Python提取JSON数组里的数据可以通过以下几种方式实现：

1. 使用json模块解析JSON数据：

`python

import json

json_str = '[{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}]'

data = json.loads(json_str)

for item in data:

print(item["name"], item["age"])

`

这段代码首先使用json.loads()方法将JSON字符串转换为Python对象，然后可以通过遍历对象来提取数组中的每个元素的属性值。

2. 使用列表推导式提取数组元素：

`python

import json

json_str = '[{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}]'

data = json.loads(json_str)

names = [item["name"] for item in data]

ages = [item["age"] for item in data]

print(names) # 输出：['Alice', 'Bob']

print(ages) # 输出：[25, 30]

`

这段代码使用列表推导式将数组中的每个元素的属性值提取到一个新的列表中。

3. 使用pandas库提取JSON数组数据：

`python

import pandas as pd

json_str = '[{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}]'

df = pd.read_json(json_str)

print(df["name"]) # 输出：0 Alice\n1 Bob\nName: name, dtype: object

print(df["age"]) # 输出：0 25\n1 30\nName: age, dtype: int64

`

这段代码使用pandas库的read_json()方法将JSON字符串转换为DataFrame对象，然后可以通过列名来提取数组中的每个元素的属性值。

以上是三种常用的方法来提取JSON数组中的数据。根据具体的需求和数据结构，选择合适的方法来提取数据。

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