本文介绍一种通用、健壮的方法，使用递归遍历任意深度的嵌套 json（字典/列表混合结构），精准提取所有指定键（如 `"aaaa"` 或 `"bbbb"`）对应的值，并汇总为 python 列表。适用于复杂自定义字段、动态结构 api 响应等场景。
在处理真实业务中的 JSON 数据（如 Jira、ServiceNow 或自研配置系统返回的响应）时，常遇到高度嵌套、结构不固定的情况——目标字段（如 "AAAA" 和 "BBBB"）可能深藏于多层 list 与 dict 的组合中，且出现位置和层级不统一。此时，硬编码路径（如 data["customFields"][2]["values"][0][0]["values"][0]["AAAA"]）极易出错、难以维护，也完全无法应对结构变化。
更可靠的方式是采用深度优先递归遍历：无论目标键位于对象的哪一层，只要它存在，就将其值“捕获”并产出。核心逻辑如下：
- 若当前项是字典（dict）：检查是否直接包含目标键；若有，立即产出其值；再对其所有值（data.values()）递归调用；
- 若当前项是列表（list）：对其中每个元素递归调用；
- 若为原子类型（字符串、数字等），直接跳过（无子结构可遍历）。
该方法简洁、无副作用、支持任意嵌套深度，且天然兼容缺失字段（自动跳过）。
SkillSub Pro - Python 题解与代码注释双功能技能功能概述SkillSub Pro - Python 题解与代码注释双功能技能是一项面向实际任务的技能，主要用于SkillSub Pro 是一个 Python 题解生成与代码注释的 双功能合体技能 ，专为学生、算法学习者和开发者设计；✅ 一个技能，两种用途 ：；核心要点📝 题解模式 ：输入题目/题号，自动生成完整 Python 题解（含详细注释、解题思路、复杂度分析）；💬 注释模式 ：输入 Python 代码，自动添加详细中。它将相关步骤、
以下是完整可运行示例代码（已补全原始 JSON 的语法错误，确保合法）：
import json
# ✅ 修复原始 JSON：补全结尾大括号、修正拼写（如 "type" 字段名）
raw_json = '''
{
"id": 1234,
"name": "xxxx",
"description": "XXXXY",
"descriptionFormat": "XZXZ",
"children": [],
"customFields": [
{
"fieldId": 1111,
"name": "dert",
"values": [
{
"id": 45,
"name": "est",
"type": "erence"
}
],
"type": "alue"
},
{
"fieldId": 1114,
"name": "name_pe",
"values": [
{
"id": 423255,
"name": "CN",
"type": "eference",
"referenceData": {
"ropagation": "ATE"
},
"euse": false
}
],
"type": "alue"
},
{
"fieldId": 1111111,
"name": "Cases",
"values": [
[
{
"fieldId": 111121,
"name": "Case",
"values": [
{
"AAAA": 9090,
"BBBB": "MONACO",
"ype": "eference",
"referenceData": {
"ropagation": "ATE"
},
"euse": false
}
],
"ames": [],
"type": "alue"
}
],
[
{
"fieldId": 111122,
"name": "Case",
"values": [
{
"AAAA": 9091,
"BBBB": "NICE",
"ype": "eference",
"ata": {
"ropagation": "ATE"
},
"euse": false
}
],
"ames": [],
"type": "alue"
}
]
],
"type": "alue"
}
]
}
'''
data = json.loads(raw_json)
def extract_values(obj, target_key):
"""递归提取 JSON 对象中所有 target_key 对应的值"""
if isinstance(obj, dict):
# 当前层级存在目标键 → 立即产出
if target_key in obj:
yield obj[target_key]
# 递归遍历所有值（包括嵌套 dict/list）
for value in obj.values():
yield from extract_values(value, target_key)
elif isinstance(obj, list):
# 遍历列表每一项
for item in obj:
yield from extract_values(item, target_key)
# 其他类型（str, int, bool, None）不递归，直接忽略
# ✅ 提取结果
List_AAAA = list(extract_values(data, "AAAA"))
List_BBBB = list(extract_values(data, "BBBB"))
print("List_AAAA =", List_AAAA) # [9090, 9091]
print("List_BBBB =", List_BBBB) # ['MONACO', 'NICE']
⚠️ 注意事项与最佳实践：
- 键名敏感性：该函数严格区分大小写（"AAAA" ≠ "aaaa"），确保传入键名与 JSON 中完全一致；
- 性能考量：对于超大 JSON（GB 级），递归可能导致栈溢出或内存压力；此时建议改用迭代式 DFS 或流式解析器（如 ijson）；
- 类型安全：函数不校验值类型，若需只提取数字型 "AAAA"，可在 yield obj[target_key] 前添加 if isinstance(obj[target_key], (int, float)): 判断；
- 去重需求：若需唯一值，可将结果转为 list(set(...))，但注意 set() 不保持顺序且不可哈希嵌套结构（本例中值为简单类型，安全）；
- 调试技巧：临时在 yield 前插入 print(f"Found {target_key} = {obj[target_key]} at path: ...") 可辅助定位来源路径（需额外维护路径追踪逻辑）。
掌握这种递归提取模式，你不仅能解决 "AAAA"/"BBBB" 的需求，还能轻松适配任何类似场景——例如批量提取日志中的 error_code、API 响应中的所有 id 或 timestamp。它体现的是“面向数据结构而非固定路径”的现代数据处理思维。
