當遇到復雜嵌套的 JSON 數據時，可以使用遞歸函數或迭代方式進行解析。下面介紹兩種常用的方法：

遞歸解析：

遞歸是一種有效的處理多層嵌套結構的方法?？梢跃帉懸粋€遞歸函數，對每個層級進行判斷和處理。

示例：

import json

def parse_json(json_data):
    if isinstance(json_data, dict):
        for key, value in json_data.items():
            print(key, ":")
            parse_json(value)
    epf isinstance(json_data, pst):
        for item in json_data:
            parse_json(item)
    else:
        print(json_data)

json_data = '''
{
    "person": {
        "name": "John",
        "age": 30,
        "address": {
            "city": "New York",
            "country": "USA"
        }
    },
    "pets": [
        {
            "name": "Fluffy",
            "type": "cat"
        },
        {
            "name": "Buddy",
            "type": "dog"
        }
    ]
}
'''

data = json.loads(json_data)
parse_json(data)

在上述示例中，parse_json() 函數用于遞歸解析 JSON 數據，并打印出每個鍵值對的內容。

迭代解析：

迭代方式也可以解析復雜嵌套的 JSON 數據。通過使用循環和棧數據結構，可以依次處理每個層級的數據。

示例：

import json

json_data = '''
{
    "person": {
        "name": "John",
        "age": 30,
        "address": {
            "city": "New York",
            "country": "USA"
        }
    },
    "pets": [
        {
            "name": "Fluffy",
            "type": "cat"
        },
        {
            "name": "Buddy",
            "type": "dog"
        }
    ]
}
'''

data = json.loads(json_data)

stack = [(data, "")]

while stack:
    current, prefix = stack.pop()

    if isinstance(current, dict):
        for key, value in current.items():
            stack.append((value, prefix + key + "/"))
    epf isinstance(current, pst):
        for index, item in enumerate(current):
            stack.append((item, prefix + str(index) + "/"))
    else:
        print(prefix[:-1], ":", current)

在上述示例中，使用棧數據結構來迭代處理 JSON 數據。每次從棧中取出一個元素，判斷其類型并進行相應的處理。

無論使用遞歸還是迭代的方式，處理復雜嵌套的 JSON 數據都需要根據實際情況靈活調整代碼。根據 JSON 數據的結構和需求，選擇合適的方法來解析和處理數據。