本文作者：戴 雯，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：石 艳
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从形式上看这是由字典组成的列表，可以看出每个字典里面都是4个键值对，整个列表里有20个字典，对应表格里的20行，每个字典对应的都是一行，网页中的显示效果如下：
二、JsonPath介绍
pip install jsonpath进行安装。1import jsonpath
2result = jsonpath(a,'jsonpath语法规则字符串')
③JsonPath的语法规则：
| JsonPath | 描述 |
|---|---|
| $ | 根节点 |
| @ | 当前节点 |
| . or [] | 取子节点 |
| .. | 深层扫描，不管位置，选择所有符合条件的条件 |
| * | 通配符，匹配所有的元素节点 |
| ?() | 支持过滤操作 |
| () | 支持表达式计算 |
下面举一个简单的小栗子，一起看看JsonPath究竟是如何提取信息的吧~这是一份有关商店里商品信息的Json文档，主要包括书籍book和自行车bicycle两类商品，通过应用JsonPath这个模块，可以提取到我们想要的特定信息。
1import jsonpath
2book_dict = {
3 "store": {
4 "book": [
5 { "category": "reference",
6 "author": "Nigel Rees",
7 "title": "Sayings of the Century",
8 "price": 8.95
9 },
10 { "category": "fiction",
11 "author": "Evelyn Waugh",
12 "title": "Sword of Honour",
13 "price": 12.99
14 },
15 { "category": "fiction",
16 "author": "Herman Melville",
17 "title": "Moby Dick",
18 "isbn": "0-553-21311-3",
19 "price": 8.99
20 },
21 { "category": "fiction",
22 "author": "J. R. R. Tolkien",
23 "title": "The Lord of the Rings",
24 "isbn": "0-395-19395-8",
25 "price": 22.99
26 }
27 ],
28 "bicycle": {
29 "color": "red",
30 "price": 19.95
31 }
32 }
33}接下来，我们可以结合上面所说的JsonPath语法规则，尝试提取不同内容。值得注意的是，$..这种字符语法规则表示从任意位置提取，这是我们在提取Json文档时最最常用的一种哦~。
如果想提取store下的所有元素，可以输入如下代码，结果如下：
1jsonpath(book_dict,'$..store') # $..store表示从任意位置提取商店信息
1print(jsonpath(book_dict,'$..author')) # $..author表示从任意位置提取作者信息
1print(jsonpath(book_dict,'$..book[2]')) #提取book中的第三个元素，即第三本书对应的信息
2print(jsonpath(book_dict,'$..book[(@.length-1)]')) #提取book中最后一本书的信息
3print(jsonpath(book_dict,'$..book[0,1]')) #提取book中前两本书的信息
1print(jsonpath(book_dict,'$..book[?(@.isbn)]')) #使用?()过滤有isbn编号的所有书籍
2print(jsonpath(book_dict,'$..book[?(@.price<10)]')) #使用?()过滤价格低于10元的所有书籍
三、实战演练
$..+节点名称来提取信息，其中$代表查询根元素，..代表深层扫描，代码如下：
1import jsonpath
2import requests
3import pandas as pd
4url = "http://index.dce.com.cn:10000/dce-webapp-indexquote-1.0-RELEASE/indexQuote/kLine?indexCode=pfm001&type=0&v=013303227965216968"
5html = requests.get(url) #, headers = headers
6null = ''
7page = eval(html.text)
8date=jsonpath.jsonpath(page['data'], "$..tradeDate")
9openprice=jsonpath.jsonpath(page['data'], "$..openPrice")
10closeprice=jsonpath.jsonpath(page['data'], "$..closePrice")
11clearprice=jsonpath.jsonpath(page['data'], "$..clearPrice")
12data2 = {'date': date,
13 'close': closeprice,
14 'open': openprice,
15 'clear': clearprice}
16data = pd.DataFrame(data2)
17data最终得到的结果如下：
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