


Mengakses Data Bersarang dalam JSON Kompleks dengan Rentetan JSON
Apabila bekerja dengan data JSON yang kompleks, anda mungkin menghadapi senario di mana salah satu nilai adalah satu lagi rentetan JSON. Ini boleh menimbulkan cabaran dalam mengekstrak data yang dikehendaki. Dalam kes ini, anda diberikan data JSON yang mengandungi kunci pengumuman yang memegang data JSON tambahan sebagai rentetan.
Untuk mengakses medan "kandungan" dalam data JSON bersarang ini, pendekatan yang betul ialah menggunakan yang berikut langkah:
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'
Memahami Struktur Data
Untuk memahami struktur data asas, adalah penting untuk menggambarkan data JSON dalam format berstruktur. Menggunakan alat seperti JSONLint atau kod berikut boleh meningkatkan pemahaman ini:
print(json.dumps(raw_replay_data, indent=4))
Menavigasi Tangga Kekunci
Untuk mengakses data bersarang dengan berkesan, anda mesti mengesan laluan melalui kekunci seperti a tangga:
- data: Kamus
- video_info: Senarai kamus
- pengumuman: Rentetan yang mewakili JSON data
- kandungan: Medan yang dikehendaki dalam data JSON yang dihuraikan
Memuatkan dan Menghuraikan JSON Bersarang
Sebaik sahaja anda telah mengekstrak rentetan pengumuman, anda perlu menukarnya semula ke dalam struktur data JSON Python. Ini dicapai dengan memuatkan rentetan menggunakan fungsi json.loads().
Menghormati Struktur Data
Dengan mengikut langkah yang betul yang digariskan di atas, anda memastikan bahawa anda menavigasi struktur data dengan betul. Ini menghalang ralat akibat daripada pengindeksan atau penukaran jenis yang tidak betul.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Data JSON Bersarang daripada Rentetan Dalam Struktur JSON yang Lebih Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.