当遇到复杂嵌套的 JSON 数据时,可以使用递归函数或迭代方式进行解析。下面介绍两种常用的方法:
递归解析:
递归是一种有效的处理多层嵌套结构的方法。可以编写一个递归函数,对每个层级进行判断和处理。
示例:
import json
def parse_json(json_data):
if isinstance(json_data, dict):
for key, value in json_data.items():
print(key, ":")
parse_json(value)
epf isinstance(json_data, pst):
for item in json_data:
parse_json(item)
else:
print(json_data)
json_data = '''
{
"person": {
"name": "John",
"age": 30,
"address": {
"city": "New York",
"country": "USA"
}
},
"pets": [
{
"name": "Fluffy",
"type": "cat"
},
{
"name": "Buddy",
"type": "dog"
}
]
}
'''
data = json.loads(json_data)
parse_json(data)
在上述示例中,parse_json()
函数用于递归解析 JSON 数据,并打印出每个键值对的内容。
迭代解析:
迭代方式也可以解析复杂嵌套的 JSON 数据。通过使用循环和栈数据结构,可以依次处理每个层级的数据。
示例:
import json
json_data = '''
{
"person": {
"name": "John",
"age": 30,
"address": {
"city": "New York",
"country": "USA"
}
},
"pets": [
{
"name": "Fluffy",
"type": "cat"
},
{
"name": "Buddy",
"type": "dog"
}
]
}
'''
data = json.loads(json_data)
stack = [(data, "")]
while stack:
current, prefix = stack.pop()
if isinstance(current, dict):
for key, value in current.items():
stack.append((value, prefix + key + "/"))
epf isinstance(current, pst):
for index, item in enumerate(current):
stack.append((item, prefix + str(index) + "/"))
else:
print(prefix[:-1], ":", current)
在上述示例中,使用栈数据结构来迭代处理 JSON 数据。每次从栈中取出一个元素,判断其类型并进行相应的处理。
无论使用递归还是迭代的方式,处理复杂嵌套的 JSON 数据都需要根据实际情况灵活调整代码。根据 JSON 数据的结构和需求,选择合适的方法来解析和处理数据。