将JSON数组解析为对象?

时间:2013-02-21 19:14:35

标签: python json

我正在尝试用Python解析一些数据我有一些JSON:

{
    "data sources": [
        "http://www.gcmap.com/"
    ],
    "metros": [
        {
            "code": "SCL",
            "continent": "South America",
            "coordinates": {
                "S": 33,
                "W": 71
            },
            "country": "CL",
            "name": "Santiago",
            "population": 6000000,
            "region": 1,
            "timezone": -4
        },
        {
            "code": "LIM",
            "continent": "South America",
            "coordinates": {
                "S": 12,
                "W": 77
            },
            "country": "PE",
            "name": "Lima",
            "population": 9050000,
            "region": 1,
            "timezone": -5
        }
    ]
}

如果我想将“metros”数组解析为Python类Metro对象的数组,我将如何设置该类?

我在想:

class Metro(object):
    def __init__(self):
        self.code = 0
        self.name = ""
        self.country = ""
        self.continent = ""
        self.timezone = ""
        self.coordinates = []
        self.population = 0
        self.region = ""

所以我想浏览每个地铁并将数据放入相应的Metro对象中,并将该对象放入对象的Python数组中......如何循环访问JSON地铁?

7 个答案:

答案 0 :(得分:14)

如果您始终获得相同的密钥,则可以使用**轻松构建实例。如果您仅使用Metro namedtuple来保持价值,那么from collections import namedtuple Metro = namedtuple('Metro', 'code, name, country, continent, timezone, coordinates, population, region') import json data = json.loads('''...''') metros = [Metro(**k) for k in data["metros"]] 将简化您的生活:

{{1}}

然后简单地

{{1}}

答案 1 :(得分:5)

假设你使用json加载数据,我会在这里使用一个namedtuple列表来存储关键'metro'下的数据

>>> from collections import namedtuple
>>> metros = []
>>> for e in data[u'metros']:
    metros.append(namedtuple('metro', e.keys())(*e.values()))


>>> metros
[metro(code=u'SCL', name=u'Santiago', country=u'CL', region=1, coordinates={u'S': 33, u'W': 71}, timezone=-4, continent=u'South America', population=6000000), metro(code=u'LIM', name=u'Lima', country=u'PE', region=1, coordinates={u'S': 12, u'W': 77}, timezone=-5, continent=u'South America', population=9050000)]
>>> 

答案 2 :(得分:4)

这是相对容易的,因为您已经使用json.load()读取数据,这将为" metros"中的每个元素返回一个Python字典。在这种情况下 - 只需遍历它并创建Metro类实例的列表。我修改了Metro.__init__()方法的调用序列,以便更容易从json.load()返回的字典中将数据传递给它。

由于" metros"结果中的列表是一个字典,您可以使用Metro表示法将其传递给类**的构造函数,将其转换为关键字参数。然后,构造函数只需update()它自己的__dict__即可将这些值传递给自身。

通过这种方式执行操作,collections.namedtuple是一个自定义类,而不是像Metro那样只使用数据容器,它可以添加您希望的其他方法和/或属性微不足道的。

import json

class Metro(object):
    def __init__(self, **kwargs):
        self.__dict__.update(kwargs)

    def __str__(self):
        fields = ['    {}={!r}'.format(k,v)
                    for k, v in self.__dict__.items() if not k.startswith('_')]

        return '{}(\n{})'.format(self.__class__.__name__, ',\n'.join(fields))


with open('metros.json') as file:
    json_obj = json.load(file)

metros = [Metro(**metro_dict) for metro_dict in json_obj['metros']]

for metro in metros:
    print('{}\n'.format(metro))

输出:

Metro(
    code='SCL',
    continent='South America',
    coordinates={'S': 33, 'W': 71},
    country='CL',
    name='Santiago',
    population=6000000,
    region=1,
    timezone=-4)

Metro(
    code='LIM',
    continent='South America',
    coordinates={'S': 12, 'W': 77},
    country='PE',
    name='Lima',
    population=9050000,
    region=1,
    timezone=-5)

答案 3 :(得分:2)

使用库http://docs.python.org/2/library/json.html中的json模块将json转换为Python字典

答案 4 :(得分:1)

也许像

import json
data = json.loads(<json string>)
data.metros = [Metro(**m) for m in data.metros]

class Metro(object):
    def __init__(self, **kwargs):
        self.code = kwargs.get('code', 0)
        self.name = kwargs.get('name', "")
        self.county = kwargs.get('county', "")
        self.continent = kwargs.get('continent', "")
        self.timezone = kwargs.get('timezone', "")
        self.coordinates = kwargs.get('coordinates', [])
        self.population = kwargs.get('population', 0)
        self.region = kwargs.get('region', 0)

答案 5 :(得分:0)

In [17]: def load_flat(data, inst):
   ....:     for key, value in data.items():
   ....:         if not hasattr(inst, key):
   ....:             raise AttributeError(key)
   ....:         else:
   ....:             setattr(inst, key, value)
   ....:             

In [18]: m = Metro()

In [19]: load_float(data['metros'][0], m)

In [20]: m.__dict__
Out[20]: 
{'code': 'SCL',
 'continent': 'South America',
 'coordinates': {'S': 33, 'W': 71},
 'country': 'CL',
 'name': 'Santiago',
 'population': 6000000,
 'region': 1,
 'timezone': -4}

它不仅具有非常可读性和非常明确的功能,而且还提供了一些基本的字段验证(在不匹配的字段上引发异常等)

答案 6 :(得分:-1)

我会尝试ast。类似的东西:

metro = Metro()
metro.__dict__ = ast.literal_eval(a_single_metro_dict_string)