Python3中对json格式数据的分析处理

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

前言

数据已经过修改，以防泄密，请放心阅读

今天同事提出一个需求，要求我修改之前的某脚本，该脚本的作用是获取zabbix监控系统返回的json数据，我的任务是使其变成易读的文本，如何获取数据不在此赘述，只描述如何对json数据进行处理

一、如何将json数据转换成python内部的数据类型

展示一下zabbix的接口返回的json数据（数据经过dumps编码了，因为原数据为str类型，只有一行，不易读）

js = json.dumps(get_alert(), indent=4, ensure_ascii=False)
print(js)
# get_alert()方法为获取json数据，编码后赋给js，打印js，结果如下：
# indent = 4意为设置缩进为4个空格，
# ensure_ascii=False参数是禁用ascii编码，若不禁用，中文字符会输出为ASCII码

{
 "jsonrpc": "2.0",
 "result": [
  {
   "triggerid": "123456",
   "expression": "{23567}>95",
   "description": "High memory utilization > 95",
   "url": "",
   "status": "0",
   "value": "1",
   "priority": "4",
   "lastchange": "123456",
   "comments": "",
   "error": "",
   "templateid": "0",
   "type": "0",
   "state": "0",
   "flags": "0",
   "recovery_mode": "0",
   "recovery_expression": "",
   "correlation_mode": "0",
   "correlation_tag": "",
   "manual_close": "0",
   "opdata": "",
   "hosts": [
    {
     "hostid": "8888",
     "name": "window_sever"
    }
   ],
   "items": [
    {
     "itemid": "123456",
     "name": "Memory utilization",
     "description": "Memory used percentage is calculated as (100-pavailable)"
    }
   ]
  },
  {
   "triggerid": "17099",
   "expression": "{20221}<{$SWAP.PFREE.MIN.WARN} and {20222}>0",
   "description": "High swap space usage ( less than 20% free)",
   "url": "",
   "status": "0",
   "value": "1",
   "priority": "2",
   "lastchange": "123456789",
   "comments": "This trigger is ignored, if there is no swap configured",
   "error": "",
   "templateid": "16176",
   "type": "0",
   "state": "0",
   "flags": "0",
   "recovery_mode": "0",
   "recovery_expression": "",
   "correlation_mode": "0",
   "correlation_tag": "",
   "manual_close": "0",
   "opdata": "Free: {ITEM.LASTVALUE1}, total: {ITEM.LASTVALUE2}",
   "hosts": [
    {
     "hostid": "10325",
     "name": "linus"
    }
   ],
   "items": [
    {
     "itemid": "31681",
     "name": "Free swap space in %",
     "description": ""
    },
    {
     "itemid": "123456",
     "name": "Total swap space",
     "description": ""
    }
   ]
  }
 ],
 "id": "3"
}

接下来我们需要对json对象进行解码

js_loads_data = json.loads(js)
# 解码后的数据转为python原生的字典类型（dict）

我们需要之后json对象里面的数据类型解码为dict之后与之对应的数据类型、

jsonpython
objectdict
arraylist
stringstr
number (int)int
number (real)float
trueTrue
falseFalse
nullNone

记不住没有关系，有方法可以现查：

print(type(js_loads_data))
>>><class 'dict'>

通过type()方法可以查看解码后数据js_loads_data的数据类型，发现他说字典类型，由此知道如何访问它内部的数据

print(js_loads_data["id"])
>>>3
print(type(js_loads_data["id"]))
>>><class 'str'>

访问字典的值直接通过改变量的下标访问即可

同理

print(type(js_loads_data["result"]))

可以取出result数组，但是这样是打印整个数组，那么如何取result数组的里面的值呢？

二、访问json对象里嵌套的数组

我们知道，json对象转为字典后，数组对应的类型为列表（list)

所以我们可以通

print(type(js_loads_data["result"]))
>>><class 'list'>

过列表的下标来访问列表的内容

print(js_loads_data['result'][0])
# 可以将列表下标为0的一个数据取出来
print(type(js_loads_data['result'][0]))
>>><class 'dict'>
# 打印类型发现，列表里面的第一个元素为字典类型，那么我们又知道了如何访问该字典里面的数据：
for key in js_loads_data['result'][0]:
 print(key, ":", js_loads_data['result'][0][key])
>>>略
>>>hosts : [{'hostid': '10358', 'name': 'FTPC01(192.168.19.5)'}]
>>>items : [{'itemid': '33152', 'name': 'Memory utilization', 'description': 'Memory used percentage is calculated as (100-pavailable)'}]
>>>略
# 依次打印键和值，观察后发现hosts和items两个元素还是列表类型，如要取值还要进行处理

btw，分享一个取出列表所有元素的简便方法：

result_list= [(item.get('hosts', 'NA')) for item in js_loads_data['result']]

这样处理之后js_loads_data[‘result']三个字典里面的result列表已经被我取出来赋值给result_list这个列表了，现在result_list是列表嵌套列表再嵌套字典的类型（不太好理解，注意观察上面的json数据），这样使接下来的操作更为简单

for tmp in result_list:
 print(tmp[0].get('name'))
>>>windows sever
>>>linus

处理完成

三、总结

拿到一个json不要慌，

先编码解码，转成python原生的数据类型一步步分析，用print(type(元素))的方法捋清楚每个元素的类型，明白整个json串的结构搞明白每个类型的访问方法这样我们就可以对整个json数据为所欲为了！

到此这篇关于Python3中对json格式数据的分析处理的文章就介绍到这了,更多相关Python json格式数据分析内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

以上是 Python3中对json格式数据的分析处理 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/345919.html

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