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字符串多级目录取值:
比如说:
你response接收到的数据是这样的。
你现在只需要取到itemstring 这个字段下的值。其他的都不要!
思路就是:字符串是个json格式(或转为json格式),然后str转为字典dict,然后循环遍历按照key来取值。
你的data是个字典 然后item_list是data的Key ,item_list是个数组,这个里面的数组中的每个元素都是一个字典。
因此就是dict多级路径按key取值。
# 多级目录提取-dict print(type(response)) print(type(response.text)) result = json.loads(resp.text) # 字符串转字典 print(type(result)) for i in result["data"]["item_list"]: print(i["itemstring"]) 结果》》》 <class 'requests.models.Response'> <class 'str'> <class 'dict'> 提取的值。。。。。。出现
最后获取出来的是:
所有itemstring字段的值:(遍历出来的)
看得懂的就是需要的。这是我调用腾讯API,然后出现返回值是一个含有N个字段的json数据,最后我提取出来OCR识别的部分。其他的没有要。
补充拓展:按照Json的层级提取各个字段的实例
如下所示:
String s = "{\"error\":0,\"status\":\"success\",\"results\":[{\"currentCity\":\"青岛\",\"index\":[{\"title\":\"穿衣\",\"zs\":\"较冷\",\"tipt\":\"穿衣指数\",\"des\":\"建议着厚外套加毛衣等服装。年老体弱者宜着大衣、呢外套加羊毛衫。\"},{\"title\":\"紫外线强度\",\"zs\":\"最弱\",\"tipt\":\"紫外线强度指数\",\"des\":\"属弱紫外线辐射天气,无需特别防护。若长期在户外,建议涂擦SPF在8-12之间的防晒护肤品。\"}],}]}"; JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(s); //提取出error为 0 int error = (int) jsonObject.get("error"); System.out.println("error:" + error); //提取出status为 success String status = jsonObject.getString("status"); System.out.println("status:" + status); //注意:results中的内容带有中括号[],所以要转化为JSONArray类型的对象 JSONArray result = jsonObject.getJSONArray("results"); for (int i = 0; i < result.size(); i++) { //提取出currentCity为 青岛 String currentCity = result.getJSONObject(i).getString("currentCity"); System.out.println("currentCity:" + currentCity); //注意:index中的内容带有中括号[],所以要转化为JSONArray类型的对象 JSONArray index = result.getJSONObject(i).getJSONArray("index"); for (int j = 0; j < index.size(); j++) { String title = index.getJSONObject(j).getString("title"); System.out.println("title:" + title); String zs = index.getJSONObject(j).getString("zs"); System.out.println("zs:" + zs); String tipt = index.getJSONObject(j).getString("tipt"); System.out.println("tipt:" + tipt); String des = index.getJSONObject(j).getString("des"); System.out.println("des:" + des); } } }
以上这篇python实现提取str字符串/json中多级目录下的某个值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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