Python 如何使用变量访问JSON字段

我试图通过定义一个查询字符串列表来访问JSON文件中的数据，这样我就可以遍历它们并动态提取数据

在下面的示例中，我试图提取“[1]['name']”并将其作为变量传递

   data_set = {1: [1, {'name':'bob'}, 3], 2: [1, {'name':'bill'}, 3],3: [1, {'name':'fred'}, 3]}

   for d in data_set:
       print(data_set[d][1]['name'])

我尝试了以下方法，但无效：

    query_list = r'[1][''name'']'
    print(data_set[d][1]['name'])

---

首先，属性名称（在本例中为

1

，

2

，

3

）应包含在JSON数据中的双引号中，如

“1”

，

“2”

和

“3”

。然后使用

json.loads

函数以及包含

if

条件的游标来提取所需的值，例如

import json
data_set = '{"1": [1, {"name":"bob"}, 3], "2": [1, {"name":"bill"}, 3],"3": [1, {"name":"fred"}, 3]}'

loaded_json = json.loads(data_set)
for i in loaded_json:
    if int(i) == 1:
        print( loaded_json[i] )

同意。扩展代码后，我在JSON中添加了一个额外的元素。我想把[1]['name']和[3]['city']放在一个字符串列表中，这样我就可以在提取数据的列表中循环。JSON将更加复杂，我将提取大量变量

    data_set = '{"1": [1, {"name":"bob"}, 3,{"city":"London"}], "2": [1, {"name":"bill"}, 3,{"city":"Madrid"}],"3": [1, {"name":"fred"}, 3,{"city":"Portland"}]}'

    loaded_json = json.loads(data_set)
    for i in loaded_json:
          print(loaded_json[i][1]['name'])
          print(loaded_json[i][3]['city'])  

---

如果您控制字符串，我宁愿使用列表来表示路径，例如

[1，1，'name']

：

def get_nested(value, path):
    for p in path:
        value = value[p]
    return value

然后：

如果您更喜欢函数式，还可以将

get\u nested（）

定义为：

import functools, operator
def get_nested(value, path):
    return functools.reduce(operator.getitem, path, value)

如果您事先不知道

data\u set

的键，可以迭代其值并将其传递给

get\u nested（）

：

---

我只是想澄清一下。是否有一个类似于

“[1]['name']”“

的字符串，用于深入遍历字典/列表？这个字符串从哪里来？我想定义这个字符串。实际上，它将是一个字符串列表，而实际的JSON将非常复杂。我希望能够轻松定义要从中提取的变量。如果是您定义字符串，我宁愿使用列表，如

[1，'name']

，然后对其进行迭代。是的，只要知道深度，这样的列表就可以工作。在某些情况下，JSON需要两个级别，但在其他情况下需要3或4个级别。非常接近。然后我可以循环执行以下调用get_nested。查询=[[1,1，'name']，[1,1，'name']，[1,3，'city']]但是，将迭代第一个变量“d”。您建议我将其作为参数发送到“get_nested”还是在发送之前将其附加到查询变量？@Justin如果您事先不知道

d

s，我只需迭代原始dict，并将值作为第一个参数传递到

get_nested（）

。我将更新示例。在迭代列表时更新列表的第一个元素效果很好。谢谢你的帮助。

import functools, operator
def get_nested(value, path):
    return functools.reduce(operator.getitem, path, value)

for val in data_set.values():
    for query in queries:
        print(get_nested(val, query))