如何把json重新html发布,如何从JSON文件中剥离所有HTML内容?

本文介绍如何从JSON文件中安全地移除HTML内容,避免破坏结构,同时提及了使用正则表达式和递归函数的技巧,以及如何处理字符实体。

How do I strip the html content out from a json file without breaking it?

与任何其他序列化数据结构的方式相同。通过使用适当的解析器(在本例中是一个小型递归函数)。在import json

import re

json_string = """{

"prop_1": {

"prop_1_1": ["some data", 17, "more data"],

"prop_1_2": "here some , too"

},

"prop_2": "and more "

}"""

def unhtml(string):

# replace ..., possibly more than once

done = False

while not done:

temp = re.sub(r']*>[\s\S]*?\1>', '', string)

done = temp == string

string = temp

# replace remaining standalone tags, if any

string = re.sub(r']*>', '', string)

string = re.sub(r'\s{2,}', ' ', string)

return string.strip()

def cleanup(element):

if isinstance(element, list):

for i, item in enumerate(element):

element[i] = cleanup(item)

elif isinstance(element, dict):

for key in element.keys():

element[key] = cleanup(element[key])

elif isinstance(element, basestring):

element = unhtml(element)

return element

用作

^{pr2}$

抛出HTML标记的regex只能解决一半问题。所有字符实体(如&或<将保留在字符串中。在

重写unhtml()以使用proper parser。在

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Scrapy提取嵌套在HTML中的JSON数据。用户之前已经问过如何提取JSON格式的数据,我之前回答过两种方法:直接解析和JSONPath。现在用户的新问题是关于嵌套在HTML中的JSON数据,需要结合之前的回答和提供的引用内容来解答。 首先,我得回忆一下Scrapy的基本结构。Scrapy主要通过选择器(如XPath或CSS)来提取数据,但用户现在需要处理的是HTML页面中嵌入的JSON数据。这类情况通常发生在网页将数据以JSON格式嵌入在<script>标签中,比如某些动态渲染的页面。 根据用户提供的引用,引用[3]提到当Scrapy自带的方法无法轻松解析复杂网页时,可以结合BeautifulSoup。不过,用户的问题更具体,是提取HTML中的JSON数据,可能不需要BeautifulSoup,但可以提一下作为备选方案。 用户的上一次回答中提到了使用response.json()和json.loads,但这里的情况不同,因为JSON数据不是直接作为响应内容,而是嵌入在HTML页面中的某部分,比如<script>标签内。因此,步骤应该是先用XPath或CSS选择器定位到包含JSON的脚本部分,提取出来后再进行解析。 引用[1]和[2]都提到了json模块和jsonpath-ng的使用,所以可能需要先提取JSON字符串,再用这些工具解析。比如,用户需要先从HTML中找到正确的<script>标签,提取其中的JSON字符串,然后使用json.loads转换为Python对象,或者用JSONPath进行查询。 此外,引用[4]提到Scrapy的导出功能,可能在最后导出数据时会用到,但当前问题主要是提取,这部分可能暂时不需要,但可以简要提及。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。例如,网页中的某个<script>标签包含类似var data = {...};的结构,其中...是JSON数据。用户需要提取这个JSON数据中的特定字段。 可能的步骤: 1. 使用XPath或CSS选择器定位到包含JSON的<script>标签。 2. 提取JSON字符串,可能需要清理数据(比如去掉JavaScript变量声明)。 3. 使用json模块解析字符串为Python对象。 4. 使用直接访问或JSONPath提取所需数据。 同时,需要考虑异常处理,比如JSON格式错误或选择器找不到的情况,如引用[1]提到的预处理方法,使用正则表达式修复JSON格式。 还需要注意编码问题,如response.text是否正确解码,可能有时需要处理非标准字符。 另外,用户之前的问题中提到了分页处理,可能在嵌套JSON的情况下,分页信息也可能在JSON中,需要动态构建请求,这部分可以结合到示例中。 可能的问题包括如何正确选择包含JSON的标签,如何处理JSON中的动态键或嵌套结构,以及如何处理不规范的JSON格式。根据引用[1]和[2],可以建议使用jsonpath-ng来处理复杂的嵌套,或者直接使用Python字典访问。 最后,总结步骤,给出代码示例,并对比不同方法的优缺点,帮助用户选择合适的方法。同时,列出常见问题及解决方案,比如JSON解析错误、动态键名处理等,参考之前的回答结构。</think>### Scrapy提取HTML中嵌套JSON数据的四步解决方案 #### 一、定位JSON数据存储位置 **核心思路**:通过选择器定位包含JSON的`<script>`标签 ```python def parse(self, response): # 定位包含JSON的script标签(XPath示例) script_tag = response.xpath('//script[contains(text(), "var data = ")]/text()').get() # 定位包含JSON的script标签(CSS选择器示例) script_tag = response.css('script[type="application/ld+json"]::text').get() ``` --- #### 二、数据清洗与格式转换 **关键操作**:使用正则表达式剥离JavaScript包装 ```python import re import json # 提取JSON对象(处理类似 var data = {...}; 的情况) raw_json = re.search(r'var data = ({.*?});', script_tag, re.DOTALL).group(1) # 处理特殊字符(如未闭合的引号) cleaned_json = raw_json.replace('\'', '"').replace('\\x', '\\\\x') # 转换JSON字符串为Python对象 try: data = json.loads(cleaned_json) except json.JSONDecodeError: # 使用引用[1]的预处理方法 fixed_text = re.sub(r'(\w+):', r'"\1":', raw_json) # 自动补全键名引号 data = json.loads(fixed_text) ``` --- #### 三、多层嵌套数据提取 **两种方法对比实现**: ##### 1. 传统字典访问法 ```python # 提取三级嵌套数据示例 for product in data['catalog']['products']['items']: yield { 'sku': product['sku'], 'price': product['priceRange']['selling']['high'] } ``` ##### 2. JSONPath高级查询(推荐) ```python from jsonpath_ng import parse # 查找所有价格超过$100的商品(引用[1]推荐方法) price_expr = parse('$..products.items[?(@.price > 100)]') matches = [match.value for match in price_expr.find(data)] # 动态键名处理(引用[2]技术延伸) spec_expr = parse('$..specifications[*].["key","value"]') specs = {match.context.value['key']: match.value for match in spec_expr.find(data)} ``` --- #### 四、完整实战案例 **场景**:提取电商网站产品详情页的规格参数 ```python class ProductSpider(scrapy.Spider): name = 'product_parser' def parse(self, response): # 步骤1:定位含规格参数的JSON区块 script_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get() # 步骤2:清洗数据 clean_data = script_data.split('}};')[0] + '}}' # 修复截断问题 # 步骤3:解析JSON try: spec_data = json.loads(clean_data)['props']['pageProps']['specs'] except KeyError: self.logger.error('JSON结构异常:%s', response.url) # 步骤4:使用JSONPath提取 expr = parse('$..specs[?(@.category=="性能参数")].attributes[*]') return { 'title': spec_data['productName'], 'attributes': [attr.value for attr in expr.find(spec_data)] } ``` --- ### 性能优化方案 1. **预处理加速**:通过`--nolog`参数关闭日志(引用[4]) ```bash scrapy crawl product_parser -O output.jl --nolog ``` 2. **内存控制**:使用`json.JSONDecoder`流式解析 ```python decoder = json.JSONDecoder() pos = 0 while pos < len(clean_data): obj, pos = decoder.raw_decode(clean_data, idx=pos) yield process(obj) ``` --- ### 异常处理清单 | 异常类型 | 解决方案 | |-------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `JSONDecodeError` | 使用`re.sub(r',\s*}', '}', text)`修复尾部逗号问题 | | `KeyError` | 采用`data.get('key', 'N/A')`安全访问方式 | | 字符编码冲突 | 添加`response = response.replace(encoding='utf-8')`强制编码 | | JavaScript函数干扰 | 使用`re.sub(r'function.*?{.*?}', '', text)`过滤函数定义 | --- ### 拓展应用场景 1. **动态分页处理**(结合引用[4]) ```python next_page = data['pagination'].get('nextPageUrl') if next_page: yield response.follow(next_page, self.parse) ``` 2. **混合数据提取**(结合引用[3]) ```python html_name = response.css('h1::text').get() json_price = data['price'] yield {'name': html_name, 'price': json_price} ``` --- ### 相关问题 1. 如何处理HTML中多个独立JSON区块的合并? 2. 如何应对JSON数据被分割到多个<script>标签的情况? 3. 动态加载的JSON数据如何通过Scrapy中间件捕获?
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