Hướng dẫn how do i read all json files in a directory in python? - làm cách nào để đọc tất cả các tệp json trong một thư mục trong python?

Tôi thường theo dõi các số liệu tốc độ trang chính bằng cách kiểm tra các trang web bằng WebPagetest hoặc Google Ngọn hải đăng bằng các công cụ CLI hoặc Node của họ.Tôi lưu kết quả kiểm tra dưới dạng JSON, điều này tốt để xem các ảnh chụp nhanh cá nhân sau đó.Nhưng tôi thường kết thúc với các thư mục chứa đầy dữ liệu không thể được phân tích thủ công:

working_directory
└───data
    ├───export1.json
    ├───export2.json
    ├───export3.json
    ├───...

Ví dụ, làm thế nào để so sánh các thay đổi trong các số liệu đó theo thời gian?Hoặc làm thế nào để tìm kiếm một đỉnh trong dữ liệu?

Kịch bản Python 3 tiện dụng sau đây rất hữu ích cho việc sàng lọc thông qua một thư mục đầy các tệp JSON và xuất các giá trị cụ thể sang CSV để phân tích ad-hoc.Nó chỉ sử dụng các mô-đun Python tích hợp.Tôi chỉ bỏ nó vào thư mục làm việc của mình và chạy nó qua dòng lệnh với

montreal_json = pd.DataFrame.from_dict(many_jsons[0])
print montreal_json['features'][0]['geometry']

json-to-csv-exporter.py

#!/usr/bin/env python3
# Place this Python script in your working directory when you have JSON files in a subdirectory.
# To run the script via command line: "python3 json-to-csv-exporter.py"
import json
import glob
from datetime import datetime
import csv
# Place your JSON data in a directory named 'data/'
src = "data/"
date = datetime.now()
data = []
# Change the glob if you want to only look through files with specific names
files = glob.glob('data/*', recursive=True)



# Loop through files
for single_file in files:
  with open(single_file, 'r') as f:
    # Use 'try-except' to skip files that may be missing data
    try:
      json_file = json.load(f)
      data.append([
        json_file['requestedUrl'],
        json_file['fetchTime'],
        json_file['categories']['performance']['score'],
        json_file['audits']['largest-contentful-paint']['numericValue'],
        json_file['audits']['speed-index']['numericValue'],
        json_file['audits']['max-potential-fid']['numericValue'],
        json_file['audits']['cumulative-layout-shift']['numericValue'],
        json_file['audits']['first-cpu-idle']['numericValue'],
        json_file['audits']['total-byte-weight']['numericValue']
      ])
    except KeyError:
      print(f'Skipping {single_file}')
# Sort the data
data.sort()
# Add headers
data.insert(0, ['Requested URL', 'Date', 'Performance Score', 'LCP', 'Speed Index', 'FID', 'CLS', 'CPU Idle', 'Total Byte Weight'])
# Export to CSV.
# Add the date to the file name to avoid overwriting it each time.
csv_filename = f'{str(date)}.csv'
with open(csv_filename, "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(data)
print("Updated CSV")

Điều đó cung cấp cho bạn một CSV mà bạn có thể sử dụng để tạo biểu đồ hoặc phân tích cho nội dung trái tim của bạn.