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Python3中对json格式数据的分析处理
站长资源 2024/7/6 佚名
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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、

json python object dict array list string str number (int) int number (real) float true True false False null None

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！

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/7/6

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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