本文介绍一种通用、递归式的 python 方法，用于从任意深度嵌套的 json 结构中提取所有匹配指定键（如 `"aaaa"` 或 `"bbbb"`）的值，并自动聚合为列表，适用于不规则嵌套场景。
在处理真实业务中的 JSON 数据（如 API 响应、配置文件或低代码平台导出结构）时，常遇到字段位置不固定、嵌套层级复杂、甚至同一键名出现在不同嵌套路径下的情况——正如示例中 "AAAA" 和 "BBBB" 并非位于顶层或统一路径，而是深藏于 customFields → values → [...] → values → [...] 的多层嵌套数组与对象混合结构中。此时，硬编码路径（如 data["customFields"][2]["values"][0][0]["values"][0]["AAAA"]）不仅脆弱易错，且完全不可维护。
推荐采用递归深度优先遍历（DFS）策略：对任意输入数据（字典或列表），逐层展开，一旦发现目标键即收集其值，无需预知结构。该方法鲁棒性强、逻辑清晰，且天然支持任意嵌套深度和混合类型。
以下为完整可运行实现：
Secure Python Code Sandbox
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安全 Python 代码沙箱：在隔离的沙箱中执行任意 Python 代码，预装 requests、NumPy、pandas 库。返回 stdout、stderr。
import json
def extract_values(data, key):
"""
递归提取 JSON 数据中所有 key 对应的值（支持 dict/list 混合嵌套）
:param data: 待解析的 JSON 兼容对象（dict/list/str/int/float/bool/None）
:param key: 要查找的字符串键名
:yield: 所有匹配到的值（按遍历顺序）
"""
if isinstance(data, dict):
# 若当前是字典，检查是否直接包含目标 key
if key in data:
yield data[key]
# 递归遍历所有 value（可能为 dict/list/原子类型）
for value in data.values():
yield from extract_values(value, key)
elif isinstance(data, list):
# 若当前是列表，对每个元素递归处理
for item in data:
yield from extract_values(item, key)
# 原子类型（str/int/float/bool/None）不包含键，直接跳过
# 示例用法（假设已加载原始 JSON 字符串为变量 `json_str`）
# data = json.loads(json_str)
# 提取所有 "AAAA" 和 "BBBB" 的值
List_AAAA = list(extract_values(data, "AAAA")) # → [9090, 9091]
List_BBBB = list(extract_values(data, "BBBB")) # → ["MONACO", "NICE"]✅ 关键原理说明：
- yield from 实现了生成器委托，使递归调用能扁平化返回所有深层结果；
- 类型判断（isinstance(data, dict/list)）确保只对容器类型展开，避免对字符串、数字等误操作；
- 不依赖路径索引，因此完全兼容字段顺序变动、新增中间层或空数组等现实异常；
- 时间复杂度为 O(N)，N 为 JSON 中所有节点总数，已是理论最优。
⚠️ 注意事项：
- 该方法返回所有匹配值，若需去重可后续调用 list(set(...))（注意：仅适用于可哈希值）；
- 若 JSON 中存在同名键但语义不同（如 "id" 出现在多个上下文），此方法会一并提取——此时应结合上下文过滤（例如先定位到 name == "Case" 的对象再提取）；
- 对超大 JSON（GB 级），建议改用流式解析器（如 ijson）避免内存溢出。
掌握这一递归提取模式，你将能从容应对绝大多数“结构不可控”的 JSON 解析任务——它不是黑魔法，而是对树形数据本质的尊重与利用。
