JSON是当下常用的数据交换格式，今天在这里向大家介绍下如何用解析JSON数据。
【1-JSON简介】
JSON是一种轻量级的数据交换格式，全称 ，它起初来源于这门语言，但因其采用完全独立于语言的文本格式，所以在使用时与开发语言无关，几乎每门开发语言都有处理JSON的方法。
JSON的数据结构有两种：
1. 键值对的无序集合——对象（），形如:
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
2. 值的有序列表——数组（array），形如:
['value1', 'value2']
其中value的类型可以为：、、、array、true、false、nulljson格式解析，但是key的类型只能为。
【2-解析JSON的方法】
在中，我们可以通过json库中的loads函数来实现json的解析，其使用案例如下：
# 导入json库
import json
# 定义一个json字符串
json_str = '[{"a":1,"b":2}, {"c":3,"d":4,"e":5}]'
# 用loads方法读取json字符串，并解析成Python数据结构
json_data = json.loads(json_str)
json_data
# 输出结果
[{'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}]
json格式的数据在解析到中数据结构也会发生相应的变化，解析前后json与数据结构的对应关系如下，其中py2和py3也会有一些差别。
解析JSON时数据结构的转换
JSON中数据结构
中数据结构
中数据结构
dict
dict
array
list
list
str
(int)
int, long
int
(real)
float
float
TRUE
TRUE
TRUE
FALSE
FALSE
FALSE
null
None
None
从上表可以看出，json中的和array会被转化成dict（字典）和list（列表），之后的数据提取就是对字典和列表的操作了。
# 遍历在之前例子中解析后的json，查看其内容
for i in range(len(json_data)):
sub = json_data[i]
for j in sub.keys():
value = sub[j]
print(value)
# 结果如下
1
2
3
4
5
另外，再向大家推荐一个“神器”，通过.io.json模块中的函数，可以直接将已经解析成dict或list的json转化成，省去了循环提取的操作，方便好用。
# 使用json_normalize函数将解析后的json转化为dataframe
from pandas.io.json import json_normalize
json_normalize(json_data)
# 输出结果
a b c d e
0 1.0 2.0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN 3.0 4.0 5.0
【3-实战练习】
下面我们用疫情数据来实战练习下对JSON数据的解析：
首先运行下面的代码来获取疫情信息的json数据，并解析为的数据结构，其中数据接口的调取方法会在后续的文章中详细讲解。
# 引入相关库
import json
import requests
from pandas.io.json import json_normalize
# 获取疫情数据
url = "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5"
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.106 Safari/537.36'}
ret = requests.get(url, headers=headers)
text = ret.text
# 将json字符串解析为Python的数据结构
result = json.loads(text)
在中查看解析后的结果，可以看到变量是一个有长度为2的字典，实际的数据都在‘data’这个key对应的值里面，以字符串的形式存储。
因此我们需要再次使用loads函数将这个json的字符串进行解析，将其转化为的数据结构。
# 将‘data’所对应的值解析为Python的数据结构
data=json.loads(result['data'])
# 像之前查看result变量一样查看data变量，可以看到疫情数据存在‘areaTree’所对应的值中
world=data['areaTree']
# 使用json_normalize函数一步将数据转化成dataframe
world_df=json_normalize(world)
查看变量，可以看到全球的疫情数据已经被处理成规整的格式了。
从上表可以看出，数据源对于中国的数据又做了更详细的划分，我们可以进一步获得全国各省的数据。
# 提取中国各省的疫情数据
china=world_df.loc[world_df.name=='中国','children'].values[0]
# 将各省的疫情数据转化成dataframe
china_df=json_normalize(china)
查看变量，可以看到全国的疫情数据也已经被处理成规整的格式了。
最后，我们用提取全国各省疫情数据的方法，对每个省内各地市的疫情数据进行提取json格式解析，最终合并成一个包含了全国数据的。
# 提取各地市的数据，并合并成一个dataframe
china_city=None # 初始化一个变量
for province in china_df.name: # 按照每个省来循环
city=china_df.loc[china_df.name==province,'children'].values[0] # 提取省内各地市的疫情数据
city_df=json_normalize(city) # 将数据转化成dataframe格式
city_df['province']=province # 增加一列作为省名
china_city=city_df.append(china_city) # 将数据添加到全国的汇总数据中
# 选取关注的列并重新设置index
china_city=china_city[[
'province', 'name',
'today.confirm', 'total.confirm', 'total.suspect',
'total.dead', 'total.deadRate', 'total.healRate'
]].reset_index(drop=True)
查看变量，可以看到非结构化的json数据已经被转换成了结构化的表格数据，这为我们后续的数据分析以及数据可视化奠定了良好的数据基础。
【4-总结】
1. JSON用于数据交换，是文本格式，有和array两种数据机构。
2. 解析JSON的思路是先用json库中的loads函数将文本型的JSON转化成的数据结构（dict或list），再对里面的信息进行提取。
3.提取信息时可以用循环遍历的方式，也可以用函数快速实现。
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