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解析 json - 我們需要在每個級別獲取密鑰嗎？

親愛的社區成員，

一旦我們解析 json，程序就知道其所有級別的所有鍵。我們可以純粹根據位置提取值，還是每次都必須獲取所有不同級別的密鑰？

例如：

 

 

Names Default To Here( 1 );
l = Parse JSON(
 "[ { \!"name\!": \!"KATIE\!", \!"age\!": 12, \!"sex\!": \!"F\!", \!"height\!": 59, \!"weight\!": 95 }, { \!"name\!": \!"LOUISE\!", \!"age\!": 12, \!"sex\!": \!"F\!", \!"height\!": 61, \!"weight\!": 123 }, { \!"name\!": \!"JANE\!", \!"age\!": 12, \!"sex\!": \!"F\!", \!"height\!": 55, \!"weight\!": 74 } ]"
);

For( i = 1, i <= Length( l ), i++,
 Show( l[i] );
); // works just fine

<BR />
For( i = 1, i <= Length( l ), i++,
 Show( l[i] );
 For( ii = 1, ii <= Length( l[i] ), ii++,
  Show( l[i][ii] ); // not working 
 );
);

 
l[1]["age"]; // brings "12" without getting the keys of l[1]
l[1][1]; // not working  - subscripted key not in map


keys = l[1] << get keys;
l[1][keys[1]]; // brings 12 works fine

For( i = 1, i <= Length( l ), i++,
 keys = l[i] << get keys; // can we skip this step? 
 For( ii = 1, ii <= Length( keys ), ii++,
  Show( l[i], l[i][keys[ii]] )
 );
);

非常感謝！

 

高級統計建模數據存取回复：解析 json - 我們需要在每個級別獲取密鑰嗎？遠離辦公桌。 你已經走在最好的道路上了。 您的示例使用鍵來保存數據，而 Json 導入器不理解這一點。
使用 jsl 調試器/分析器來確定時間都花在哪裡了。 您不想浪費時間優化錯誤的事情。
回复：解析 json - 我們需要在每個級別獲取密鑰嗎？

謝謝@Craige_Hales

實際上我的 json 解析有一些問題。 我從數據庫中獲取了數百萬個數據，因此我使用 sql 將它們全部下載到 jmp 數據表中。 然後，一一解析，提取出我需要的信息。我想為每個孩子保留一行，並為每個孩子復制該人的所有信息。

考慮以下腳本。這是使用嚮導手動生成的。由於子項的名稱位於標題中，因此默認情況下嚮導不會聚合它們。如果我重複“孩子”這個詞而不是蒂什、咪咪和伯塔，它會使用長猜測完美地猜出它。
我該如何從那裡開始使其適應 json 可能具有的任意數量的不同子項？如何更改 tish、mimi 和 berta 的硬編碼？另外，一些孩子的屬性可能會丟失，所以我需要能夠跳過它們。

JSON To Data Table(
 "\[
{
    "Person": "sami",
    "Age": "45",
    "event": "came home",
    "when": 1639682643.7996492,
    "Children": {
        "tish": [
            {
                "Name": "tish",
                "Father": "bob",
                "Age": "14",
                "event": "went to school",
                "when": 1639682630.1256561
            }
        ],
        "mimi": [
            {
                "Name": "mimi",
                "Father": "bob",
                "Age": "25",
                "event": "went to play",
                "when": 1639682630.1256561
            }
        ],
        "berta": [
            {
                "Name": "berta",
                "Father": "bob",
                "Age": "23",
                "event": "went to work",
                "when": 1639682630.1256561
            }
        ]
    }
}
]\", 

 JSON Settings(
  Stack( 0 ),
  Row( "/root/Children/tish" ),
  Row( "/root/Children/mimi" ),
  Row( "/root/Children/berta" ),
  Col(
   "/root/Person",
   Column Name( "Person" ),
   Fill( "Use Forever" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Age",
   Column Name( "person Age" ),
   Fill( "Use Forever" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/event",
   Column Name( "person event" ),
   Fill( "Use Forever" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/when",
   Column Name( "person when" ),
   Fill( "Use Forever" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children",
   Column Name( "Children" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/tish/Name",
   Column Name( "Name" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/tish/Father",
   Column Name( "Father" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/tish/Age",
   Column Name( "Age" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/tish/event",
   Column Name( "event" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/tish/when",
   Column Name( "when" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/mimi/Name",
   Column Name( "Name" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/mimi/Father",
   Column Name( "Father" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/mimi/Age",
   Column Name( "Age" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/mimi/event",
   Column Name( "event" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/mimi/when",
   Column Name( "when" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/berta/Name",
   Column Name( "Name" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/berta/Father",
   Column Name( "Father" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/berta/Age",
   Column Name( "Age" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/berta/event",
   Column Name( "event" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  ),
  Col(
   "/root/Children/berta/when",
   Column Name( "when" ),
   Fill( "Use Once" ),
   Type( "Character" ),
   Format( {"Best", 15} ),
   Modeling Type( "Continuous" )
  )
 ),
 JSON Wizard( 1 )
);

到目前為止，我正在循環遍歷每個級別的密鑰（暴力），但花了三天多的時間才檢查了 600 萬個 json 的樣本。

 

 

 

 

回复：解析 json - 我們需要在每個級別獲取密鑰嗎？

 

您的示例數據是 Python 字典的 Python 列表。

 

 

查看更多...

Python 和 JMP 使用的 { } 和 [ ] 或多或少彼此相反。 Python [ ] 創建一個列表，由數字索引。 JMP 使用 [ ] 表示矩陣或關聯數組。 Python 使用 { } 來創建字典。 JMP 相當於字典的是 [ ] 關聯數組。 JMP 的列表使用 { }。

字典被轉換為關聯數組，並且 JMP 的 AA 不使用這樣的數字下標。 但你可以非常接近。 在 JMP 16 之前，您可以使用 <<

 

 

jlist = Parse JSON(
 "[ 
 { \!"name\!": \!"KATIE\!", \!"age\!": 12, \!"sex\!": \!"F\!", \!"height\!": 59, \!"weight\!": 95 }, 
 { \!"name\!": \!"LOUISE\!", \!"age\!": 12, \!"sex\!": \!"F\!", \!"height\!": 61, \!"weight\!": 123 }, 
 { \!"name\!": \!"JANE\!", \!"age\!": 12, \!"sex\!": \!"F\!", \!"height\!": 55, \!"weight\!": 74 } 
 ]"
);

for each({record,index1}, jlist,
 show(record,index1); // ... record = ["age" => 12, "height" => 55, "name" => "JANE", "sex" => "F", "weight" => 74]; index1 = 3;
 for each({{key,value},index2}, record, show(key,value,index2)); // key = "age";value = 12;index2 = 1;key = "height";value = 55;index2 = 2;...
)

外層對於每個知道它正在處理一個列表，並且內部對於每個知道它正在處理 AA。 我提出第一個論點對於每個在這兩種情況下都非常複雜，因此它可以包含索引 1 和索引 2；您實際上可能不需要數字索引。

 

您沒有說您的數據實際上是什麼樣子。 您可能希望使用 JSON 導入嚮導創建腳本以將數據直接加載到數據表中。 如果 JSON 適合的話，它可能就像使用最佳猜測選項一樣簡單。