python如何在json中搜索字符串、计算值和分组依据

我有一个python程序调用一个API，该API接收以下结果：

{
   "result": [
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "5"
       },           
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "5"
       },           
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "5"
       },           
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "3"
       },           
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "7"
       },           
       {
         "company" : "AUDI",
         "model" : "A3"
       },           
       {
         "company" : "AUDI",
         "model" : "A7"
       },           
]
}

现在，我的任务是从JSON输出中的列表中识别元素的出现次数并对它们进行分组。预期输出应如下所示：

{
   "BMW" :
       {
         "5series" : 3,
         "3series" : 1,
         "7series" : 1,
       },
   "AUDI" :
      {
         "A3" : 1,
         "A7" : 1,          
      },
  "MERCEDES":
      {
         "EClass" : 0,
         "SClass" : 0
     }
}

我需要从元素列表中找到“公司”。这将包括JSON响应中有时可能不存在的名称，那么预期的输出应该包括0。“模型”名称（3、5、7、A3等）是固定的，因此我们知道这些名称是json api响应中唯一可能存在或不存在的名称

例如：列表中有3个公司名称，代码如下。-companyname=[“BMW”、“AUDI”、“MERCEDES”]。但是，有时JSON API响应可能没有一个或多个元素。在这种情况下，缺少“MERCEDES”，但最终输出应包括“MERCEDES”，并且值为0

以下是我迄今为止所尝试的：

def modelcount():
    companyname= ["BMW","AUDI","MERCEDES"]
    url = apiurl   

    #Send Request

    apiresponse = requests.get(url, auth=(user, password), headers=headers, proxies=proxies)

# Decode the JSON response into a dictionary and use the data
    data = apiresponse.json()

    print(len(data['result']))

    3series= 0
    5series= 0
    7series= 0
    A3=0
    A7=0
    EClass = 0
    SClass = 0
    modelcountjson = {}

    for name in companyname:

        for item in data['result']:
            models= {}
            if item['company'] == name:
                if item['model'] == 3:
                    3series = 3series + 1
                elif item['model'] == 5:
                    5series = 5series + 1
                elif item['model'] == 7:
                    7series = 7series + 1

                models['3series'] = 3series
                models['5series'] = 5series
                models['7series'] = 7series                           

#I still haven't written AUDI, MERCEDES above. This is where i feel i am writing inefficiently.

                   modelcountjson[name] = models

    return jsonify(modelcountjson)


```

随着模型数量的增长，我担心代码会因许多for循环而变得冗余，并可能导致性能开销。我正在寻求以最有效的方式实现最终结果的帮助

---

非常感谢您的帮助。

您可以将代码和配置分离一点：

conf = {
    'BMW': {'format': '{}series', 'keys': ['3', '5', '7']},
    'AUDI': {'format': '{}', 'keys': ['A3', 'A7']},
    'MERCEDES': {'format': '{}Class', 'keys': ['E', 'S']},
}

def modelcount():
    # retrieve `data`
    # ...
    result = {
        k: {
            v['format'].format(key): 0 for key in v['keys']
        } for k, v in conf.items()
    }
    for car in data['result']:
        com = car['company']
        mod = car['model']
        key = conf[com]['format'].format(mod)
        result[com][key] += 1
    for com in result:
        result[com]['Total'] = sum(result[com].values())
    return result

>>> modelcount()
{'BMW': {'3series': 1, '5series': 3, '7series': 1}, 
 'AUDI': {'A3': 1, 'A7': 1}, 
 'MERCEDES': {'EClass': 0, 'SClass': 0}}

---

这样，对于更多的公司和型号，您只需触摸

conf

，而不必触摸代码。其时间复杂度为

O（m+n）

带有

m

不同型号的总数和

n

API响应中的汽车数量。

直接使用JSON样式字典和列表的有用包是

toolz

（有关更多详细信息，请参阅）。通过这种方式，您可以在单独处理可能丢失的数据时，对数据进行简单分组并统计每个模型的出现次数：

from toolz import itertoolz

result = {
   "result": [
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "5"
       },
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "5"
       },
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "5"
       },
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "3"
       },
       {
         "company" : "BMW",
         "model" : "7"
       },
       {
         "company" : "AUDI",
         "model" : "A3"
       },
       {
         "company" : "AUDI",
         "model" : "A7"
       },
    ]
}

final_output = {}
grouped_result = itertoolz.groupby('company', result['result'])

if 'MERCEDES' not in grouped_result:
    final_output['MERCEDES'] = {
        'EClass': 0,
        'SClass': 0
    }

for key, value in grouped_result.items():
    models = itertoolz.pluck('model', value)
    final_output[key] = itertoolz.frequencies(models) 

输出结果如下：

{'AUDI': {'A3': 1, 'A7': 1}, 'BMW': {'3': 1, '5': 3, '7': 1}, 'MERCEDES': {'EClass': 0, 'SClass': 0}}

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是否会有更多的公司，或者只有这3家？从API来看，梅赛德斯的车型会是什么样子？他们是否需要像宝马一样的处理？嗨，目前只有3家公司，而且可能会根据需要增长。对于梅赛德斯车型，它将是“ESeries”和“SSeries”“它将采用与宝马和奥迪相同的格式。非常感谢施沃巴塞格的快速回复。让我再告诉你一次，效果很好。只是想知道，如何将这些数字相加到“总计”键？例如：{'BMW'：{'3series'：1，'5series'：3，'7series'：1，'Total'：5}，{'A3'：1，'A7'：1，'Total'：2}，{'MERCEDES'：{'EClass'：0，'SClass'：0，'Total'：0}你好，Madjazz，这也很棒。非常感谢你的帮助。。我尝试了Schwobasegggl的答案，因为它不依赖于额外的库。但你的解决办法是：）