本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。个小高效
字典和列表是窍门 Python的两种数据类型，也是使用用来处理JSON的完美工具。本文将主要分享以下内容：
如何载入、个小高效编写JSON?窍门 如何在命令行上优化、校验JSON?使用 如何通过使用JMESPath对JSON文档执行高级查询?
1. JSON解码
Python自带一个功能强大、内容丰富的个小高效JSON库。可通过以下方式导入：
import json解码JSON字符串很简单，窍门直接输入 json.loads(…) 即可。使用它可以转换成：
字典对象 列表数组 识别布尔值、个小高效整数、窍门浮点数和字符串，使用在Python中进行正确转换。个小高效 任何 null 都将被转换为Python的窍门None类型。以下为json.loads 的使用一个实例：
>>> import json >>> jsonstring = {"name": "erik","age": 38, "married": true} >>> json.loads(jsonstring){name: erik, age: 38, married: True}2. JSON编码
编码JSON也很简单。使用json.dumps(…) 把由字典、列表和其他本机类型组成的云南idc服务商Python对象转换为字符串：
>>> myjson = {name: erik, age: 38, married: True} >>> json.dumps(myjson){"name": "erik", "age": 38, "married":true}这其实是一个完全相同的文档，只是被转换成了字符串。所以，要想让JSON文档更易读，可使用缩进选项：
>>> print(json.dumps(myjson, indent=2)) { "name": "erik", "age": 38, "married": true }3. 命令行用法
JSON库也可从命令行使用，以校验、优化JSON：
$ echo "{ "name": "Monty", "age":45 }" | \ python3 -m json.tool { "name": "Monty", "age": 45 }如果你的电脑系统是Mac或Linux，并且能够安装JSON库的话，那么你也可以研究一下jq 命令行工具。它除了有便于记忆，可以润色代码等优点外，还有许多其他特点。
jq将在默认情况下优化JSON
4. 使用JMESPath搜索JSON
JMESPath是一种JSON查询语言。它能够让你轻松地从JSON文档中获取所需数据。如果你用过JSON，就会觉得获取嵌套值并不难。源码库
例：doc["person"]["age"]将在一个如下所示的文档中获取age的嵌套值：
{ "persons": { "name": "erik", "age": "38" }}但如果是像下面这样的文档，该如何从这一组人名中提取所有年龄字段呢?
{ "persons": [ { "name": "erik","age": 38 }, { "name": "john","age": 45 }, { "name": "rob","age": 14 } ]}我们可以简单地写一套关于这些人名的重复指令。虽然很容易，但重复指令运行较慢，会使你的代码复杂化。所以，这就该派JMESPath上场了!
用JMESPath表达式编写代码：
persons[*].age它将返回一个包含所有年龄的数组：[38, 45, 14].
假设要筛选列表，只获取名为“erik”的人的年龄。你可以编写一个筛选程序来执行此操作：
persons[?name==erik].age看，多么流畅!
因为JMESPath不属于Python标准库，所以你需要一起安装pip或pipenv。例如，在虚拟环境中使用pip：
$ pip3 install jmespath $ python3Python 3.8.2 (default, Jul 16 2020, 14:00:26) >>> import jmespath >>> j = { "people": [{ "name": "erik","age": 38 }] } >>> jmespath.search("people[*].age", j) [38] >>>现在就去试一试吧!请严格按照交互式教程操作，同时也不要忘了在JMESPath站点上查看示例哦!
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