Как с python декодировать многоуровневый json в массив?

Question

[Prian1k]

Здравствуйте!
Пытаюсь полученные данные из битрикс24 засунуть в exel, с b24 получаю json следующего формата:

[('18835', [{'ID': '2903', 'OWNER_ID': '18835', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 3839, 'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 1, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('5199', []), ('23291', [{'ID': '7407', 'OWNER_ID': '23291', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 6483, 'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 0.5, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('609', [])]

в exel импортирую с помощью pandas:

json_prod = json.dumps(prod)
prod = pd.read_json(StringIO(json_cprod))
with pd.ExcelWriter('B24.xlsx',
                    mode='a') as writer:  
    prod.to_excel(writer, sheet_name='Товары')

как результат получаю:



Нулевая колонка по идеи даже не нужна т.к. id есть внутри, все до чего додумался перепробовал но ничего не получилось поскольку python занимаюсь пару месяцев отроду, буду очень благодарен любой помощи!

Comments

[Василий Банников]

Это не json

[Алан Гибизов]

Василий Банников, действительно, это выглядит примерно как список кортежей, в кортежах значения и списки, в некоторых списках словари.

Код

from pprint import pprint
my_object = [('18835', [{'ID': '2903', 'OWNER_ID': '18835', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 3839, 'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 1, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('5199', []), ('23291', [{'ID': '7407', 'OWNER_ID': '23291', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 6483, 'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 0.5, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('609', [])]
pprint(my_object)

Результат

[('18835',
  [{'CUSTOMIZED': 'Y',
    'DISCOUNT_RATE': 0,
    'DISCOUNT_SUM': 0,
    'DISCOUNT_TYPE_ID': 2,
    'ID': '2903',
    'MEASURE_CODE': 356,
    'MEASURE_NAME': 'ч',
    'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С',
    'OWNER_ID': '18835',
    'OWNER_TYPE': 'D',
    'PRICE': 1300,
    'PRICE_ACCOUNT': '1300.00',
    'PRICE_BRUTTO': 1300,
    'PRICE_EXCLUSIVE': 1300,
    'PRICE_NETTO': 1300,
    'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С',
    'PRODUCT_ID': 3839,
    'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С',
    'QUANTITY': 1,
    'SORT': 10,
    'TAX_INCLUDED': 'N',
    'TAX_RATE': 0}]),
 ('5199', []),
 ('23291',
  [{'CUSTOMIZED': 'Y',
    'DISCOUNT_RATE': 0,
    'DISCOUNT_SUM': 0,
    'DISCOUNT_TYPE_ID': 2,
    'ID': '7407',
    'MEASURE_CODE': 356,
    'MEASURE_NAME': 'ч',
    'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП',
    'OWNER_ID': '23291',
    'OWNER_TYPE': 'D',
    'PRICE': 1300,
    'PRICE_ACCOUNT': '1300.00',
    'PRICE_BRUTTO': 1300,
    'PRICE_EXCLUSIVE': 1300,
    'PRICE_NETTO': 1300,
    'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП',
    'PRODUCT_ID': 6483,
    'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП',
    'QUANTITY': 0.5,
    'SORT': 10,
    'TAX_INCLUDED': 'N',
    'TAX_RATE': 0}]),
 ('609', [])]

[devdb]

Плохое решение:

x = """[('18835', [{'ID': '2903', 'OWNER_ID': '18835', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 3839, 'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 1, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('5199', []), ('23291', [{'ID': '7407', 'OWNER_ID': '23291', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 6483, 'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 0.5, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('609', [])]"""

y = eval( x )

чуть получше (безопаснее):

import ast
z = ast.literal_eval( x )

Answer 1

[o5a]

Выглядит, как список строк с группировкой по некоторым доп. id. Можно так (предполагаем, что внутренний список строк всегда из одного элемента для каждого id, как в примере, если нет, измените под себя):

import pandas as pd

data = [('18835', [{'ID': '2903', 'OWNER_ID': '18835', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 3839, 'PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка ПП 1С', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка ПП 1С', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 1, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('5199', []), ('23291', [{'ID': '7407', 'OWNER_ID': '23291', 'OWNER_TYPE': 'D', 'PRODUCT_ID': 6483, 'PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'ORIGINAL_PRODUCT_NAME': 'Установка и обновление ПП', 'PRODUCT_DESCRIPTION': 'Установка и обновление ПП', 'PRICE': 1300, 'PRICE_EXCLUSIVE': 1300, 'PRICE_NETTO': 1300, 'PRICE_BRUTTO': 1300, 'PRICE_ACCOUNT': '1300.00', 'QUANTITY': 0.5, 'DISCOUNT_TYPE_ID': 2, 'DISCOUNT_RATE': 0, 'DISCOUNT_SUM': 0, 'TAX_RATE': 0, 'TAX_INCLUDED': 'N', 'CUSTOMIZED': 'Y', 'MEASURE_CODE': 356, 'MEASURE_NAME': 'ч', 'SORT': 10}]), ('609', [])]

# формируем список словарей со значениями по колонкам
df_data = [row[1][0] for row in data if row[1]]

prod = pd.DataFrame(df_data)

with pd.ExcelWriter('B24.xlsx',
                    mode='w') as writer:
    prod.to_excel(writer, sheet_name='Товары')

Comments

[Prian1k]

Большое спасибо, вбил себе что это json и сидел тупил, без вас бы еще кучу времени впустую потратил)