有 -它已经被解析json.load()并返回Python的数据结构。 带有列表或不同词典的 它。
要访问您应该使用的数据，可以使用以下方法：
jsondata['results'][0]['address_components']
包含所有 ：
[{u’long_name’：u’S \ xf6dra L \ xe4nken’，u’types’：[u’route’]，u’short_name’：u’S \ xf6dra L \ xe4nken’}，{u’long_name’：u’Stockholm ‘，u’types’：[u’locality’，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}，{u’long_name’：u’Stockholm’，u’types’：[u’administrative_area_level_1 ‘，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}，{u’long_name’：u’Sweden’，u’types’：[u’country’，u’political’]，u’short_name ‘：u’SE’}，{u’long_name’：u‘12146’，u’types’：[u’postal_code’]，u’short_name’：u‘12146’}，{u’long_name’：u’ Johanneshov’，u’types’：[u’postal_town’]，u’short_name’：u’Johanneshov’}]
正如你所看到的，有很多你并不需要的数据，但你只想要locality和administrative_area_level_1信息。您可以使用以下filter()Python函数过滤数据：
>>> mydata = jsondata['results'][0]['address_components']
>>> types = ['locality', 'administrative_area_level_1']
>>> geonames = filter(lambda x: len(set(x['types']).intersection(types)), mydata)
基本上，您只会获得在“类型”列表中具有“本地性”或“ administrative_area_level_1”的元素。完成上述操作后，geonames将列出您需要的词典：
[{u’long_name’：u’Stockholm’，u’types’：[u’locality’，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}，{u’long_name’：u’Stockholm’ ，u’types’：[u’administrative_area_level_1’，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}]
要显示其名称，您可以例如。遍历它们，显示long_names和相应的types值：
>>> for geoname in geonames:
common_types = set(geoname['types']).intersection(set(types))
print '{} ({})'.format(geoname['long_name'], str(', '.join(common_types)))
Stockholm (locality)
Stockholm (administrative_area_level_1)
这是您所期望的吗？
代码看起来像这样：
import json
import urllib2
def get_geonames(lat, lng, types):
url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json' + \
'?latlng={},{}&sensor=false'.format(lat, lng)
jsondata = json.load(urllib2.urlopen(url))
address_comps = jsondata['results'][0]['address_components']
filter_method = lambda x: len(set(x['types']).intersection(types))
return filter(filter_method, address_comps)
lat, lng = 59.3, 18.1
types = ['locality', 'administrative_area_level_1']
# Display all geographical names along with their types
for geoname in get_geonames(lat, lng, types):
common_types = set(geoname['types']).intersection(set(types))
print '{} ({})'.format(geoname['long_name'], ', '.join(common_types))
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