In [1]:
import json
f = open("sample.json", "r")
sample_dic = json.load(f)
sample_dic
Out[1]:
一部だけですが，イメージとしては4個の感知器が，毎分通行量をflowとして保存している感じ．
賢くないやりかた¶
datetimeモジュールを使うやり方です．
In [2]:
import datetime
#文字列型の時刻を設定
date_str = "00:00"
#datetime型に変換
d = datetime.datetime.strptime(date_str, "%H:%M")
for i in range(3):
#キーとする前に文字列型に変換
time_str = d.strftime("%H:%M")
print(sample_dic[time_str]["A"]["flow"])
#時刻を更新
d = d + datetime.timedelta(minutes=1)
timedateは時刻を扱う際に役に立つモジュール．datetime.datetime.strptime(文字列, "%H:%M")で文字列をtimedate型に変換できる．
今回のプログラムでは，d.strftime("%H:%M")で文字列に戻している．
datetime.timedelta(minutes=1)で(微小)時間を扱うことが可能(今回は1分)．
このやり方は，単純な作業をわざわざ複雑にしている典型例のように感じる．賢くない．
まあまあのやりかた¶
最初に，"00"から"23"までを要素とするhourのリストと"00"から"59"までを要素とするminuteのリストを作っておいて，その組み合わせでkeyを作成する方法．
In [3]:
import numpy as np
#str型の時・分のリストを作っておく
hour_list = list(map(lambda x: str("{0:02d}".format(x)), np.arange(0,24,1)))
minute_list = list(map(lambda x: str("{0:02d}".format(x)), np.arange(0,60,1)))
#各要素は文字列なので，":"を挟んで結合すれば，keyとして使える（省略）
hour_list
Out[3]:
"{0:02d}".format(x)で0埋めしている．
lambda関数，mapについては，また別の機会にまとめたい．
一番単純なやりかた¶
辞書型なので，最小に.keys()ですべてのkeyを取得してしまえばよい．
In [4]:
key_list = sample_dic.keys()
for key in key_list:
print(sample_dic[key]["A"]["flow"])
必ずすべての時間のデータにアクセスするならば，このコードが一番簡潔．
ただし，感知器によって集計する時間帯を変える，などの作業があるときは，「まあまあのやりかた」の方が汎用性は高いかも知れない．
おわりに¶
いろいろなアプローチがあるのは楽しいですね．どんどん工夫していきたいものです．
