Python 顶级 JSON 索引

Question

我从我正在调用的 API 中获得以下 JSON 文件：

{
  "14500": [
    {
      "5": {
        "versionName": "VersionOne",
        "expand": "executionSummaries",
        "name": "Regression",
        "projectId": 15006,
        "startDate": "",
        "executionSummaries": {
          "executionSummary": []
        }
      },
      "7": {
        "versionName": "VersionOne",
        "expand": "executionSummaries",
        "versionId": 14500,
        "projectId": 15006,
        "startDate": "19/Sep/16",
        "executionSummaries": {
          "executionSummary": []
        }
      },
      "-1": {
        "versionName": "VersionOne",
        "expand": "executionSummaries",
        "name": "Ad hoc",
        "modifiedBy": "",
        "projectId": 15006,
        "startDate": "",
        "executionSummaries": {
          "executionSummary": []
        }
      },
      "recordsCount": 3
    }
  ],
  "14501": [
    {
      "-1": {
        "versionName": "Version 2",
        "expand": "executionSummaries",
        "projectId": 15006,
        "startDate": "",
        "executionSummaries": {
          "executionSummary": []
        }
      },
      "recordsCount": 1
    }
  ],
}

我需要遍历顶层和下一层（例如“14500”、“5”、“7”等）以查找键和值。 因此，例如，我需要搜索整个 JSON 文件以找到与“回归”匹配的名称，并找到“ProjectID”和可能的其他字符串的那组数据值。 我以前通过使用 data["level1"][0]["level2"] 等来做到这一点，但在这种情况下，数字永远不会相同，所以我不知道如何称呼它们。 在浏览了此处的一些帖子后，我写了以下内容，但它仅适用于一个级别，而不适用于 JSON 中的下一个级别。

request = requests.get(getCyclesURL, headers=headers)
requestData = json.loads(request.text)
requestDataKeys = requestData.keys

for k in requestDataKeys():
    dictionaryIDs = requestData[k]
    for m in requestDataKeys:
        newDictionaryIDs = requestData[k][m]
        for dict in newDictionaryIDs:
            if dict['versionName'] == versionName:
                versionID = dict['versionID']
                print '%s: %s'%(versionName, versionID)

Answer 1

看看惊人的boltons图书馆！ 它有一个重remap功能，在您的情况下可能有点矫枉过正，但这是一件值得了解的好事情。 这是从嵌套数据结构中提取所有带有'name': 'Regression' dicts 的优雅方法：

from boltons.iterutils import remap

# Copy your actual data here
data = {'14500': [{'5': {'name': 'Regression'}, '7': {'name': 'Ad hoc'}}]}

regressions = []

def visit(path, key, value):
    if isinstance(value, dict) and value.get('name') == 'Regression':
        # You can do whatever you want here!
        # If you're here then `value` is a dict
        # and its `name` field equals to 'Regression'.
        regressions.append(value)
    return key, value

remap(data, visit=visit, reraise_visit=False)

assert regressions == [{'name': 'Regression'}]

如果您只需要某个级别的字典，您还可以在visit函数中检查path长度。

Answer 2

def find_in_dicts(d, key, value): #This finds all dictionaries that has the given key and value
    for k, v in d.items():
        if k == key:
            if v == value:
                yield d
        else:
            if isinstance(v, dict):
               for i in find_in_dicts(v, key, value):
                   yield i
            elif isinstance(v, list) and isinstance(v[0], dict):
                for item in v:
                    for i in find_in_dicts(item, key, value):
                        yield i

无论您的数据结构有多深，这都应该递归地工作。 我目前无法测试它，但我希望它最终能给你一些想法。

Answer 3

这是根据您的确切输入量身定制的部分脚本。 如果它找到name: regression在适当的级别，它会打印一些相关的值。

for k, list_of_dicts in requestData.items():
    for d in list_of_dicts:
        for k, v in d.items():
            if isinstance(v, dict) and v.get('name') == "Regression":
                print '%s: %s %s'%(v.get('projectId'),
                                   v.get('versionName'),
                                   v.get('versionId'))