如何在Python中高效率地從深度嵌套的JSON結構中提取值？

從 JSON 結構檢索巢狀資料

解析複雜的 JSON 資料時，從深層嵌套結構中提取特定值可能具有挑戰性。本文概述瞭如何使用 Python 的字典和列表索引語法有效地導航嵌套數據，從而提供了此問題的解決方案。

瞭解資料結構

考慮以下範例JSON 資料：

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

擷取特定值

要存取「creationTime」值，請使用下列語法：

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

分解：

• my_json["value"] 存取外部字典中「value」鍵的值（解析的JSON 資料本身）。
• query_info["creationTime"] 存取外部字典中「creationTime」鍵的值「queryInfo」字典（從 my_json["value"] 取得）。

因此，creation_time 的值為 1349724919000。

概括提取代碼

對於具有可變嵌套級別的嵌套數據，您可以使用更通用的方法：

<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>

用法：

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

此函數採用資料字典和鍵路徑（例如，「value.queryInfo.creationTime」）並迭代存取巢狀值，直到獲得所需的值。

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