Курс Python → JMESPath в Python

JMESPath — это язык запросов для JSON, который предоставляет удобный способ извлечения нужных данных из JSON-структур. Он позволяет осуществлять поиск, фильтрацию и манипуляцию JSON-данными, что делает его мощным инструментом для работы с данными в формате JSON.

Для использования JMESPath в Python необходимо установить библиотеку с помощью pip. Пример установки:

pip install jmespath

После установки библиотеки можно начать использовать JMESPath для запросов JSON. Пример использования:

import jmespath

data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "is_student": false
}

jmespath.search('name', data) # Вернет "John"

В данном примере мы импортировали библиотеку JMESPath, создали JSON-структуру data и использовали метод search для извлечения данных из этой структуры. JMESPath предоставляет множество операторов и функций для работы с JSON, что делает его очень гибким и удобным инструментом.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Concrete Paths в Python
  2. Объединение словарей в Python
  3. Ввод нескольких значений
  4. Оператор морж в Python 3.8
  5. Перегрузка операторов в Python
  6. Разделение строки с помощью re.split()
  7. globals и locals
  8. Отладка регулярных выражений в Python
  9. F-строки в Python 3.8
  10. Избегайте пустого списка
  11. Метод classmethod
  12. Вызов внешних программ в Python с помощью sh
  13. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  14. Изменение IP-адреса в Python
  15. Преобразование кортежа в словарь.
  16. Работа со строками
  17. Работа с множествами в Python
  18. Переопределение метода __lshift__
  19. Изменение объектов в Python
  20. Удаление элементов из списка в Python.
  21. Управление сессиями в Python
  22. Проверка списка: any() и all()
  23. Использование функции enumerate()
  24. Разделение функций на этапы
  25. Скачать видео с YouTube
  26. Условное добавление элементов в список
  27. Работа со словарями
  28. Метаклассы в Python
  29. Очистка данных с Pandas
  30. Установка и использование библиотеки google
  31. Оператор «моржа» (Walrus Operator)
  32. Настройка нарезки списков
  33. Функция zip() в Python
  34. Определение объема памяти объекта
  35. Улучшенные подсказки для импорта в Python 3.12
  36. Анонимные функции Lambda
  37. Установка и использование Virtualenv
  38. Удаление элемента по индексу
  39. Работа с каталогами в Python
  40. Разделение строки на пары ключ-значение.
  41. Оператор == в Python
  42. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  43. Функции высшего порядка в Python
  44. Форматирование вывода с F-строками
  45. Обработка аргументов Python
  46. Объединение кортежей в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний