Python JSON解析：高效处理与实战案例详解

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别让JSON解析拖慢你的代理IP效率

搞代理ip开发的哥们儿都懂，处理海量IP数据最头疼的就是解析速度。前几天有个做爬虫的老铁跟我吐槽，说他用普通方法解析ipipgo返回的代理IP列表，5000条数据要等半分钟。其实这事儿用Python自带的json库就能优化，但很多人没摸透门道。

举个真实场景：ipipgo的API返回的住宅IP数据，都带着国家代码、响应时间这些字段。咱们用json.loads()直接转字典确实方便，但碰到大文件就卡壳。这时候上ijson这个第三方库，像吃流水席一样边读边处理，内存占用直接砍半。

import ijson

with open('ipipgo_data.json', 'r') as f:
    for ip_info in ijson.items(f, 'item'):
         实时验证IP可用性
        check_ip_availability(ip_info['proxy'])

代理IP数据清洗的三大绝招

从ipipgo拿到的原始数据难免有重复或失效IP，用JSON处理可以这么搞：

1. 去重大法：把IP列表转成集合自动去重，再转回列表结构。注意JSON里的字典不能直接哈希，得先转成字符串

unique_ips = {json.dumps(ip) for ip in raw_list}
clean_list = [json.loads(ip) for ip in unique_ips]

2. 智能过滤：用条件表达式筛出优质IP。比如只要响应时间<200ms的日本住宅IP：

fast_jp_ips = [
    ip for ip in json_data 
    if ip['country'] == 'JP' 
    and ip['response'] < 200
]

实战：动态住宅IP轮换系统

用ipipgo的动态住宅IP做爬虫时，最怕IP被封。这里有个骚操作：把IP池存成JSON文件，每次随机取3个IP组成备用队列。

配合crontab定时从ipipgo更新IP池，关键代码长这样：

def update_ip_pool():
    new_ips = requests.get('ipipgo-api-url').json()
    with open('ip_pool.json', 'r+') as f:
        old_data = json.load(f)
        old_data['proxy_list'].extend(new_ips)
        json.dump(old_data, f)

新手常踩的五个坑

Q：json.decoder.JSONDecodeError报错怎么办？
A：八成是返回数据不完整，用try-except包住解析代码，重试3次还不成就换IPipgo的备用API节点

Q：中文城市名乱码咋处理？
A：json.loads()时加encoding参数，或者直接上ipipgo的新版API，默认返回UTF-8编码

Q：如何快速对比两个IP池差异？
A：把IP列表转成JSON字符串存集合，用差集运算找新增/失效IP

最后说个冷知识：ipipgo的住宅IP支持socks5代理协议，在JSON配置里改个协议字段就能无缝切换。下次碰到需要高匿名的场景，记得把协议类型写成socks5，比用HTTP协议稳得多。

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