Arrow 时间处理模块,jsonpath解析json数据模块
Arrow是一个更加智能的Python时间处理库。它实现并更新日期时间类型,支持创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳,可以使用更少导入和代码处理日期和时间。
import arrow # 返回时区的时间 2021-07-01T11:00:07.830552+08:00 print(arrow.now()) # 年 print(arrow.now().year) # 月 print(arrow.now().month) # 日 print(arrow.now().day) # 返回当前时区时间:2021-07-01 11:02:09.333066+08:00 print(arrow.now().datetime) # 返回当前时区的年月日 print(arrow.now().date()) # 获取指定时区时间 上海时区:'Asia/Shanghai',美国时区:'US/Pacific' print(arrow.now('US/Pacific').datetime) # 2021-06-30 20:22:09.223668-07:00 print(arrow.now('Asia/Shanghai').datetime) #2021-07-01 11:22:09.223668+08:00 #获取时间戳 :1625108805.093209 ,不管你是否指定地区,默认时区都不是北京时间,因此会少8个小时,因此我们需要加上8个小时 print(arrow.now('Asia/Shanghai').timestamp(),'上海') # 1625109948.842313 上海 print(arrow.now().timestamp(),'没加') # 1625109948.842313 没加 print(arrow.now().timestamp()+28800,'加了') # 正确时间1625138748.842313 加了 # Arrow对象转换未字符串时间 2021-07-01 11:09:44 print(arrow.now().format(fmt='YYYY-MM-DD HH:mm:ss')) #时间戳转换为日期 timeStamp = arrow.now().timestamp()+28800 i = arrow.get(timeStamp) print(i.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')) # 2021-07-01 11:25:48 # 当前时间的前一年,1个月前,2周前,3天后,2小时后时间 [years, months, days, hours, minutes, seconds, microseconds, weeks, quarters, weekday] print(arrow.now().shift(years=-1, months=-1, weeks=-2, days=3, hours=2).format()) # 2020-05-21 13:41:07+08:00
jsonpath用来解析json数据,是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容。它提供了类似正则表达式的语法,可以解析复杂的嵌套数据结构,可以非常方便的提取接口返回的数据信息。
from jsonpath import jsonpath # 如果匹配不到返回False dic = {'语法规则字符串':1111} ret = jsonpath(dic, '语法规则字符串') # [1111] print(ret) new_dic = { "store": { "book": [{ "category": " reference", "author": "Nigel Rees", "title": "sayings of the century", "price": 8.95 }, { "category": "fiction", "author": "Evelyn waugh", "title": "Sword of Honour", "price": 12.99 }, { "category": "fiction", "author": "Herman Melville", "title": "Moby Dick", "isbn": "0-553-21311-3", "price": 8.99 }, { "category": "fiction", "author": "3.R. R. Tolkien", "title": "The Lord of the Rings ", "isbn": "0-395-19395-8", "price": 22.99 } ], "bicycle": {"color": " red", "price": 19.95 }, "expensive": 10 } } # 获取所有key=isbn的值 $..isbn: $代表最外层 ..代表模糊匹配 print(jsonpath(new_dic,'$..isbn')) # ['0-553-21311-3', '0-395-19395-8'] # 获取store下book下的所有author值 $最外层 .代表下一层(子节点) book[*] book里面所有的 .子节点 key=author print(jsonpath(new_dic ,'$.store.book[*].author')) # 获取store下以及所有子节点下的所有price print(jsonpath(new_dic, '$.store..price')) # 获取book数组的第3个值 [2]代表第三个值,从0开始 print(jsonpath(new_dic, '$..book[2]')) #获取book数组的第一、第二的值 两种方式:1.直接在列表传对应索引, 2.列表切片的方式(注意:是左包含,右不包含) print(jsonpath(new_dic, '$..book[:2]')) print(jsonpath(new_dic, '$..book[0,1]')) # 获取book数组从索引2后的所有数据 print(jsonpath(new_dic, '$..book[2:]')) # 获取所有节点以及子节点中book数组包含key=isbn的对应字典 book[] book里面的数据, ?()过滤的操作, @ 使用过滤谓词来处理当前节点 print(jsonpath(new_dic, '$..book[?(@.isbn)]')) #这样写查出来就是book里面子节点中含有key=isbn的字典 # 获取store下book数组中price < 10的对应字典 print(jsonpath(new_dic, '$.store.book[?(@.price < 10)]')) #[{'category': ' reference', 'author': 'Nigel Rees', 'title': 'sayings of the century', 'price': 8.95}, {'category': 'fiction', 'author': 'Herman Melville', 'title': 'Moby Dick', 'isbn': '0-553-21311-3', 'price': 8.99}]