本文旨在指导开发者使用 php 脚本，遍历包含 json 文件的多个子目录，并分别计算每个子目录中 json 对象内特定键（例如 “guests”）对应数值的总和。通过提供的代码示例，您可以轻松地将此方法应用于统计不同月份或类别的 json 数据，并获得清晰的统计结果。
在使用 php 处理包含 json 数据的目录时，经常需要对特定键的值进行汇总统计。例如，假设您有一个包含多个子目录的目录，每个子目录代表一个月，其中包含 JSON 文件，每个 JSON 文件记录了每天的访客人数。您需要计算每个月的总访客人数。以下是如何使用 PHP 实现此功能的详细步骤和代码示例。
步骤 1: 获取所有子目录
首先，使用 glob() 函数获取指定目录下的所有子目录。array_filter() 函数用于过滤掉非目录的文件。
$monthdirs = array_filter(glob('data/2021/*'), 'is_dir');
这里假设您的数据存储在 data/2021/ 目录下，并且每个月份都有一个子目录。
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步骤 2: 遍历每个子目录
接下来，使用 foreach 循环遍历每个子目录。在每个子目录中，使用 glob() 函数获取所有 JSON 文件。
$tot_guests_monthes = []; foreach($monthdirs as $monthdir) { $monthfiles = glob($monthdir.'/*.json'); // ... }
步骤 3: 读取 JSON 文件并计算总和
在每个子目录中，遍历所有 JSON 文件，读取文件内容，并使用 json_decode() 函数将 JSON 数据转换为 PHP 数组。然后，将每个 JSON 对象中 “guests” 键的值加到总和中。
$sum = 0; foreach($monthfiles as $monthfile) { $arr = json_decode(file_get_contents($monthfile), true); $sum += $arr['guests']; } $tot_guests_monthes[] = $sum;
请注意，json_decode() 函数的第二个参数设置为 true，这会将 JSON 对象解码为关联数组，而不是 PHP 对象。
Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder
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步骤 4: 存储和输出结果
将每个月的总和存储在 $tot_guests_monthes 数组中。最后，使用 foreach 循环遍历该数组，并输出每个月的总访客人数。
foreach($tot_guests_monthes as $tot_guests_month) { echo $tot_guests_month.'<br />'; }
完整代码示例
以下是完整的 PHP 代码示例：
<?php $tot_guests_monthes = []; $monthdirs = array_filter(glob('data/2021/*'), 'is_dir'); // read all month-dirs in year 2021 foreach($monthdirs as $monthdir) { $monthfiles = glob($monthdir.'/*.json'); // all json files in a specific month $sum = 0; foreach($monthfiles as $monthfile) { $arr = json_decode(file_get_contents($monthfile), true); $sum += $arr['guests']; } $tot_guests_monthes[] = $sum; } foreach($tot_guests_monthes as $tot_guests_month) { echo $tot_guests_month.'<br />'; } ?>
注意事项
- 错误处理: 在实际应用中，您应该添加错误处理机制，例如检查文件是否存在、是否可以读取，以及 JSON 数据是否有效。
- 文件路径: 确保文件路径正确，并且 PHP 具有读取这些文件的权限。
- 内存使用: 如果您处理大量 JSON 文件，请注意内存使用情况。可以考虑分批处理文件，以减少内存消耗。
- 键名: 确保 JSON 对象中存在您要统计的键（例如 “guests”）。如果键不存在，可能会导致错误。
总结
通过以上步骤，您可以使用 PHP 脚本轻松地遍历包含 JSON 文件的多个子目录，并分别计算每个子目录中特定键对应数值的总和。这种方法可以应用于各种数据统计场景，例如分析网站流量、统计销售数据等。记住，根据您的具体需求调整代码，并添加适当的错误处理机制。