JSONPath库:使用类似Xpath的语法解析JSON数据

YOLOv11模型剪枝实战:让检测速度翻倍,精度仅降1%的终极优化教程 模型剪枝是YOLOv11落地边缘场景的“关键一步”——它让模型在“瘦身”的同时,几乎不损失精度。从稀疏化训练到通道剪枝,再到工程部署,本教程已为你打通全流程。现在就动手尝试,让你的YOLOv11模型在嵌入式设备、移动端上也能“飞起来”——相信我,当你看到剪枝后的模型在资源受限设备上仍能精准检测时,你会明白这份技术的价值。 阅读详情

简介

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。

官方文档:http://goessner.net/articles/JsonPath
安装方法:pip install 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。

XPathJSONPath描述
/$根节点
.@现行节点v
/.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

JSONPath表达式支持点号标记法和括号标记法。$.store.book[0].title等价于$['store']['book'][0]['title']

使用方法

JSONPath的API非常简单,最常用的就是jsonpath函数。

jsonpath函数的原型如下:jsonpath(obj, expr, result_type='VALUE', debug=0, use_eval=True)

参数如下:

  • obj:类型为字典,即JSON数据。必备参数。
  • expr:类型为字符串,即JSONPath表达式。必备参数。
  • result_type:类型为字符串,即返回值类型。可选参数。
    • 默认值为'VALUE',返回匹配的值。
    • IPATH'',以列表形式返回匹配值的JSONPath路径索引。
    • 其他值,返回匹配值的JSONPath表达式字符串。

返回值:类型为列表或False,无匹配值时返回值为False。

案例:JSONPath返回值类型

import jsonpath
from pprint import pprint

jsonobj ={ "store": {
    "book": [ 
      { "category": "reference",
        "author": "Nigel Rees",
        "title": "Sayings of the Century",
        "price": 8.95
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "Evelyn Waugh",
        "title": "Sword of Honour",
        "price": 12.99
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "Herman Melville",
        "title": "Moby Dick",
        "isbn": "0-553-21311-3",
        "price": 8.99
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "J. R. R. Tolkien",
        "title": "The Lord of the Rings",
        "isbn": "0-395-19395-8",
        "price": 22.99
      }
    ],
    "bicycle": {
      "color": "red",
      "price": 19.95
    }
  }
}

# 返回值
all_prices = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..price')
pprint(all_prices)
# 返回JSONPATH路径索引列表
all_prices = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..price',result_type='IPATH')
pprint(all_prices)
# 返回JSONPATH表达式字符串
all_prices = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..price',result_type='')
pprint(all_prices)

结果为:

[8.95, 12.99, 8.99, 22.99, 19.95]
[['store', 'book', '0', 'price'],
 ['store', 'book', '1', 'price'],
 ['store', 'book', '2', 'price'],
 ['store', 'book', '3', 'price'],
 ['store', 'bicycle', 'price']]
["$['store']['book'][0]['price']",
 "$['store']['book'][1]['price']",
 "$['store']['book'][2]['price']",
 "$['store']['book'][3]['price']",
 "$['store']['bicycle']['price']"]

案例:JSONPath综合应用

示例数据如下:

{ "store": {
    "book": [ 
      { "category": "reference",
        "author": "Nigel Rees",
        "title": "Sayings of the Century",
        "price": 8.95
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "Evelyn Waugh",
        "title": "Sword of Honour",
        "price": 12.99
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "Herman Melville",
        "title": "Moby Dick",
        "isbn": "0-553-21311-3",
        "price": 8.99
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "J. R. R. Tolkien",
        "title": "The Lord of the Rings",
        "isbn": "0-395-19395-8",
        "price": 22.99
      }
    ],
    "bicycle": {
      "color": "red",
      "price": 19.95
    }
  }
}
XPathJSONPath含义
/store/book/author$.store.book[*].author商店中所有图书的作者
//author$..author所有作者
/store/*$.store.*商店中的所有商品
/store//price$.store..price商店中所有商品的价格
//book[3]$..book[2]第三本书的信息
//book[last()]$..book[(@.length-1)] $..book[-1:]最后一本书的信息
//book[position()<3]$..book[0,1] $..book[:2]前两本书的信息
//book[isbn]$..book[?(@.isbn)]筛选所有带isbn属性的图书
//book[price<10]$..book[?(@.price<10)]筛选价格低于10元的图书
//*$..*整个JSON
import jsonpath
from pprint import pprint

jsonobj ={ "store": {
    "book": [ 
      { "category": "reference",
        "author": "Nigel Rees",
        "title": "Sayings of the Century",
        "price": 8.95
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "Evelyn Waugh",
        "title": "Sword of Honour",
        "price": 12.99
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "Herman Melville",
        "title": "Moby Dick",
        "isbn": "0-553-21311-3",
        "price": 8.99
      },
      { "category": "fiction",
        "author": "J. R. R. Tolkien",
        "title": "The Lord of the Rings",
        "isbn": "0-395-19395-8",
        "price": 22.99
      }
    ],
    "bicycle": {
      "color": "red",
      "price": 19.95
    }
  }
}
# 返回所有图书的价格
book_prices = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$.store.book[*].price')
pprint(book_prices)
# 返回所有商品的价格
all_prices = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..price')
pprint(all_prices)
# 返回商店中所有商品的价格
store_prices = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$.store..price')
pprint(store_prices)
# 返回第三本书的信息
book3 = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..book[2]')
pprint(book3)
# 返回第三本书的属性列表
book_attr = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..book[2][*]')
pprint(book_attr)
# 返回第三本书的标题和作者
book_attr = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..book[2][title,author]')
pprint(book_attr)
# 返回前两本书的信息
books12 = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..book[:2]')
pprint(books12)
# 返回包含isbn属性的图书信息
isbns = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..book[?(@.isbn)]')
pprint(isbns)
# 返回价格低于10元的图书
price10 = jsonpath.jsonpath(jsonobj,'$..book[?(@.price<10)]')
pprint(price10)

结果为:

[8.95, 12.99, 8.99, 22.99]
[8.95, 12.99, 8.99, 22.99, 19.95]
[8.95, 12.99, 8.99, 22.99, 19.95]
[{'author': 'Herman Melville',
  'category': 'fiction',
  'isbn': '0-553-21311-3',
  'price': 8.99,
  'title': 'Moby Dick'}]
[{'author': 'Nigel Rees',
  'category': 'reference',
  'price': 8.95,
  'title': 'Sayings of the Century'},
 {'author': 'Evelyn Waugh',
  'category': 'fiction',
  'price': 12.99,
  'title': 'Sword of Honour'}]
['fiction', 'Herman Melville', 'Moby Dick', '0-553-21311-3', 8.99]
['Moby Dick', 'Herman Melville']
[{'author': 'Herman Melville',
  'category': 'fiction',
  'isbn': '0-553-21311-3',
  'price': 8.99,
  'title': 'Moby Dick'},
 {'author': 'J. R. R. Tolkien',
  'category': 'fiction',
  'isbn': '0-395-19395-8',
  'price': 22.99,
  'title': 'The Lord of the Rings'}]
[{'author': 'Nigel Rees',
  'category': 'reference',
  'price': 8.95,
  'title': 'Sayings of the Century'},
 {'author': 'Herman Melville',
  'category': 'fiction',
  'isbn': '0-553-21311-3',
  'price': 8.99,
  'title': 'Moby Dick'}]
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python爬虫基础(二):使用xpath与jsonpath解析爬取的数据

JsonPath只能解析json文件,而不是像xpath既可以解析文件,也可以直接解析字符串。所以说,想要使用JsonPath解析JSON,只能将爬取的json数据保存到本地之后,才能进行解析。XPathJSONPath表示根元素当前元素. or []子元素n/a父元素//递归下降,JSONPath是从E4X借鉴的。通配符,表示所有的元素n/a属性访问字符[][]子元素操作符[,]连接操作符在XPath 结果合并其它结点集合。JSONP允许name或者数组索引。

秃了也弱了 3041

JsonPath | FastJson的JSONPath使用

一. 简介 JSONPath - 用于JSON的XPath 用来解析多层嵌套的json数据;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. JsonPath有许多编程语言,如Javascript、Python、PHP、Java等 JsonPath提供的json解析非常强大,它提供了类似正则表达式的语法,基本上可以满足所有你想要获得的json内容。 JSONPathGitHub:https://github.com/json-path/JsonPath ...

Sunny的专栏 5429

使用JSONPath解析json数据

使用JSONPath解析json数据审核中 之前学习爬虫的时候,如果是 HTML 的数据,通过 xpath 或是 css 选择器,就能很快的获取我们想要的数据,如果是 json 有没有类似 xpath 这种,能够直接根据条件定位数据,而不需要自行 json 解析在遍历获取。答案是有的,也就是 JSONPath。 在线测试网址JSONPath 在线验证 所选用的环境是 Node + JavaScript,用到 jsonpath 这个包jsonpath - npm (npmjs.com) 参考链...

kuizuo12的博客 3203

数据提取之JSON与JsonPATH

爬虫最常用1、数据抓取 - json.loads(html)将响应内容由: json 转为 python2、数据保存 - json.dump(item_list,f,ensure_ascii=False)将抓取的数据保存到本地 json文件抓取数据一般处理方式1、txt文件2、csv文件3、json文件4、MySQL数据库5、MongoDB数据库6、Redis数据库。

qq_53256193的博客 2073

Python:JSONPath基本语法和使用示例

基本语法 JSONPath语法元素和对应XPath元素的对比 XPath JSONPath Description / $ 根元素 . @ 当前元素 / . or [] 子元素 .. n/a 父元素 // .. 递归下降,JSONPath是从E4X借鉴的。 * * 通配符,表示所有的元素 @ n/a 属性访问字符 [] [] 子元素操作符 [,] 连接操作符在XPath 结果合并其它结点集合。JSONP允许name或者数组索引。 n/a [start:

彭世瑜的博客 1万+

JSON数据处理利器——Python JSONPath库详解

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

powerbiubiu的博客 2976

XPath和JsonPath

  最近在做一个关于可配置爬虫的项目,里面涉及到一些针对爬取内容自定义解析的需求,为了实现这个需求需要能够对html(针对网页)和json(针对app)实现字段定位,在经过一些调研以及参考了部分爬虫框架后,发现了XPath和JsonPath这两种描述语言。 XPath   XPath,全称 XML Path Language,即 XML 路径语言,它是一门可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍...

h294229025的博客 2754

python中jsonpath模块,解析多层嵌套的json数据

python中jsonpath模块,解析多层嵌套的json数据 jsonpath介绍 用来解析多层嵌套的json数据;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。 使用方法如: import jsonpath res=jsonpath.jsonpath(dic_name,’KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 1

weixin_43952651的博客 1953

XPath、Json、Jsonpath

一 XPath 1.0样例: <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?> <bookstore> <book> <title lang="eng">Harry Potter</title> <price>29.99</price> </book> <book> <title...

kzl_knight的博客 1103

爬虫技术深潜:探究 JsonPath 与 XPath 的语法海洋与实战岛屿

JSON,以其轻量级和易于人阅读的特性,成为众多API数据交互的首选格式。它以键值对的形式存储数据,支持嵌套结构。"name": "张三","age": 30,"city": "北京","country": "中国"相比之下,XML则是一种更为通用的数据格式,被设计用来传输和存储数据。它通过标签来定义数据的结构,允许自定义标签且具备强大的文档注释能力。

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mighty13
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