所以我一直在反复尝试从复杂的嵌套 .json 文件中获取特定的值和键。
我发现一个好方法是使用递归函数。
我在基本层面等方面理解它。但我无法为我的原始文件创建一个。
import json
#open json file in folder
with open('demk-bkp-001.json') as file:
data = json.load(file)
这是完整的 .json 数据供参考：https://pastebin.com/hmjv81nS
我的目标是获取“name”、“size”和“mountpoint”中的每个值。
提示和示例在多个平台上似乎对我没有帮助，因此我找不到类似的嵌套 json 文件。请帮忙:)
【问题讨论】：
标签： python json recursion nested
递归函数是一种可能性；另一种可能性是保留一个数据结构，其中包含您迄今为止遇到但尚未处理的所有字典；然后，只要您还有至少一本未处理的字典，就对其进行处理；如果它有孩子，请将它们添加到结构中。 这里我使用一个简单的python列表：
names, sizes, mountpoints = [],[],[]
to_be_processed = data['blockdevices']
while to_be_processed:
d = to_be_processed.pop()
names.append(d['name'])
sizes.append(d['size'])
mountpoints.append(d['mountpoint'])
if 'children' in d:
to_be_processed.extend(d['children'])
请注意，上面提供的迭代代码使用 python 列表及其方法 .extend() 和 .pop()。实际上，这将 python 列表用作 LIFO，即后进先出数据结构。如果要保留数据的顺序，则需要使用 FIFO，即先进先出数据结构。您可以将.pop() 替换为.pop(0) 以删除第一个元素而不是最后一个元素，但请注意list.pop(0) 在python 中不是有效的操作；它需要从列表中复制所有元素。相反，我们可以使用 collections.deque 对象及其 .extend() 和 .popleft() 方法：
import collections
names, sizes, mountpoints = [],[],[]
to_be_processed = collections.deque(data['blockdevices'])
while to_be_processed:
d = to_be_processed.popleft()
names.append(d['name'])
sizes.append(d['size'])
mountpoints.append(d['mountpoint'])
if 'children' in d:
to_be_processed.extend(d['children'])
递归方法也是可能的。在data['blockdevices'] 上调用它，并让它对孩子进行递归调用（如果有的话）。
def process_data(d_list, names, sizes, mountpoints):
for d in d_list:
names.append(d['name'])
sizes.append(d['size'])
mountpoints.append(d['mountpoint'])
if 'children' in d:
process_data(d['children'], names, sizes, mountpoints)
return names, sizes, mountpoints
process_data(data['blockdevices'], [], [], [])
【讨论】：
.pop 和.extend 的python 列表。如果您阅读这些方法的文档，您会发现这实际上是将列表用作堆栈，即后进先出结构。不颠倒顺序读取数据，需要一个队列，即先进先出结构。
您可以使用递归生成器执行以下操作：
keys = ("name", "size", "mountpoint")
def traverse(objs):
for obj in objs:
yield {k: obj[k] for k in keys}
yield from traverse(obj.get("children", []))
list(traverse(data["blockdevices"]))
[{'mountpoint': None, 'name': 'sda', 'size': '931,5G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sda1', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': '/', 'name': 'md0', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sda2', 'size': '1K'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sda5', 'size': '9,3G'},
{'mountpoint': '[SWAP]', 'name': 'md1', 'size': '9,3G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sda6', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': '/home', 'name': 'md2', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sda7', 'size': '885G'},
{'mountpoint': '/var', 'name': 'md3', 'size': '884,8G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdb', 'size': '931,5G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdb1', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': '/', 'name': 'md0', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdb2', 'size': '1K'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdb5', 'size': '9,3G'},
{'mountpoint': '[SWAP]', 'name': 'md1', 'size': '9,3G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdb6', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': '/home', 'name': 'md2', 'size': '18,6G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdb7', 'size': '885G'},
{'mountpoint': '/var', 'name': 'md3', 'size': '884,8G'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdc', 'size': '5,5T'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdc1', 'size': '5,5T'},
{'mountpoint': '/mnt/data', 'name': 'DATA', 'size': '5,5T'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdd', 'size': '3,7T'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sdd1', 'size': '3,7T'},
{'mountpoint': '/mnt/data2', 'name': 'DATA2', 'size': '3,7T'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sde', 'size': '9,1T'},
{'mountpoint': None, 'name': 'sde1', 'size': '9,1T'}]
【讨论】：