
本文介绍一种通用、健壮的方法,使用递归遍历任意深度的嵌套 json(字典/列表混合结构),精准提取所有指定键(如 `"aaaa"` 或 `"bbbb"`)对应的值,并汇总为 python 列表。适用于复杂自定义字段、动态结构 api 响应等场景。
在处理真实业务中的 JSON 数据(如 Jira、ServiceNow 或自研配置系统返回的响应)时,常遇到高度嵌套、结构不固定的情况——目标字段(如 "AAAA" 和 "BBBB")可能深藏于多层 list 与 dict 的组合中,且出现位置和层级不统一。此时,硬编码路径(如 data["customFields"][2]["values"][0][0]["values"][0]["AAAA"])极易出错、难以维护,也完全无法应对结构变化。
更可靠的方式是采用深度优先递归遍历:无论目标键位于对象的哪一层,只要它存在,就将其值“捕获”并产出。核心逻辑如下:
- 若当前项是字典(dict):检查是否直接包含目标键;若有,立即产出其值;再对其所有值(data.values())递归调用;
- 若当前项是列表(list):对其中每个元素递归调用;
- 若为原子类型(字符串、数字等),直接跳过(无子结构可遍历)。
该方法简洁、无副作用、支持任意嵌套深度,且天然兼容缺失字段(自动跳过)。
以下是完整可运行示例代码(已补全原始 JSON 的语法错误,确保合法):
import json
# ✅ 修复原始 JSON:补全结尾大括号、修正拼写(如 "type" 字段名)
raw_json = '''
{
"id": 1234,
"name": "xxxx",
"description": "XXXXY",
"descriptionFormat": "XZXZ",
"children": [],
"customFields": [
{
"fieldId": 1111,
"name": "dert",
"values": [
{
"id": 45,
"name": "est",
"type": "erence"
}
],
"type": "alue"
},
{
"fieldId": 1114,
"name": "name_pe",
"values": [
{
"id": 423255,
"name": "CN",
"type": "eference",
"referenceData": {
"ropagation": "ATE"
},
"euse": false
}
],
"type": "alue"
},
{
"fieldId": 1111111,
"name": "Cases",
"values": [
[
{
"fieldId": 111121,
"name": "Case",
"values": [
{
"AAAA": 9090,
"BBBB": "MONACO",
"ype": "eference",
"referenceData": {
"ropagation": "ATE"
},
"euse": false
}
],
"ames": [],
"type": "alue"
}
],
[
{
"fieldId": 111122,
"name": "Case",
"values": [
{
"AAAA": 9091,
"BBBB": "NICE",
"ype": "eference",
"ata": {
"ropagation": "ATE"
},
"euse": false
}
],
"ames": [],
"type": "alue"
}
]
],
"type": "alue"
}
]
}
'''
data = json.loads(raw_json)
def extract_values(obj, target_key):
"""递归提取 JSON 对象中所有 target_key 对应的值"""
if isinstance(obj, dict):
# 当前层级存在目标键 → 立即产出
if target_key in obj:
yield obj[target_key]
# 递归遍历所有值(包括嵌套 dict/list)
for value in obj.values():
yield from extract_values(value, target_key)
elif isinstance(obj, list):
# 遍历列表每一项
for item in obj:
yield from extract_values(item, target_key)
# 其他类型(str, int, bool, None)不递归,直接忽略
# ✅ 提取结果
List_AAAA = list(extract_values(data, "AAAA"))
List_BBBB = list(extract_values(data, "BBBB"))
print("List_AAAA =", List_AAAA) # [9090, 9091]
print("List_BBBB =", List_BBBB) # ['MONACO', 'NICE']⚠️ 注意事项与最佳实践:
- 键名敏感性:该函数严格区分大小写("AAAA" ≠ "aaaa"),确保传入键名与 JSON 中完全一致;
- 性能考量:对于超大 JSON(GB 级),递归可能导致栈溢出或内存压力;此时建议改用迭代式 DFS 或流式解析器(如 ijson);
- 类型安全:函数不校验值类型,若需只提取数字型 "AAAA",可在 yield obj[target_key] 前添加 if isinstance(obj[target_key], (int, float)): 判断;
- 去重需求:若需唯一值,可将结果转为 list(set(...)),但注意 set() 不保持顺序且不可哈希嵌套结构(本例中值为简单类型,安全);
- 调试技巧:临时在 yield 前插入 print(f"Found {target_key} = {obj[target_key]} at path: ...") 可辅助定位来源路径(需额外维护路径追踪逻辑)。
掌握这种递归提取模式,你不仅能解决 "AAAA"/"BBBB" 的需求,还能轻松适配任何类似场景——例如批量提取日志中的 error_code、API 响应中的所有 id 或 timestamp。它体现的是“面向数据结构而非固定路径”的现代数据处理思维。










