你是否曾经遇到过需要从复杂的数据结构中提取特定信息，但是因为嵌套层数繁多而不得不使用大量的 if、for 循环来处理的情况？如果这个问题不仅仅涉及一个小工具，而是会在整个项目中一直存在，那么这个问题就会变得更加复杂和愁人。

今天我们来介绍一款解决这种问题的 Python第三方库JmesPath，它可以让我们更加便捷地处理这类复杂的数据结构。

模块基础讲解

JmesPath是一款非常强大的JSON查询语言库，它用于从JSON文档或字典中轻松获得所需的数据，它可以为寻找JSON结构中的特定信息提供强大的语法支持。这个库可以用于Python以及其他编程语言，所以你可以根据需要在很多地方使用它。

Jmespath库遵循自身的语法结构，是对JSONPath和JMESPath语言的进一步扩展，旨在成为一种统一，流畅，易于使用的查询语言作为JSON、AWE相关技术的查询规范。

Jmespath的语法简单，功能却非常强大，使用它我们可以简化处理复杂JSON数据的难度，一定程度上提高编写代码的效率。

当然，作为第三方库，在使用之前，我们需要安装它

pip install jmespath

模块代码演示

首先，导入该模块import jmespath然后，构建一串JSON数据

data = {"name": "jerry","age": 26,"gender": "man","skills": [{"name": "python","level": "expert"},{"name": "javascript","level": "intermediate"},{"name": "Java","level": "novice"}]}

下面，我们演示下如何查询数据

expression = "skills[0].name"result = jmespath.search(expression, data)print(result)

代码说明： 表达式skills[0].name用于筛选出JSON数据中skills数组中的第一个元素的name属性。通过search()方法执行筛选操作，并输出结果。

 输出结果：python

JmesPath语法规则应用

下面，介绍几种常用的语法规则

选择属性

查询语句：‘property_name’，表示选择名为‘property_name’的属性。

例如：‘name’，表示选择名为‘name’的属性。

{ "name": "Alice","age": 25,"address": {"city": "Beijing","country": "China" }}

查询结果：Alice

选择嵌套的属性

查询语句：‘object.property_name’，表示选择嵌套的属性。

例如：‘address.city’，表示选择‘address’对象中的‘city’属性。

{"name": "Alice","age": 25,"address": {"city": "Beijing","country": "China"}}

查询结果：Beijing

选择数组元素

查询语句：array[index]，表示选择数组中指定索引位置的元素。

例如：fruits[1]，表示选择fruits数组中的第二个元素。

{"fruits": ["apple","orange","banana"]}

查询结果：orange

选择数组中的所有元素

查询语句：array[*]，表示选择数组中的所有元素。

例如：fruits[*]，表示选择fruits数组中的所有元素。

{"fruits": ["apple","orange","banana"]}

查询结果：["apple", "orange", "banana"]

使用通配符选择多个属性或元素

查询语句：object.*，表示选择一个对象中的所有属性；array[*]，表示选择数组中的所有元素。

例如：address.*，表示选择address对象中的所有属性。

{"name": "Alice","age": 25,"address": {"city": "Beijing","country": "China"}}

查询结果：{"city": "Beijing", "country": "China"}

使用管道连接多个操作

查询语句：expression1 | expression2，表示将expression1的查询结果作为expression2的输入。

例如：fruits | sort(@) | reverse(@)，表示将fruits数组中的元素排序，然后翻转。

{"fruits": ["apple","orange","banana"]}

查询结果：["orange", "apple", "banana"]

这个案例比较有意思，我们看下运行效果。

以上是jmespath语法的一些例子，其中还有很多特定的字符规则和使用规则，具体请参考JmesPath官方文档。

模块案例应用

下面我们综合运用上面的知识点，演示一个更为复杂的JSON数据结构的处理过程，如下代码所示：

先构建 JSON 数据

data = {"fruits": [{"name": "banana","type": "yellow","price": 2.5},{"name": "apple","type": "red","price": 3.5},{"name": "pear","type": "yellow","price": 2.2}],"location": {"country": "China","city": "Shanghai"}}

查询语句如下：

expression = "fruits[?type=='yellow'].name"result = jmespath.search(expression, data)print(result)

代码说明：

表达式fruits[?type=='yellow'].name，该表达式用于获取类型为 yellow 的水果名称。得到的结果是一个列表，里面包含了符合条件的结果。即： ['banana', 'pear']

我们看下程序运行效果

OK，完美实现。

另外，在爬虫开发过程中，我们通常需要从一份JSON数据中提取出一些与业务相关的数据，而这些数据通常会被嵌套在JSON数据结构的不同层级中，使用JmesPath可以大大提高效率。后续我们介绍一些爬虫相关的案例。

总结提高

JmesPath 是处理JSON数据的强大工具，对于处理基于JSON的各种API请求和数据处理非常有用。它可以使我们在数据处理过程中节省大量时间和代码量。

总结来说，Jmespath简化了处理多层次JSON数据的难度，可以帮助我们在Python中快速地定位并获取所需的数据。所以如果在我们需要处理大量以JSON格式存储的数据时，Jmespath 可以是提高编写工作效率和代码可读性的一个很好的选择。