1. jsonpath介绍用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. 使用方法如: import jsonpathres=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name')#嵌套n层也能取到所有key_name信息,其中:"$"表示最外层的{},".."表示模糊匹配,当传入不存在的…

1. jsonpath介绍用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. 使用方法如: import jsonpathres=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name')#嵌套n层也能取到所有key_name信息,其中:“$”表示最外层的{},“..”表示模糊匹配,当传入不存在的key_name时,程序会返回…

原文链接:https://www.cnblogs.com/denise1108/p/10265911.html 1. jsonpath介绍用来解析多层嵌套的json数据;JsonPath 是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括:Javascript, Python, PHP 和 Java. 使用方法如: import jsonpathres=jsonpath.jsonpath(dic_name,'$..key_name')#嵌套n层也能取到所有key…

很多时候我们见到的json数据都是多层嵌套的,就像下面这般: {"name":"桔子桑", "sex":"男", , "grade":{"gname":"三年八班", "gdesc":"初三年级八班" } } 要获得以上类型json数据,不外乎以下步骤: 1.数据库查询 sql:select s.name,s.sex,s.age…

已知一个多层嵌套的json,取出所有父元素和子元素的id值 思路:因为不知道到底嵌套了多少层,递归有可能造成栈溢出.查询时间特别久的问题 所以先查询一次,判断是否有子节点,如果有,取出子节点并到父节点上,并动态更改数据长度,这样无限循环处理json取出所有id menuIdInit () { var _this = this; var _menu = _this.menus; var menuId = []; var len = _menu.length; for(var i = 0; i <…

Python自带的json库可以把请求转为字典格式, 但在多层嵌套的字典中取值往往要进行多次循环遍历才能取到相应的数据, 如: res_dict = { "code": 0, "msg": "成功", "data": { "users": [ {"name": "张三", "gender": "male", "age&…

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0…

用Matplotlib绘制二维图像的最简单方法是: 1.  导入模块 导入matplotlib的子模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2.  获取数据对象 给出x,y两个数组[Python列表],注意两个列表的元素个数必须相同,否则会报错 x=np.array([1,2,3,4,]) y=x*2 3.  调用画图方法 调用pyplot模块的绘图方法画出图像,基本的画图方法有:plot(将各个点连成曲线图).scatter(画…

xlrd 导入模块 import xlrd 2.打开指定的excel文件,返回一个data对象 data = xlrd.open_workbook(file)                     #打开excel表,返回data对象 3.通过data对象可以得到各个sheet对象(一个excel文件可以有多个sheet,每个sheet就是一张表格) Sheet1 = data.sheet_by_index(0)                     #通过索引顺序获取 Sheet1 = d…

导入模块 import csv 2.读取csv文件 file1 = open('test1.csv', 'rb') reader = csv.reader(file1) rows = [row for row in reader] #csv文件每一行内容组成的二位列表 Python pandas模块 3.写入csv文件 csv.reader()返回一个DictReader对象. csv.writer()返回一个DictWriter对象. DictWriter.writerow()写一行. Dic…