Преобразование 4-уровневого вложенного файла JSON в 1-уровневый вложенный файл с Python

Вы можете использовать понимание списка:

d = {'@index': '40', 'row': [{'column': [{'text': {'@fontName': 'Times New Roman', '@fontSize': '12.0', '@x': '85.10', '@y': '663.12', '@width': '250.01', '@height': '12.00', '#text': 'text 1'}}]}, {'column': [{'text': {'@fontName': 'Times New Roman', '@fontSize': '8.0', '@x': '121.10', '@y': '675.36', '@width': '348.98', '@height': '8.04', '#text': 'text 2'}}, {'text': {'@fontName': 'Times New Roman', '@fontSize': '12.0', '@x': '473.30', '@y': '676.92', '@width': '42.47', '@height': '12.00', '#text': 'text 3'}}]}, {'column': [{'text': {'@fontName': 'Times New Roman', '@fontSize': '12.0', '@x': '85.10', '@y': '690.72', '@width': '433.61', '@height': '12.00', '#text': 'text 4'}}]}]}
new_d = {**d, 'row':[c['text'] for b in d['row'] for c in b['column']]}

import json
print(json.dumps(new_d, indent=4))

Выход:

{
 "@index": "40",
 "row": [
     {
        "@fontName": "Times New Roman",
        "@fontSize": "12.0",
        "@x": "85.10",
        "@y": "663.12",
        "@width": "250.01",
        "@height": "12.00",
        "#text": "text 1"
     },
     {
        "@fontName": "Times New Roman",
        "@fontSize": "8.0",
        "@x": "121.10",
        "@y": "675.36",
        "@width": "348.98",
        "@height": "8.04",
        "#text": "text 2"
     },
     {
        "@fontName": "Times New Roman",
        "@fontSize": "12.0",
        "@x": "473.30",
        "@y": "676.92",
        "@width": "42.47",
        "@height": "12.00",
        "#text": "text 3"
     },
     {
        "@fontName": "Times New Roman",
        "@fontSize": "12.0",
        "@x": "85.10",
        "@y": "690.72",
        "@width": "433.61",
        "@height": "12.00",
        "#text": "text 4"
    }
  ]
}

Изменить: чтобы сгладить вложенную структуру, вы можете использовать рекурсию с генератором:

def flatten(d, t = ["image", "text"]):
   for a, b in d.items():
      if a in t:
         yield b
      elif isinstance(b, dict):
         yield from flatten(b)
      elif isinstance(b, list):
         for i in b:
            yield from flatten(i)


d = {'document': {'page': [{'@index': '0', 'image': {'@data': 'ABC', '@format': 'png', '@height': '620.00', '@type': 'base64encoded', '@width': '450.00', '@x': '85.00', '@y': '85.00'}}, {'@index': '1', 'row': [{'column': [{'text': ''}, {'text': {'#text': 'Text1', '@fontName': 'Arial', '@fontSize': '12.0', '@height': '12.00', '@width': '71.04', '@x': '121.10', '@y': '83.42'}}]}, {'column': [{'text': ''}, {'text': {'#text': 'Text2', '@fontName': 'Arial', '@fontSize': '12.0', '@height': '12.00', '@width': '101.07', '@x': '121.10', '@y': '124.82'}}]}]}, {'@index': '2', 'row': [{'column': {'text': {'#text': 'Text3', '@fontName': 'Arial', '@fontSize': '12.0', '@height': '12.00', '@width': '363.44', '@x': '85.10', '@y': '69.62'}}}, {'column': {'text': {'#text': 'Text4', '@fontName': 'Arial', '@fontSize': '12.0', '@height': '12.00', '@width': '382.36', '@x': '85.10', '@y': '83.42'}}}, {'column': {'text': {'#text': 'Text5', '@fontName': 'Arial', '@fontSize': '12.0', '@height': '12.00', '@width': '435.05', '@x': '85.10', '@y': '97.22'}}}]}, {'@index': '3'}]}}
print(json.dumps(list(filter(None, flatten(d))), indent=4))

Выход:

[
  {
    "@data": "ABC",
    "@format": "png",
    "@height": "620.00",
    "@type": "base64encoded",
    "@width": "450.00",
    "@x": "85.00",
    "@y": "85.00"
  },
  {
    "#text": "Text1",
    "@fontName": "Arial",
    "@fontSize": "12.0",
    "@height": "12.00",
    "@width": "71.04",
    "@x": "121.10",
    "@y": "83.42"
  },
  {
    "#text": "Text2",
    "@fontName": "Arial",
    "@fontSize": "12.0",
    "@height": "12.00",
    "@width": "101.07",
    "@x": "121.10",
    "@y": "124.82"
  },
  {
    "#text": "Text3",
    "@fontName": "Arial",
    "@fontSize": "12.0",
    "@height": "12.00",
    "@width": "363.44",
    "@x": "85.10",
    "@y": "69.62"
  },
  {
    "#text": "Text4",
    "@fontName": "Arial",
    "@fontSize": "12.0",
    "@height": "12.00",
    "@width": "382.36",
    "@x": "85.10",
    "@y": "83.42"
  },
  {
    "#text": "Text5",
    "@fontName": "Arial",
    "@fontSize": "12.0",
    "@height": "12.00",
    "@width": "435.05",
    "@x": "85.10",
    "@y": "97.22"
  }
]

В качестве альтернативы json_normalize() вы также можете использовать понимание.:

my_dict["row"] = [{k: v for k, v in col_entry["text"].items()} for entry in my_dict["row"] for col_entry in entry["column"]]

Изменить: исправлен код для покрытия нескольких записей в каждом списке столбцов. Это, по общему признанию, приближается к болевому порогу с точки зрения вложенности понятий...

Ниже приведен рабочий код:

(56336255.json - это образец данных, который вы опубликовали)

import json
import pprint

flat_data = dict()
with open('56336255.json') as f:
    data = json.load(f)
    for k, v in data.items():
        if k == '@index':
            flat_data[k] = data[k]
        else:
            flat_data[k] = []
            for row in v:
                for cell in row['column']:
                    flat_data[k].append(cell['text'])

    pprint.pprint(flat_data)

выход

{'@index': '40',
 'row': [{'#text': 'text 1',
          '@fontName': 'Times New Roman',
          '@fontSize': '12.0',
          '@height': '12.00',
          '@width': '250.01',
          '@x': '85.10',
          '@y': '663.12'},
         {'#text': 'text 2',
          '@fontName': 'Times New Roman',
          '@fontSize': '8.0',
          '@height': '8.04',
          '@width': '348.98',
          '@x': '121.10',
          '@y': '675.36'},
         {'#text': 'text 3',
          '@fontName': 'Times New Roman',
          '@fontSize': '12.0',
          '@height': '12.00',
          '@width': '42.47',
          '@x': '473.30',
          '@y': '676.92'},
         {'#text': 'text 4',
          '@fontName': 'Times New Roman',
          '@fontSize': '12.0',
          '@height': '12.00',
          '@width': '433.61',
          '@x': '85.10',
          '@y': '690.72'}]}

Это делает работу:

data = json.load(json_file)
flat = [ column['text'] for entry in data['row'] for column in entry['column'] ]

Полный рабочий пример:

import json
import sys
import os.path

def main(argv):

    #Load JSON
    current_folder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    with open(current_folder + '\\input.json') as json_file:  
        data = json.load(json_file)

    #Flatten (using for loops)
    flat=[]
    for entry in data['row']:
        for column in entry['column']:
            flat.append(column['text'])

    # OR, Flatten the pythonic way (using list comprehension)
    # looks strange at first but notice
    #   1. we start with the item we want to keep in the list
    #   2. the loops order is the same, we just write them inline 
    flat2 = [ column['text'] for entry in data['row'] for column in entry['column'] ]


    #Format data for saving to JSON
    output = {}
    output['@index']=data['@index']
    output['row'] = flat #or flat2 

    #Save to JSON
    with open('flat.txt', 'w') as outfile:
        json.dump(output, outfile, indent=4)

if __name__ == "__main__":
   main(sys.argv[1:])

Попробуй это,

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-


def flatten_json(y):
    out = {}

    def flatten(x, name=''):
        if type(x) is dict:
            for a in x:
                flatten(x[a], name + a + '_')
        elif type(x) is list:
            i = 0
            for a in x:
                flatten(a, name + str(i) + '_')
                i += 1
        else:
            out[name[:-1]] = x

    flatten(y)
    return out


expected_output = flatten_json(input_data)  # This will convert