如何解析json数据内容？答案

【问题标题】：how to parse json data content?如何解析json数据内容？
【发布时间】：2019-12-19 22:41:12
【问题描述】：

作为 python 新手，我想实现以下目标：
我的 json 输入如下所示：

{
"organisaties": [
    {
        "oin": "00000001855432950000",
        "naam": "ABG - organisatie",
        "status": "Actief",
        "kvkNummer": "63865718",
        "organisatieCode": null,
        "organisatieType": null,
        "afgifteDatum": "2016-05-22T22:00:00Z",
        "laatstAangepastDatum": "2018-05-07T22:00:00Z",
        "intrekDatum": null
    },
    {
        "oin": "00000004145716135000",
        "naam": "ActiecentrumVeiligheid en Zorg",
        "status": "Actief",
        "kvkNummer": null,
        "organisatieCode": null,
        "organisatieType": null,
        "afgifteDatum": "2019-09-16T09:45:49Z",
        "laatstAangepastDatum": "2019-09-19T09:46:14Z",
        "intrekDatum": null,
        "hoofdOIN": {
            "id": "https://portaal.digikoppeling.nl/registers/api/v1/organisaties/00000001825783434000"
        }
    },
    {
        "oin": "00000004000000140000",
        "naam": "Agentschap SZW",
        "status": "Ingetrokken",
        "kvkNummer": null,

。 .

我可以从文件中读取它，并且从互联网上我了解到可以将此 json 格式的文本加载到字典中。用下面的 sn -p

inputfile_object = open('organisaties_all.txt', 'r') x = inputfile_object.read() y = json.loads(x)

y 是一个带有一（1）个键“organisaties”的字典，y.values() 转储 1161 条记录的整个小节（在这种情况下，每条记录都以“oin”字段开头。

此外，我可以像这样打印单个记录的子内容

print (y["organisaties"][200]["oin"])

但是，我想遍历所有单个元素并提取其中的字段内容。我目前看不到如何做到这一点

请就如何完成此方案提出建议，或者如果有更好的方法，请告诉我

谢谢

彼得

【问题讨论】：

标签： python json loops dictionary parsing

【解决方案1】：

你可以这样迭代，IIUC：

for items in f['organisaties']: 
    print(items['oin'])

【讨论】：

【解决方案2】：

我给你 2 个选项来解析你的 json 文件：

import json
with open('test1.json', 'rt') as f:
  data = json.load(f)

# Option 1 with a loop
for x in data['organisaties']:
    print(x['oin'])

# Option 2 using pandas
# pip install pandas (for install the library)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame.from_dict(data['organisaties'])
print(df['oin'])
# With pandas is more easy to convert the information to to_csv
df.to_csv('test1.csv',index=False)

【讨论】：