ObjectPath是用于复杂或结构未知的JSON文档的简单而轻量级的查询语言。它类似于XPath或JSONPath，但由于嵌入了算术计算、比较机制和内置函数，它的功能要强大得多。

Python版本已经成熟，已用于生产环境。JS仍处于测试阶段。

在不久的将来，我们可能会提供一个完整的Javascript版本。我们还想进一步开发它，以便它可以作为Mongo查询的一个更简单的替代品。

更新:XQuery 3.1可以查询XML或JSON—或者同时查询两者。XPath 3.1也可以。

这个名单还在增加:

JSONiq(基于XQuery) UNQL(类似SQL) JaQL(功能) JsonPath(于xpath) Json查询(类似于xpath) GraphQL(基于模板，类型化)

我刚刚完成了一个客户端JS-lib (defy .js)的可发布版本，它可以满足您的需求。使用defy .js，您可以使用您熟悉的XPath表达式(没有像JSONPath中那样的新语法表达式)查询JSON结构。

它如何工作的例子(在浏览器这里http://defiantjs.com/defiant.js/demo/sum.avg.htm):看到它

var data = [
       { "x": 2, "y": 0 },
       { "x": 3, "y": 1 },
       { "x": 4, "y": 1 },
       { "x": 2, "y": 1 }
    ],
    res = JSON.search( data, '//*[ y > 0 ]' );

console.log( res.sum('x') );
// 9
console.log( res.avg('x') );
// 3
console.log( res.min('x') );
// 2
console.log( res.max('x') );
// 4

如您所见，defantjs使用搜索函数扩展了全局对象JSON，返回的数组使用聚合函数交付。defantjs包含一些其他功能，但这些超出了本主题的范围。 无论如何，您都可以使用客户端XPath评估器测试库。我认为不熟悉XPath的人会发现这个求值器很有用。 http://defiantjs.com/#xpath_evaluator

更多关于defy .js的信息 http://defiantjs.com/ https://github.com/hbi99/defiant.js

我希望它对你有用…… 问候

JMESPath工作起来非常简单和良好:http://jmespath.org/。 它有一个完整的规范和多种语言的库。亚马逊在AWS命令行界面中使用它，所以它必须非常稳定。

语法的例子:

// Select a single item
people[1].firstName

// Select a slice of an array
people[0:5]

// Select all the first names
people[*].firstName

// Select all first names based on search term
people[?state=='VA'].firstName

// Count how many people are over 35
length(people[?age>`35`])

// Select only the name and age of people over 35
people[?age>`35`].{name: name, age: age}

// Join expressions together to sort and join elements into a string
people[?state == 'WA'].name | sort(@) | join(', ', @)

在文档中还有更多的实例可以使用。

PythonQL提供了一种嵌入式语法，IMHO是对SQL的改进，主要是因为group、window、where、let等可以自由混合。

$ cat x.py
#coding: pythonql
data = [{"x": 2, "y": 0}, {"x": 3, "y": 1}, {"x": 4, "y": 1}]
q = [x match {'x': as x, 'y': as y} in data where y > 0]
print(sum(q))
print(list(q))

q = [x match {'x': as x, 'y': as y} as d in data where d['y'] > 0]
print(sum(q))

这段代码显示了您的问题的两个不同答案，这取决于您需要处理整个结构或仅处理值。执行会给你预期的结果。

$ python x.py
7
[3, 4]
7

只要有可能，我就会将所有查询转移到服务器的后端(SQL DB或其他本地数据库类型)。原因是这样查询会更快更优化。

我知道jSON可以是独立的，对于查询语言可能有+/-，但如果您从后端检索数据到浏览器，我看不出它的优势，因为大多数jSON用例都是这样。在后端进行查询和筛选，以获得所需的尽可能小的数据。

如果出于某种原因，你需要在前端进行查询(主要是在浏览器中)，那么我建议只使用数组。过滤器(为什么要发明其他东西?)

也就是说，我认为更有用的是json的转换API…它们更有用，因为一旦你有了数据，你可能想要以多种方式显示它。但是，同样，如果您使用的是server<——>客户端模型，那么您可以在服务器上比在客户端上更容易地完成这些工作。

只值我的两便士!