会影响整体程序运行。 #### 5. 性能优化建议 - **超时设置**:通过 `requests.get(url, timeout=10)` 设置请求超时时间,避免因网络问题导致程序卡死。 - **重试机制**:对于关键接口,可以引入重试机制(如 `urllib3` 的 `Retry` 模块)以提高数据抓取的成功率。 - **动态线程数**:根据系统资源和任务量动态调整线程池大小,避免过度消耗 CPU 和内存资源。 ### 结论 通过结合 JsonPath 和线程池,可以实现高效、稳定的 JSON 数据抓取。上述代码示例展示了如何利用 Python 的 `jsonpath_ng` 和 `ThreadPoolExecutor` 来完成这一任务[^1]。
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