json是一種輕量級的數據交換格式,也能夠說是一種配置文件的格式python
這種格式的文件是咱們在數據處理常常會遇到的git
python提供內置的模塊json,只須要在使用前導入便可數據庫
你能夠經過幫助函數查看json的幫助文檔json
json經常使用的方法有load、loads、dump以及dumps,這個都屬於python初級,我不作過多解釋瀏覽器
json能夠結合數據庫一塊兒使用,在這之後要處理大量數據時很是有用函數
下面咱們正式來利用數據挖掘對json文件進行處理網站
如今不少網站都運用了Ajax,因此通常不少都是XHR文件url
經過3d
這裏我想利用一個地圖網站來演示調試
咱們經過瀏覽器的調試獲取了相關url
https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ
下面咱們經過requests模塊中的get方法,模擬瀏覽器發出的http請求,並返回的到的結果對象
代碼以下
# coding=utf-8 __Author__ = "susmote" import requests url = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ" resp = requests.get(url) print(resp.text[0:200])
在終端中運行結果以下
數據已經獲取到了,可是爲了接下來能使用這些數據,咱們須要利用json模塊對這些數據進行分析
代碼以下
import requests import json url = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ" resp = requests.get(url) json_dict = json.loads(resp.text) print(type(json_dict)) print(json_dict.keys())
簡單講一下上面的代碼:
導入json模塊,而後調用loads方法,將返回的文本做爲方法的參數傳入
在終端中運行結果以下
能夠看出,轉換的結果是與json字符串對應的字典,由於type(json_dict)返回的是<class 'dict'>
由於對象是一個字典,因此咱們能夠調用字典的方法,在這裏咱們調用的就是keys方法
結果返回三個鍵,即status、searcOpt、data
下面咱們來查看data鍵裏面的數據
import requests import json url = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ" resp = requests.get(url) json_dict = json.loads(resp.text) print(json_dict['data'])
下面在終端中運行這一段代碼
能夠看到裏面有不少咱們須要的數據,如
不一一標出,經過跟網頁顯示的相比較,就能清楚哪些是有用的了
下面咱們經過代碼獲取有用的信息,把它清晰的輸出
# coding=utf-8 __Author__ = "susmote" import requests import json url = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?id=B001B0IZY1&query_type=IDQ" resp = requests.get(url) json_dict = json.loads(resp.text) data_dict = json_dict['data'] data_list = data_dict['poi_list'] dis_data = data_list[0] print('城市: ', dis_data['cityname']) print('名稱: ', dis_data['name']) print('電話: ', dis_data['tel']) print('區號: ', dis_data['areacode']) print('地址: ', dis_data['address']) print('經度: ', dis_data['longitude']) print('緯度: ', dis_data['latitude'])
由於返回的是一個字典,經過對文件結構的研究,字典中嵌套着列表,列表中又嵌套着字典,經過層層解套,成功獲取數據
我這裏把步驟分開列出了,因此你會看的更加清楚
下面咱們經過終端運行程序,獲取咱們想要的信息
是否是很是簡單了,這個程序能夠做爲一個模版,獲取其餘地方的信息時只須要改一個url便可
例如如下幾個範例
北京大學
或者是騰訊大廈
數據挖掘是沒有盡頭的,但願你們多分析數據,找到你想要的數據
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