在爬虫开发的过程中，我们经常遇到一些 Ajax 加载的接口会返回 JSON 数据。如下图所示，是 Twitter 的用户时间线接口，返回了一段3000多行的深层嵌套 JSON：
其中的cursor这个字段，是请求下一页的必要字段，我必须把它的 value 值读取出来，拼接到请求 URL 中，才能请求下一页的内容。
现在问题来了，cursor字段在这个 JSON 里面的哪个位置？从最外层开始，我应该怎么样才能读取到最里面的这个cursor中的value字段的值？
我知道已经有一些第三方库可以直接根据字段名读取 JSON 内部任意深度的值，不过用别人的东西总没有自己写一个轮子来得过瘾。所以今天我们自己来手写一个模块，我把他叫做JsonPathFinder，传入一个 JSON 字符串和需要读取的字段名，返回从最外层开始直到这个字段的路径。
我们用 Python 之父龟叔的 Twitter 时间线来作为演示，运行以后，效果如下图所示：
可以看到，从最外层开始一路读到cursor字段，需要经过非常多的字段名，对应到 JSON 中，如下图所示：
由于entries 字段列表中一共有20个元素，所以这里的18、19实际上对应了倒数第二条和倒数第一条数据。其中，倒数第二条的 cursor 对应的是本页第一条推文，而倒数第一条对应的是本页最后一条推文。所以当我们要往后翻页的时候，应该用的是倒数第一条的 cursor。
我们试着来读取一下结果：
非常轻松地获取到了数据。不需要再肉眼在 JSON 中寻找字段了。
JsonPathFinder 的原理并不复杂，全部代码加上空行，一共只有32行，如下图所示：
因为一个字段在 JSON 中可能出现很多次，所以find_one方法返回从外层到目标字段的第一条路径。而find_all方法返回从外层到目标字段的所有路径。
而核心算法，就是iter_node方法。在把 JSON 字符串转成 Python 的字典或者列表以后，这个方法使用深度优先遍历整个数据，记录它走过的每一个字段，如果遇到列表就把列表的索引作为 Key。直到遍历到目标字段，或者某个字段的值不是列表也不是字典时结束本条路径，继续遍历下个节点。
代码第10-15行，分别对列表和字典进行处理。对于字典来说，我们分离 key 和 value，写作：
for key, value in xxx.items():
...对于列表，我们分离索引和元素，写作：
for index, element in enumerate(xxx):
...所以如在第11和第13行，使用生成器推导式分别处理字典和列表，这样得到的key_value_iter生成器对象，就可以在第16行被相同的 for 循环迭代。
我们知道，在 Python 里面可以迭代的对象除了字典和列表以外，还有很多其他的对象，不过我这里只处理了字典和列表。大家也可以试一试修改10-15行的条件判断，增加对其他可迭代对象的处理逻辑。
代码第16-22行，对处理以后的 key-value 进行迭代。首先记录到当前字段为止的迭代路径到current_path列表中。然后判断当前字段是不是目标字段。如果是，那么把当前的路径通过 yield 抛出来。如果当前路径的值是列表或者字典，那么把这个值递归传入 iter_node 方法，进一步检查内部还有没有目标字段。需要注意的是，无论当前字段是不是目标字段，只要它的值是列表或者字典，都需要继续迭代。因为即使当前字段的名字是目标字段，但也许它内部还有某个子孙字段的字段名也是目标字段名。
对于普通函数来说，要递归调用，直接return 当前函数(参数)就可以了。但是对于生成器来说，要递归调用，就需要使用yield from 当前函数名(参数)。
由于iter_node方法返回的是一个生成器对象，在 find_one和find_all方法中，for 循环每一次迭代，都能拿到一条从20行抛出来的到目标字段的路径。而在find_one方法中，当我们拿到第一条路径时，不再继续迭代，那么就可以节省大量的时间，减少迭代次数。
有了这个工具以后，我们可以直接用它来解析数据，也可以用来辅助分析数据。例如，Twitter 时间线的正文是在full_text中，我可以直接用 JsonPathFinder 获取所有的正文：
但有时候，我们除了获取正文外，还需要每一条推文的其他信息，如下图所示：
可以看到， 这种情况下，我们可以先获取从外层到full_text的路径列表，然后再人工对列表进行一些加工，辅助开发：
从打印出来的路径列表里面可以看到，我们只需要获取globalObjects->tweets就可以了。它的值是20个字典，每个字典的 Key 是推文的 ID，Value 是推文的详情。这个时候，我们再人工去修改一下代码，也能方便地提取一条推文的全部字段。
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