当遇到复杂嵌套的 JSON 数据时，可以使用递归函数或迭代方式进行解析。下面介绍两种常用的方法：

递归解析：

递归是一种有效的处理多层嵌套结构的方法。可以编写一个递归函数，对每个层级进行判断和处理。

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() 函数用于递归解析 JSON 数据，并打印出每个键值对的内容。

迭代解析：

迭代方式也可以解析复杂嵌套的 JSON 数据。通过使用循环和栈数据结构，可以依次处理每个层级的数据。

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，使用栈数据结构来迭代处理 JSON 数据。每次从栈中取出一个元素，判断其类型并进行相应的处理。

无论使用递归还是迭代的方式，处理复杂嵌套的 JSON 数据都需要根据实际情况灵活调整代码。根据 JSON 数据的结构和需求，选择合适的方法来解析和处理数据。

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