Data Access 数据访问类型节点之三 JSON、XML、Web 与 MongoDB

上一节我们讲了 KNIME 中 Data Access 数据访问类型节点中的一大类 -- Database 数据库节点集合，并给出了对应于各节点的学习建议。这节我们讲 Data Access 数据访问类型节点中 JSON、XML 等节点集合。

Data Access 数据访问类型节点(继续...)

JSON、XML类型

JSON、XML是两种数据格式，在网络数据交换中，这两种数据格式的使用相对频繁，我们先看这两种数据格式是如何表示的。

JSON 格式介绍与解析

维基百科中是这么描述 JSON 的：JSON（JavaScript Object Notation，JavaScript对象表示法）是一种由道格拉斯·克罗克福特构想和设计、轻量级的数据交换语言，该语言以易于让人阅读的文字为基础，用来传输由属性值或者序列性的值组成的数据对象。

尽管 JSON 是 JavaScript 的一个子集，但其实它是一种独立于语言的文本格式，只不过因为它脱胎与 JavaScript，所以 JSON 这个名字就这么延续称呼起来了。这里不去介绍具体 JSON 的组成、形式等，而举一个 JSON 例子，目的是让我们了解 JSON 就是大概如此模样，如何才能交给我们其他的 KNIME 节点进行下一步的处理。如下是一段具体的 JSON 数据：

{
  "book": [
    {
      "year": 1999,
      "title": "Timeline",
      "author": "Michael Crichton"
    },
    {
      "year": 2000,
      "title": "Plain Truth",
      "author": "Jodi Picoult"
    }
  ]
}

不用了解 JSON 的具体规则，我们也大致清楚上面在说什么。有两本书，我们录有它们的年份、书名以及作者，每一个 {...} 中对应了一条信息，如果套用曾经我们用过的 CSV 文件，那么以上的数据可能要表示成类似下面这样才能继续分析：

year,title,author
1999,"Timeline","Michael Crichton"
2000,"Plain Truth","Jodi Picoult"

那么，怎么样把 JSON 格式中的各个字段对应到 CSV 类似字段呢？我们需要做的就是告诉 KNIME，去 JSON 的什么位置取什么数据，然后把它们组合在一起就可以了。

而具体的 去什么位置 就是靠指定 具体数据所在的位置 来实现的。

在 KNIME 中，对于 JSON 和 XML 都有相应的 Reader 节点（在 Node Repository 的 Structured Data 目录下），我们需要做的主要是配置 具体数据所在的位置。下图就是 JSON Reader 节点的配置界面以及输出结果：

JSON Reader 配置界面

JSON Reader 的输出结果

注意到上图方框中所标记的内容，{JSON} 字样指的是这一列的数据存储的是 JSON 这种对象，而小写的 json 字样，代表了这一列的列名。这里对照回忆一下我们曾经在基础操作中讲过的班级信息的例子：

CSV Reader 的输出结果

我们在班级信息中处理的是整数和字符串类型的数据，比如在 班 列名前面，有一个 I 的标识，就代表了这一列存储的是整型（Integer），而其他标识为 S 的，就代表那一列存储的是字符串（String）。数据在 KNIME 中存储的类型非常重要，可喜的是，KNIME 将这些信息以非常便于观察的方式展现，给我们下一步处理数据提供了很多线索。当我们猜不到某些标识的含义时，可以通过 Spec 标签页去了解具体的列是什么类型的数据。

当我们通过 JSON Reader 把相应的 JSON 数据读取成 JSON 类型的数据后，我们需要把这种类型的数据转换为我们熟悉的整型、字符型、日期型以及浮点型等等才方便进行下一步的处理。在这里 JSON Path 这个节点就能够帮我们把 对应的字段先从 JSON 类型中提取出来。

JSON Path 的配置页面

打开 JSON Path 的配置页面，初看有点不知从何处下手，但其实非常好用，尤其是下面的 JSON-Cell Preview。如果我们想把 JSON 数据中的日期字段给摘出来，那么就直接点击 1999，然后点击 Add Collection query (增加集合查询)就可以了！现在我们可以点击刚刚生成的规则，看看下面 Preview 部分，是不是把你想要的结果都给标记出来了。在下图中，我们看到那两个被自动标记的蓝色日期就是我们想要提取的内容。

在 JSON Path 中提取了year

在上面的配置中，我们只用了 Add Collection Query 这一个功能，就会自动生成对应的 Column name、JSON Path 等信息, 可以简单理解为它会帮我们提取很多在 1999 这个位置类似的数据；如果我们不是想要所有的日期，而只是想提取 1999 这一个年份，那么我们可以用 Add Single Query (增加单独查询)这个功能；如果我们想要自己手动写 JSON Path 也是很容易的，看看前面自动生成的 JSON Path -- $['book'][*]['year']，想要写一个类似的路径规则不会太难，如果想要更详细的说明，请参照 JSON Path 节点自带的帮助文件。另外其中有意思的一点是，如果使用的是 Collection Query(集合查询)，对应的 Column name 是一个复数单词。比如 year 会被提取为 years、title 会被提取为 titles 等等。 我们配置完其他部分，运行并获得输出如下：

JSON Path 的输出结果

对于 Collection 集合类型的 query，获得的结果一定是一个列表，这也就是图中图示 [...] 的含义。我们需要把这个列表拆开，一一对应起来。比如 1999，TimeLine，Michael... 这三个数据就应该是一行的。这个时候我们就需要用到 UnGroup 节点了。UnGroup 节点比较简单，主要是用来拆开列表数据的，配置和结果如下：

UnGroup 节点配置

UnGroup 节点的结果

可以看到，输出结果和我们期待的基本一致，只需要把对应的 JSON 列去除就可以了。

XML 格式介绍与解析

XML 是一种比 JSON 更为古老、但应用同样广泛的格式，全名为 Extensible Markup Language （可扩展标记语言），它是一种标记语言。如下是一段具体的 XML 数据：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<inventory>
    <book year="1999">
        <title>Harry Potter and the Sorcerer's Stone</title>
        <author>J. K. Rowling</author>
    </book>
    <book year="2000">
        <title>Harry Potter and the Chamber of Secrets</title>
        <author>J. K. Rowling</author>
    </book>
</inventory>

可以看到，其实它和 JSON 数据并没有本质上的不同，只不过是约定了不同的数据存储和展示格式。下面我们配置一个类似于 JSON Path 的节点 -- XPath，获取我们想要的数据, 可以看到除了配置的路径语句格式有所差别, 其他再无任何不同：

XPath 配置

JSON 与 XML 的相应节点

JSON 和 XML 的 KNIME 节点都是被组织在 Structured Data 节点下的。只要理解了上面的内容，大部分节点的功能基本上看个名字就能猜到什么意思了。

JSON 相关节点

XML 相关节点

JSON Path 与 XPath 都是非常非常重要的节点, 需要熟练掌握。

Container Input(JSON)、Container Output(JSON) 这两个节点值得一提，功能相对比较高阶，会在 workflow 调用 workflow 的时候做为数据的接口用到。

而其余的相关节点，就相对没有 JSON Path 和 XPath 那么重要了。

Web 相关

有一些 Web 服务，通过调用它们（比如 Get Request）可以获得一些结果，这些结果如果是 JSON 或 XML 的，那么在后面的节点直接使用 JSON 和 XML 相关的处理节点进行数据的初步提取，继而进行后续的处理。只要我们搞清楚原始数据是怎么调用的就可以了. 比如有没有登陆验证过程，发送 Request 的时候需不需要加一些特定的标识等等问题。

Web 相关节点

NoSQL 相关（以 MongoDB 为例）

如果我们搞懂了 JSON，其实我们也顺便搞懂了 NoSQL 数据库中的 MongoDB 是怎么读取的。因为 MongoDB 默认的输出就是 JSON. MongoDB 不属于 KNIME Database 中的节点，现在它属于 KNIME Labs 中的节点，默认我们是需要打开菜单 File -> Install KNIME Extensions, 并在搜索对话框中搜索 KNIME MongoDB Integration，然后才能安装的, 具体使用不再赘述。

搜索安装 MongoDB 相关扩展

MongoDB 相关节点