Python:Google-Maps-API 发送未知格式进行解析

我使用 Python Client for Google Maps Services从谷歌地图获取以下数据:

{   
   'address_components':[   
      {   
         'long_name':'20', 
         'short_name':'20', 
         'types':[   
            'street_number' 
         ] 
      }, 
      {   
         'long_name':'Oberböhl', 
         'short_name':'Oberböhl', 
         'types':[   
            'route' 
         ] 
      }, 
      {   
         'long_name':'Ingelheim am Rhein', 
         'short_name':'Ingelheim am Rhein', 
         'types':[   
            'locality', 
            'political' 
         ] 
      }, 
      {   
         'long_name':'Mainz-Bingen', 
         'short_name':'Mainz-Bingen', 
         'types':[   
            'administrative_area_level_3', 
            'political' 
         ] 
      }, 
      {   
         'long_name':'Rheinland-Pfalz', 
         'short_name':'RP', 
         'types':[   
            'administrative_area_level_1', 
            'political' 
         ] 
      }, 
      {   
         'long_name':'Germany', 
         'short_name':'DE', 
         'types':[   
            'country', 
            'political' 
         ] 
      }, 
      {   
         'long_name':'55218', 
         'short_name':'55218', 
         'types':[   
            'postal_code' 
         ] 
      } 
   ], 
   'adr_address':'<span class="street-address">Oberböhl 20</span>, <span class="postal-code">55218</span> <span class="locality">Ingelheim am Rhein</span>, <span class="country-name">Germany</span>', 
   'formatted_address':'Oberböhl 20, 55218 Ingelheim am Rhein, Germany', 
   'formatted_phone_number':'06132 5099968', 
   'geometry':{   
      'location':{   
         'lat':49.9810156, 
         'lng':8.0739617 
      }, 
      'viewport':{   
         'northeast':{   
            'lat':49.9823942302915, 
            'lng':8.075293780291501 
         }, 
         'southwest':{   
            'lat':49.9796962697085, 
            'lng':8.072595819708498 
         } 
      } 
   }, 
   'icon':'https://maps.gstatic.com/mapfiles/place_api/icons/generic_business-71.png', 
   'id':'d2b37ffe23fd5e76648a90df2987558b039fcdf7', 
   'international_phone_number':'+49 6132 5099968', 
   'name':'Esch Metalltechnik GmbH', 
   'place_id':'ChIJHaERGJ_svUcRRfqNoGXq3EU', 
   'plus_code':{   
      'compound_code':'X3JF+CH Ingelheim am Rhein, Germany', 
      'global_code':'8FXCX3JF+CH' 
   }, 
   'reference':'ChIJHaERGJ_svUcRRfqNoGXq3EU', 
   'scope':'GOOGLE', 
   'types':[   
      'general_contractor', 
      'point_of_interest', 
      'establishment' 
   ], 
   'url':'https://maps.google.com/?cid=5034156205699627589', 
   'utc_offset':60, 
   'vicinity':'Oberböhl 20, Ingelheim am Rhein', 
   'website':'http://www.esch-metalltechnik.de/' 
}{   
   'long_name':'55218', 
   'short_name':'55218', 
   'types':[   
      'postal_code' 
   ] 
} 

现在我想提取某些变量，例如 "street_number"。我不知道这些数据是哪种格式，所以我像字典一样使用它:

try: 
    self.hausnr = place_result_2["address_components"][0]["long_name"] 
except: 
    self.hausnr = "NA" 

问题是，索引“0”并不总是与我想要的数据相同的位置，我会有所不同。有没有办法以另一种方式提取数据？也许我必须使用 JSON 解析器或类似的东西？

非常感谢。

请您参考如下方法:

答案是:List comprehensions

try: 
    # make a list of all address components that have type "street number" 
    comp = [c for c in place_result_2["address_components"] if "street_number" in c["types"]] 
 
    # the first one of them (assuming there will never be more than one) is the desired one 
    self.hausnr = comp[0]["long_name"] 
except: 
    self.hausnr = "NA" 

因为这可能是一个常见的操作，所以创建一个函数:

def get_address_component(place_result, comp_type, comp_property="long_name", default=None): 
    """ returns the first address component of a given type """ 
    try: 
        comp = [c for c in place_result["address_components"] if comp_type in c["types"]] 
        return comp[0][comp_property] 
    except KeyError: 
        return default 
 
# ... 
 
self.hausnr = get_address_component(place_result_2, "street_number", default="NA") 

PS，关于:

Perhaps I have to use a JSON-parser or something similar?

JSON 是一种数据传输格式 - 它是纯文本。 Google API 服务器使用它来通过网络获取数据。在您的程序中，它已经被您正在使用的 Google API 客户端库解析。您看到的不再是 JSON，而是 Python 数据结构(嵌套的字典、列表和值)。当您将它打印到控制台时，它恰好看起来与 JSON 非常相似，因为 Python 使用类似的格式来表示数据。

换句话说，不，您不需要再次对其进行 JSON 解析。