Python中如何使用loads()函数解析嵌套的JSON数组

在Python中，loads()函数是用来解析JSON字符串的函数，它将JSON字符串转换为Python数据类型。如果JSON字符串中包含嵌套的JSON数组，我们可以使用loads()函数将其解析为嵌套的Python列表。

以下是一个示例的JSON字符串包含嵌套的JSON数组：

{
  "students": [
    {
      "name": "John",
      "age": 18,
      "grades": [85, 92, 78]
    },
    {
      "name": "Emma",
      "age": 20,
      "grades": [90, 88, 94]
    }
  ]
}

我们可以使用loads()函数解析这个JSON字符串并将其转换为Python数据类型。下面是一个使用loads()函数解析嵌套JSON数组的例子：

import json

# JSON字符串
json_str = '''
{
  "students": [
    {
      "name": "John",
      "age": 18,
      "grades": [85, 92, 78]
    },
    {
      "name": "Emma",
      "age": 20,
      "grades": [90, 88, 94]
    }
  ]
}
'''

# 使用loads()函数解析JSON字符串
data = json.loads(json_str)

# 访问解析后的数据
students = data['students']
for student in students:
    name = student['name']
    age = student['age']
    grades = student['grades']
    total_grades = sum(grades)
    average_grade = total_grades / len(grades)
    print(f"Name: {name}")
    print(f"Age: {age}")
    print(f"Grades: {grades}")
    print(f"Total Grades: {total_grades}")
    print(f"Average Grade: {average_grade}")
    print()

在上面的示例中，首先我们导入了json模块来使用loads()函数。然后我们定义了一个JSON字符串保存在json_str变量中。接下来，我们使用loads()函数将这个JSON字符串解析为Python数据类型，并将其保存在data变量中。

接下来，我们可以通过访问data变量来使用解析后的数据。在这个例子中，我们访问了data['students']来获取学生列表，然后使用循环遍历每个学生。在循环中，我们访问每个学生的名称、年龄和成绩，并计算总成绩和平均成绩。

最后，我们使用print()函数将结果打印出来。

总结：

使用loads()函数可以很方便地解析嵌套的JSON数组。我们只需要将JSON字符串作为参数传递给loads()函数，并将解析后的数据保存在变量中。然后我们可以使用点号操作符来访问解析后的数据，并进行进一步的处理。