字符串多级目录取值：
比如说：
你response接收到的数据是这样的。
你现在只需要取到itemstring 这个字段下的值。其他的都不要！
思路就是：字符串是个json格式（或转为json格式），然后str转为字典dict，然后循环遍历按照key来取值。
你的data是个字典 然后item_list是data的Key ，item_list是个数组，这个里面的数组中的每个元素都是一个字典。
因此就是dict多级路径按key取值。
# 多级目录提取-dict print(type(response)) print(type(response.text)) result = json.loads(resp.text) # 字符串转字典 print(type(result)) for i in result["data"]["item_list"]: print(i["itemstring"]) 结果》》》 <class 'requests.models.Response'> <class 'str'> <class 'dict'> 提取的值。。。。。。出现
最后获取出来的是：
所有itemstring字段的值：（遍历出来的）
看得懂的就是需要的。这是我调用腾讯API，然后出现返回值是一个含有N个字段的json数据，最后我提取出来OCR识别的部分。其他的没有要。
补充拓展：按照Json的层级提取各个字段的实例
如下所示：
String s = "{\"error\":0,\"status\":\"success\",\"results\":[{\"currentCity\":\"青岛\",\"index\":[{\"title\":\"穿衣\",\"zs\":\"较冷\",\"tipt\":\"穿衣指数\",\"des\":\"建议着厚外套加毛衣等服装。年老体弱者宜着大衣、呢外套加羊毛衫。\"},{\"title\":\"紫外线强度\",\"zs\":\"最弱\",\"tipt\":\"紫外线强度指数\",\"des\":\"属弱紫外线辐射天气，无需特别防护。若长期在户外，建议涂擦SPF在8-12之间的防晒护肤品。\"}],}]}";
JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(s);
//提取出error为 0
int error = (int) jsonObject.get("error");
System.out.println("error:" + error);
//提取出status为 success
String status = jsonObject.getString("status");
System.out.println("status:" + status);
//注意：results中的内容带有中括号[]，所以要转化为JSONArray类型的对象
JSONArray result = jsonObject.getJSONArray("results");
for (int i = 0; i < result.size(); i++) {
//提取出currentCity为 青岛
String currentCity = result.getJSONObject(i).getString("currentCity");
System.out.println("currentCity:" + currentCity);
//注意：index中的内容带有中括号[]，所以要转化为JSONArray类型的对象
JSONArray index = result.getJSONObject(i).getJSONArray("index");
for (int j = 0; j < index.size(); j++) {
String title = index.getJSONObject(j).getString("title");
System.out.println("title:" + title);
String zs = index.getJSONObject(j).getString("zs");
System.out.println("zs:" + zs);
String tipt = index.getJSONObject(j).getString("tipt");
System.out.println("tipt:" + tipt);
String des = index.getJSONObject(j).getString("des");
System.out.println("des:" + des);
}
}
}
以上这篇python实现提取str字符串/json中多级目录下的某个值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。