紅寶石 - FasterCSV後解析JSON

我試圖通過對客戶資料（姓名和電子郵件）的JSON響應解析和結構，相同的列標題的CSV文件。紅寶石 - FasterCSV後解析JSON

出於某種原因，我每次運行該代碼時，我得到一個CSV所有的第一名稱的列表中一個單元文件（名稱中帶有之間沒有分離...只是附加到對方的名字的字符串）和姓氏相同的東西。以下代碼不包括添加電子郵件（稍後我會擔心）。

代碼：

def self.fetch_emails 

    access_token ||= AssistlyArticle.remote_setup 
    cust_response = access_token.get("https://blah.desk.com/api/v1/customers.json") 
    cust_ids = JSON.parse(cust_response.body)["results"].map{|w| w["customer"]["id"].to_i} 

FasterCSV.open("/Users/default/file.csv", "wb") do |csv| 
     # header row 
     csv << ["First name", "Last Name"] 
     # data rows 
     cust_ids.each do |cust_firstname| 
     json = JSON.parse(cust_response.body)["results"] 
     csv << [json.map{|x| x["customer"]["first_name"]}, json.map{|x| x["customer"]["last_name"]}] 
     end 
    end 
    end

輸出：

First Name  | Last Name 
JohnJillJamesBill SearsStevensSethBing

等等...

所需的輸出：

First Name | Last Name 
John  | Sears 
Jill  | Stevens 
James  | Seth 
Bill  | Bing

樣品JSON：

{ 
    "page":1, 
    "count":20, 
    "total":541, 
    "results": 
    [ 
     { 
      "customer": 
      { 
       "custom_test":null, 
       "addresses": 
       [ 
        { 
         "address": 
         { 
          "region":"NY", 
          "city":"Commack", 
          "location":"67 Harned Road, 
          Commack, 
          NY 11725, 
          USA", 
          "created_at":"2009-12-22T16:21:23-05:00", 
          "street_2":null, 
          "country":"US", 
          "updated_at":"2009-12-22T16:32:37-05:00", 
          "postalcode":"11725", 
          "street":"67 Harned Road", 
          "lng":"-73.196225", 
          "customer_contact_type":"home", 
          "lat":"40.716894" 
         } 
        } 
       ], 
       "phones": 
       [ 
       ], 
       "last_name":"Suriel", 
       "custom_order":"4", 
       "first_name":"Jeremy", 
       "custom_t2":"", 
       "custom_i":"", 
       "custom_t3":null, 
       "custom_t":"", 
       "emails": 
       [ 
        { 
         "email": 
         { 
          "verified_at":"2009-11-27T21:41:11-05:00", 
          "created_at":"2009-11-27T21:40:55-05:00", 
          "updated_at":"2009-11-27T21:41:11-05:00", 
          "customer_contact_type":"home", 
          "email":"[email protected]" 
         } 
        } 
       ], 
       "id":8, 
       "twitters": 
       [ 
        { 
         "twitter": 
         { 
          "profile_image_url":"http://a3.twimg.com...", 
          "created_at":"2009-11-25T10:35:56-05:00", 
          "updated_at":"2010-05-29T22:41:55-04:00", 
          "twitter_user_id":12267802, 
          "followers_count":93, 
          "verified":false, 
          "login":"jrmey" 
         } 
        } 
       ] 
      } 
     }, 
     { 
      "customer": 
      { 
       "custom_test":null, 
       "addresses": 
       [ 
       ], 
       "phones": 
       [ 
       ], 
       "last_name":"", 
       "custom_order":null, 
       "first_name":"[email protected]", 
       "custom_t2":null, 
       "custom_i":null, 
       "custom_t3":null, 
       "custom_t":null, 
       "emails": 
       [ 
        { 
         "email": 
         { 
          "verified_at":null, 
          "created_at":"2009-12-05T20:39:00-05:00", 
          "updated_at":"2009-12-05T20:39:00-05:00", 
          "customer_contact_type":"home", 
          "email":"[email protected]" 
         } 
        } 
       ], 
       "id":27, 
       "twitters": 
       [ 
        null 
       ] 
      } 
     } 
    ] 
}

是否有更好的使用FasterCSV的允許這樣做？我認爲< <將每次添加到一個新的行...但它似乎並不奏效。我將不勝感激任何幫助！

來源

2012-09-04 ns1

你忘了我們展示了JSON的樣品。如果您提供的鏈接死亡，那麼對於尋找解決類似問題的人來說，這個問題將毫無價值。另外，你迫使任何想幫助你的人去挖掘它，然後發現它是一個虛假的請求。 –

你說得對。我的錯。我已經添加了JSON的樣本。謝謝你的提示。 – ns1

你使用的是什麼版本的ruby？ – PriteshJ

你已經得到了這一切糾結在某種程度上，你解析JSON太多次讓我們把它簡單（一個循環內！）：

customers = JSON.parse(data)["results"].map{|x| x['customer']} 
customers.each do |c| 
    csv << [c['first_name'], c['last_name']] 
end

也「WB」是錯誤的模式爲csv - 只是'w'。

來源

2012-09-05 02:26:03 pguardiario

你是驚人的。非常感謝！ – ns1

紅寶石 - FasterCSV後解析JSON

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