Arrow 时间处理模块，jsonpath解析json数据模块

Arrow是一个更加智能的Python时间处理库。它实现并更新日期时间类型，支持创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳，可以使用更少导入和代码处理日期和时间。

    import arrow
    
    
    # 返回时区的时间 2021-07-01T11:00:07.830552+08:00
    print(arrow.now())
    
    # 年
    print(arrow.now().year)
    
    # 月
    print(arrow.now().month)
    
    # 日
    print(arrow.now().day)
    
    # 返回当前时区时间：2021-07-01 11:02:09.333066+08:00
    print(arrow.now().datetime)
    
    # 返回当前时区的年月日
    print(arrow.now().date())
    
    # 获取指定时区时间 上海时区：'Asia/Shanghai'，美国时区：'US/Pacific'
    print(arrow.now('US/Pacific').datetime) # 2021-06-30 20:22:09.223668-07:00
    print(arrow.now('Asia/Shanghai').datetime) #2021-07-01 11:22:09.223668+08:00

    #获取时间戳 :1625108805.093209 ,不管你是否指定地区，默认时区都不是北京时间，因此会少8个小时，因此我们需要加上8个小时
    print(arrow.now('Asia/Shanghai').timestamp(),'上海') # 1625109948.842313 上海
    print(arrow.now().timestamp(),'没加') # 1625109948.842313 没加
    print(arrow.now().timestamp()+28800,'加了') # 正确时间1625138748.842313 加了

    # Arrow对象转换未字符串时间 2021-07-01 11:09:44
    print(arrow.now().format(fmt='YYYY-MM-DD HH:mm:ss'))

    #时间戳转换为日期
    timeStamp = arrow.now().timestamp()+28800
    i = arrow.get(timeStamp)
    print(i.format('YYYY-MM-DD HH:mm:ss')) # 2021-07-01 11:25:48

    # 当前时间的前一年，1个月前，2周前，3天后，2小时后时间 [years, months, days, hours, minutes, seconds, microseconds, weeks, quarters, weekday]
    print(arrow.now().shift(years=-1, months=-1, weeks=-2, days=3, hours=2).format()) # 2020-05-21 13:41:07+08:00

jsonpath用来解析json数据，是一种简单的方法来提取给定JSON文档的部分内容。它提供了类似正则表达式的语法，可以解析复杂的嵌套数据结构，可以非常方便的提取接口返回的数据信息。

    from jsonpath import jsonpath
    
    # 如果匹配不到返回False
    
    dic = {'语法规则字符串':1111}
    ret = jsonpath(dic, '语法规则字符串') # [1111]
    print(ret)

    new_dic = {
    "store": {
        "book": [{
                "category": " reference",
                "author": "Nigel Rees",
                "title": "sayings of the century",
                "price": 8.95
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "Evelyn waugh",
                "title": "Sword of Honour",
                "price": 12.99
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "Herman Melville",
                "title": "Moby Dick",
                "isbn": "0-553-21311-3",
                "price": 8.99
            },
            {
                "category": "fiction",
                "author": "3.R. R. Tolkien",
                "title": "The Lord of the Rings ",
                "isbn": "0-395-19395-8",
                "price": 22.99
            }
        ],
        "bicycle": {"color": " red",
        "price": 19.95
    },
        "expensive": 10
        }
    }

    # 获取所有key=isbn的值 $..isbn: $代表最外层 ..代表模糊匹配
    print(jsonpath(new_dic,'$..isbn'))  # ['0-553-21311-3', '0-395-19395-8']

    # 获取store下book下的所有author值 $最外层 .代表下一层（子节点） book[*] book里面所有的 .子节点 key=author
    print(jsonpath(new_dic ,'$.store.book[*].author'))

    # 获取store下以及所有子节点下的所有price
    print(jsonpath(new_dic, '$.store..price'))

    # 获取book数组的第3个值 [2]代表第三个值，从0开始
    print(jsonpath(new_dic, '$..book[2]'))

    #获取book数组的第一、第二的值 两种方式：1.直接在列表传对应索引， 2.列表切片的方式（注意：是左包含，右不包含）
    print(jsonpath(new_dic, '$..book[:2]'))
    print(jsonpath(new_dic, '$..book[0,1]'))

    # 获取book数组从索引2后的所有数据
    print(jsonpath(new_dic, '$..book[2:]'))

    # 获取所有节点以及子节点中book数组包含key=isbn的对应字典  book[] book里面的数据, ?()过滤的操作, @ 使用过滤谓词来处理当前节点
    print(jsonpath(new_dic, '$..book[?(@.isbn)]')) #这样写查出来就是book里面子节点中含有key=isbn的字典

    # 获取store下book数组中price < 10的对应字典
    print(jsonpath(new_dic, '$.store.book[?(@.price < 10)]')) #[{'category': ' reference', 'author': 'Nigel Rees', 'title': 'sayings of the century', 'price': 8.95}, {'category': 'fiction', 'author': 'Herman Melville', 'title': 'Moby Dick', 'isbn': '0-553-21311-3', 'price': 8.99}]