如何从网页获取JSON到Python脚本


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在我的一个脚本中获得了以下代码:

#
# url is defined above.
#
jsonurl = urlopen(url)

#
# While trying to debug, I put this in:
#
print jsonurl

#
# Was hoping text would contain the actual json crap from the URL, but seems not...
#
text = json.loads(jsonurl)
print text

我想要做的是获取{{.....etc.....}}在Firefox中将其加载到脚本中时在URL上看到的内容,以便我可以解析出一个值。我已经用Google搜索了很多,但是关于如何{{...}}从URL 实际获取内容.json到Python脚本中的对象中,我还没有找到一个好的答案。

Answers:


313

从URL获取数据,然后调用json.loads例如

Python3示例

import urllib.request, json 
with urllib.request.urlopen("http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=google") as url:
    data = json.loads(url.read().decode())
    print(data)

Python2示例

import urllib, json
url = "http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=google"
response = urllib.urlopen(url)
data = json.loads(response.read())
print data

输出结果将是这样的:

{
"results" : [
    {
    "address_components" : [
        {
            "long_name" : "Charleston and Huff",
            "short_name" : "Charleston and Huff",
            "types" : [ "establishment", "point_of_interest" ]
        },
        {
            "long_name" : "Mountain View",
            "short_name" : "Mountain View",
            "types" : [ "locality", "political" ]
        },
        {
...

30
而不是使用json.loads消耗一列使用(这就是为什么.read()需要,使用json.load(response)来代替。
awatts

仅PSL,简洁高效
jlandercy

urllib2最好的Python2?
乔恩·埃里克

110

我猜您实际上是想从URL中获取数据:

jsonurl = urlopen(url)
text = json.loads(jsonurl.read()) # <-- read from it

或者,在请求库中检出JSON解码器

import requests
r = requests.get('someurl')
print r.json() # if response type was set to JSON, then you'll automatically have a JSON response here...

这个问题值得绿色徽章!谢谢!
阿齐兹·奥拓

27

这会从使用Python 2.X和Python 3.X的网页获取JSON格式的字典:

#!/usr/bin/env python

try:
    # For Python 3.0 and later
    from urllib.request import urlopen
except ImportError:
    # Fall back to Python 2's urllib2
    from urllib2 import urlopen

import json


def get_jsonparsed_data(url):
    """
    Receive the content of ``url``, parse it as JSON and return the object.

    Parameters
    ----------
    url : str

    Returns
    -------
    dict
    """
    response = urlopen(url)
    data = response.read().decode("utf-8")
    return json.loads(data)


url = ("http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?"
       "address=googleplex&sensor=false")
print(get_jsonparsed_data(url))

另请参阅:JSON读写示例


24

我发现这是使用Python 3时从网页获取JSON的最简单,最有效的方法:

import json,urllib.request
data = urllib.request.urlopen("https://api.github.com/users?since=100").read()
output = json.loads(data)
print (output)

4
这行不通。您需要从urllib.request导入urlopen,即from urllib.request import urlopen
Dawid Laszuk

5

调用的所有urlopen()操作(根据docs)都返回一个类似文件的对象。一旦有了它,就需要调用其read()方法来在网络上实际提取JSON数据。

就像是:

jsonurl = urlopen(url)

text = json.loads(jsonurl.read())
print text

5

在Python 2中,可以使用json.load()代替json.loads()

import json
import urllib

url = 'https://api.github.com/users?since=100'
output = json.load(urllib.urlopen(url))
print(output)

不幸的是,这在Python 3中不起作用。json.load只是json.loads的包装,它为类似文件的对象调用read()。json.loads需要一个字符串对象,而urllib.urlopen(url).read()的输出是一个字节对象。因此,必须获取文件编码才能使其在Python 3中工作。

在此示例中,我们查询标头以获取编码,如果没有得到编码,则回退到utf-8。标头对象在Python 2和3之间是不同的,因此必须以不同的方式完成。使用请求可以避免所有这些情况,但是有时您需要坚持使用标准库。

import json
from six.moves.urllib.request import urlopen

DEFAULT_ENCODING = 'utf-8'
url = 'https://api.github.com/users?since=100'
urlResponse = urlopen(url)

if hasattr(urlResponse.headers, 'get_content_charset'):
    encoding = urlResponse.headers.get_content_charset(DEFAULT_ENCODING)
else:
    encoding = urlResponse.headers.getparam('charset') or DEFAULT_ENCODING

output = json.loads(urlResponse.read().decode(encoding))
print(output)

我知道六个也不属于标准库,但为方便起见在此显示。没有它,您将需要一个if / else或try / except块来确定从哪里获取urlopen()。
阿维索


3

答案较晚,但python>=3.6您可以使用:

import dload
j = dload.json(url)

安装dload方式:

pip3 install dload

-1

您可以使用json.dumps

import json

# Hier comes you received data

data = json.dumps(response)

print(data)

为了加载json并将其写入文件,以下代码很有用:

data = json.loads(json.dumps(Response, sort_keys=False, indent=4))
with open('data.json', 'w') as outfile:
json.dump(data, outfile, sort_keys=False, indent=4)
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