记住100个python技巧，远不如来一次实战。
拿到一份json数据，大致结构如下：
这是制作自动化生成 echarts (pyecharts) 代码小工具，遇到的第一个难题。我们需要从这份 json 文件中提取所有的相关配置信息。
难点在于，这些配置中存在不确定深度的嵌套。比如：title 属性下存在其他的属性，记录在 properties 里面，并且下层每个属性都有可能存在 properties。
我们需要提取所有的属性，并且展平成一个表，结果大致如下：
parent 记录了属性的访问路径，这样子我们可以保留他们的上下层关系信息。
相信经常到处收藏各种 python 技巧文章的小伙伴，马上就会想到用递归解决。但我不喜欢使用递归，今天使用另一种方式解决。
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准备工作使用任意 json 库把数据加载到 python 中：
这里用 orjson ，你也可以使用其他的库，得到的是一个嵌套字典。
一开始，我们先不考虑循环，判断的逻辑代码怎么写。拆解问题才是最重要的。
现在只考虑一小块数据：
上图假设有一个函数 extract_item ，传入 名字和对应的数据字段。函数就能返回我们需要提取的信息。
这个函数就非常容易实现：
行3：定义需要提取的键名行8：为字典加上一个 name 值返回字典不太好看，可以定义一个数据类：
现在返回结果：
就这？明明 title 数据里面还有下一层的数据( properties )，目前为止根本啥也没有做成。
别急，接下来就是本节重点。目前为止我们只要知道， extract_item 函数的调用就可以了。
接下来，定义另一个处理函数：
大致的流程图：
行2：把整个 properies 的数据放入一个 list，相当于流程图中的红色部分行4-8：不断从 list 中一个个取出，然后放入之前实现的函数 extract_item现在得到两个结果(为了简化显示，把数据裁剪只有两个大项)：
现在虽然没有提取两个大项下层的数据，但是我们已经注意到，代码中的列表 stack ，其实就类似一个任务容器，所以只要想办法把下一层的数据添加到 stack 中即可，只需要两句代码即可：
行9-10：看看当前数据有没有下层数据(字典有没有 properties key)，有就把下层字典数据放入任务列表( stack )就这么简单，其实流程与递归几乎一模一样，并且我们更容易控制其他信息的传递和结果的返回(稍后会看到)。
目前的代码只是在函数里面打印，不太合理。修改为输出结果。有两个选择，一是直接返回结果列表，另一种是把函数搞成生成器，我选择后者：
还没完，现在数据丢失了上下层的信息。还缺少一个 parent 字段，记录当前项的上层是谁。
显然，我们需要在调用 extract_item 时传入 parent 信息：
在哪个环节能得到上下层的信息？肯定是遍历任务列表的地方：
怎么加上，定义一个函数负责这个事情：
实现代码就一句，调用结果我用注释写出来(行5-8)
有了这个函数，稍微修改原来的代码，就能得到结果：
行14：parent 肯定是 option行17：取出是，就包含了 parent 信息行19：传入 parent行24：下一层的 parent ，等于当前项的 parent 加上 当前项的名字( key )现在结果没有问题了
到此我们完成了小工具的数据预处理的部分。下一节就可以做一些更复杂更有意思的功能： - 搜索功能 - 缓存 - 按不同的权重，把更重要的搜索结果项更靠前展示
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