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?
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)