解析非标准多对象JSON响应的策略与实践-Python教程-PHP中文网

解析非标准多对象JSON响应的策略与实践

碧海醫心

发布： 2025-12-05 11:38:02

原创

160人浏览过

解析非标准多对象JSON响应的策略与实践

本文介绍了一种处理非标准json响应的实用方法。当api返回的响应包含多个独立的json对象，但它们之间既没有用逗号分隔，也没有被方括号包裹形成数组时，传统的json解析器会失效。教程将详细阐述如何通过识别对象边界，将原始字符串分割成独立的json片段，并逐一解析，最终获取所有数据。

1. 理解非标准JSON响应

在数据交换中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，其标准定义了数据结构，如对象（{key: value}）和数组（[value1, value2]）。通常，当需要传输多个JSON对象时，它们会被封装在一个JSON数组中，例如 [{obj1}, {obj2}]。或者，在某些流式传输场景中，每个JSON对象可能作为独立的一行被发送，形成JSON Lines格式。

然而，在某些情况下，我们可能会遇到一种非标准的JSON响应格式，它包含多个独立的JSON对象，但这些对象既没有被方括号包裹形成数组，也没有用逗号分隔，而是直接连接在一起：

{
  "self": "https://example1.com",
  "key": "keyOne"
}
{
  "self": "https://example2.com",
  "key": "keyTwo"
}

登录后复制

这种格式对于标准的JSON解析库（如Python的 json 模块）来说是无效的，因为它们期望接收一个单一的、格式正确的JSON文档。直接尝试 json.loads() 会因为解析错误而失败。

2. 核心解析策略

面对这种非标准的多对象JSON响应，我们需要采取一种分而治之的策略：将整个响应字符串分割成多个独立的、可解析的JSON片段，然后对每个片段进行单独解析。

核心思路： 识别出每个JSON对象的结束和下一个JSON对象的开始之间的边界。

畅图

AI可视化工具

179

查看详情

边界识别方法： 观察上述非标准格式，一个JSON对象的结束符是 }，而下一个JSON对象的开始符是 {。如果这两个符号分别位于相邻的独立行上（即一行是 }，紧接着下一行是 {），那么这便是一个明确的分割点。我们可以利用这个模式来定位每个独立JSON对象的起始和结束位置。

解析步骤概述：

将整个非标准JSON响应字符串按行分割。
遍历这些行，查找 } 后面紧跟着 { 的特定模式。
每当找到这个模式时，就确定了一个JSON对象的结束和下一个JSON对象的开始。
根据这些识别出的边界，将原始字符串分割成多个子字符串，每个子字符串代表一个完整的JSON对象。
对每个子字符串独立调用 json.loads() 进行解析。

3. Python实现示例

下面是使用Python实现上述策略的示例代码：

import json

# 模拟接收到的非标准JSON响应数据
data = '''
{
"self": "https://example1.com",
"key": "keyOne",
"name": "nameOne",
"emailAddress": "mailOne",
"avatarUrls": {
  "48x48": "https://test.com/secure/useravatar?avatarId=1",
  "24x24": "https://test.com/secure/useravatar?size=small&avatarId=1",
  "16x16": "https://test.com/secure/useravatar?size=xsmall&avatarId=1",
  "32x32": "https://test.com/secure/useravatar?size=medium&avatarId=1"
},
"displayName": "displayNameOne",
"active": true,
"timeZone": "Europe",
"locale": "en_UK"
}
{
"self": "https://example2.com",
"key": "keyTwo",
"name": "nameTwo",
"emailAddress": "mailTwo",
"avatarUrls": {
  "48x48": "https://test.com/secure/useravatar?avatarId=2",
  "24x24": "https://test.com/secure/useravatar?size=small&avatarId=2",
  "16x16": "https://test.com/secure/useravatar?size=xsmall&avatarId=2",
  "32x32": "https://test.com/secure/useravatar?size=medium&avatarId=2"
},
"displayName": "displayNameTwo",
"active": false,
"timeZone": "Europe",
"locale": "en_US"
}
'''

# 用于存储解析后的JSON对象
jlist = []
# k 记录当前JSON对象开始的行索引
k = 0

# 将原始数据按行分割
lines = data.splitlines()

# 遍历所有行，寻找对象边界
for i, line in enumerate(lines):
    # 检查当前行是否为 "{" 且前一行是否为 "}"
    # i > 0 确保不是处理第一行，避免索引错误
    if i > 0 and line.strip() == "{" and lines[i-1].strip() == "}":
        # 找到边界，将从 k 到 i-1 的行合并成一个JSON字符串并解析
        # 注意：i 是当前 '{' 的行，所以前一个对象是到 i-1 结束
        json_segment = "".join(lines[k:i])
        try:
            jlist.append(json.loads(json_segment))
        except json.JSONDecodeError as e:
            print(f"Error decoding segment: {json_segment[:100]}... Error: {e}")
            # 可以选择跳过或记录错误

        # 更新 k 为当前 '{' 的行索引，作为下一个JSON对象的起始
        k = i

# 处理最后一个JSON对象，因为它后面没有 '{' 来触发上述条件
if k < len(lines):
    json_segment = "".join(lines[k:])
    try:
        jlist.append(json.loads(json_segment))
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"Error decoding final segment: {json_segment[:100]}... Error: {e}")

# 打印解析后的所有JSON对象
for j_obj in jlist:
    print(json.dumps(j_obj, indent=2, ensure_ascii=False))

登录后复制

代码分析：

data.splitlines(): 将原始的多行字符串分割成一个字符串列表，其中每个元素代表一行。
k = 0: k 用作一个指针，标记当前正在构建的JSON对象的起始行索引。
for i, line in enumerate(lines):: 遍历 lines 列表，i 是当前行的索引，line 是当前行的内容。
if i > 0 and line.strip() == "{" and lines[i-1].strip() == "}":: 这是核心的边界检测逻辑。
- i > 0：确保我们不是在处理第一行，因为第一行之前没有 lines[i-1]。
- line.strip() == "{"：检查当前行去除空白字符后是否是 {。
- lines[i-1].strip() == "}"：检查前一行去除空白字符后是否是 }。
- 如果这三个条件都满足，说明我们找到了一个JSON对象的结束（}）和下一个JSON对象的开始（{）之间的边界。
json_segment = "".join(lines[k:i]): 将从 k（当前JSON对象的起始行）到 i（下一个JSON对象的起始行，不包含 i）的所有行拼接起来，形成一个完整的JSON字符串。
jlist.append(json.loads(json_segment)): 使用 json.loads() 解析拼接后的字符串，将其转换为Python字典，并添加到 jlist 列表中。
k = i: 更新 k 的值为当前行 i，表示下一个JSON对象将从这里开始。
处理最后一个对象: 循环结束后，最后一个JSON对象（从 k 到 lines 列表的末尾）尚未被处理。因此，需要额外的 if k
错误处理: 添加 try-except json.JSONDecodeError 块，以增强程序的健壮性，防止某个片段解析失败导致整个程序崩溃。

4. 注意事项与最佳实践

格式依赖性： 此方法高度依赖于 } 和 { 分别位于相邻独立行的特定格式。如果JSON对象内部的字符串值恰好包含 } 或 {，或者数据提供方未能严格遵循这种换行模式（例如，}{ 出现在同一行，或者中间夹杂了非空但非JSON内容的行），则此方法可能需要调整，或者会解析失败。对于更复杂的场景，可能需要使用正则表达式或其他更强大的文本解析工具。
源数据验证： 这种非标准的JSON格式通常是API设计不当或数据生成有误的体现。在可能的情况下，应优先联系数据提供方，请求他们提供符合RFC 8259标准的JSON格式（例如，一个JSON数组 [{obj1}, {obj2}]），这将大大简化解析过程并提高数据可靠性。
性能考量： 对于非常大的响应数据，按行分割、字符串拼接和多次 json.loads() 调用可能会带来一定的性能开销。但在大多数常见场景下，这种开销是可接受的。如果遇到性能瓶颈，可以考虑使用流式解析库或更底层的字节处理方式。
健壮性： 在生产环境中，务必加入完善的错误处理机制。单个JSON片段解析失败时，程序应能优雅地处理，例如记录错误日志、跳过问题数据或返回特定的错误信息，而不是直接崩溃。

5. 总结

处理非标准的多对象JSON响应是一个常见的挑战，尤其当数据源不遵循严格的JSON规范时。本文介绍了一种基于行内容模式匹配的实用策略，能够有效地将这类非标准数据分割成可独立解析的JSON片段。通过Python的 json 模块和字符串处理功能，我们可以灵活地应对这种数据格式。然而，最佳实践始终是争取从数据源获取符合标准规范的JSON数据，以确保解析的简洁性、效率和健壮性。当无法改变数据源时，本文提供的策略将是一个有效的解决方案。

以上就是解析非标准多对象JSON响应的策略与实践的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！