如何從較大 JSON 結構中的字串中提取巢狀 JSON 資料?
使用JSON 字串存取複雜JSON 中的巢狀資料
處理複雜JSON 資料時,您可能會遇到其中一個值為另一個JSON 字串。這可能會為提取所需數據帶來挑戰。在這種情況下,您將看到 JSON 數據,其中包含一個以字串形式保存附加 JSON 數據的公告鍵。
要存取此嵌套JSON 資料中的「內容」字段,正確的方法是使用以下方法步驟:
import json # Load the raw JSON data raw_replay_data = json.loads('...') # Navigate to the announcement data announcement = raw_replay_data['data']['video_info'][0]['announcement'] # Parse the announcement string as JSON announcement_data = json.loads(announcement) # Extract the desired content content = announcement_data['content'] print(content) # Output: 'FOLLOW ME PLEASE'
理解資料結構
掌握底層資料結構,至關重要以結構化格式視覺化JSON 資料。使用 JSONLint等工具或以下程式碼可以增強這種理解:
print(json.dumps(raw_replay_data, indent=4))
導航鍵的階梯
要有效存取巢狀數據,您必須追蹤按鍵的路徑,就像梯子:
- 資料:字典
- video_info:字典列表
- 公告:🎜>字典列表
- 公告: 表示JSON 的字串data
解析的JSON 資料中所需的欄位
載入與解析巢狀
提取公告字串後,您需要將其轉換回Python 的JSON 資料結構。這是透過使用 json.loads() 函數來載入字串來實現的。
尊重資料結構
遵循上述正確步驟,您可以確保正確導航資料結構。這可以防止因不正確的索引或類型轉換而導致的錯誤。以上是如何從較大 JSON 結構中的字串中提取巢狀 JSON 資料?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
