Python で深くネストされた JSON 構造から効率的に値を抽出する方法

JSON 構造からネストされたデータを取得する

複雑な JSON データを解析する場合、深くネストされた構造から特定の値を抽出するのは困難な場合があります。この記事では、Python の辞書およびリストのインデックス構文を使用して、ネストされたデータを効率的にナビゲートする方法を概説することで、この問題の解決策を提供します。

データ構造について理解する

次の JSON データの例を考えてみましょう。

<code class="python">my_json = {
    "name": "ns1:timeSeriesResponseType",
    "value": {
        "queryInfo": {
            "creationTime": 1349724919000,
            # ... other data
        }
    }
}</code>

特定の値の抽出

「creationTime」値にアクセスするには、次の構文を使用します:

<code class="python">query_info = my_json["value"]["queryInfo"]
creation_time = query_info["creationTime"]</code>

詳細:

• my_json["value"] は、外部ディクショナリ (解析された JSON データ自体) の "value" キーの値にアクセスします。
• query_info["creationTime"] は、外部ディクショナリの "creationTime" キーの値にアクセスします。 "queryInfo" 辞書 (my_json["value"] から取得されます)。

したがって、creation_time の値は 1349724919000 になります。

抽出コードの一般化

ネストのレベルが可変のネストされたデータの場合、より一般的なアプローチを使用できます:

<code class="python">def get_nested_value(data, key_path):
    keys = key_path.split(".")
    value = data
    for key in keys:
        value = value[key]
    return value</code>

使用法:

<code class="python">creation_time = get_nested_value(my_json, "value.queryInfo.creationTime")</code>

この関数はデータ ディクショナリとキー パスを受け取ります (例: "value.queryInfo.creationTime")、目的の値が取得されるまで、ネストされた値に繰り返しアクセスします。

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