Python处理JSON数据实战：json.py模块详解与应用案例

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Python处理代理IP数据必须会的json操作

做网络开发的伙计们应该都懂，处理代理ip数据时最常遇到的就是JSON格式。咱们拿ipipgo的API来说，返回的代理IP信息基本都是用JSON包装的。比如获取代理列表时，你会看到这样的结构：

{
  "proxies": [
    {"ip": "192.168.1.1", "port": 8080, "country": "US"},
    {"ip": "203.0.113.5", "port": 3128, "country": "JP"}
  ]
}

这时候就需要用Python自带的json.py模块来拆包裹。先教大伙儿个绝招：用json.loads()把字符串转成字典，比直接字符串切割靠谱多了。特别是ipipgo返回的数据里可能包含嵌套结构，用传统方法处理能累死个人。

实战：动态代理配置自动更新

很多兄弟遇到过这种场景：程序跑着跑着代理IP突然失效了。用ipipgo的动态住宅IP服务配合JSON处理，可以搞个自动更新机制。看这段代码：

import json
import requests

def refresh_proxies():
    resp = requests.get('HTTPs://api.ipipgo.com/dynamic')
    data = json.loads(resp.text)   关键在这步转换
    return data['proxy_pool']

这里有个坑要注意：ipipgo的API响应里可能有多个备用IP地址，用json.py解析后记得做异常处理。建议用try包裹json.loads，避免解析错误导致程序崩溃。

代理池维护：JSON文件读写技巧

维护本地代理池的时候，用JSON文件存储最方便。假设咱们从ipipgo获取了10个静态住宅IP，可以这样存：

with open('proxy_pool.json', 'w') as f:
    json.dump(ipipgo_proxies, f, indent=2)   缩进让文件更易读

读取时记得处理编码问题，特别是包含非英文字符的情况：

with open('proxy_pool.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    proxies = json.load(f)

这里推荐ipipgo的静态住宅IP服务，他们的IP存活周期长，适合做本地代理池。而且数据格式非常规范，省去很多清洗数据的麻烦。

常见问题QA

Q：解析ipipgo的API数据时老报JSONDecodeError？
A：八成是网络问题导致数据没完整获取，先用resp.status_code确认响应状态，再检查resp.text内容是否完整

Q：需要同时处理多个代理服务商的数据怎么办？
A：用json.py的自定义object_hook功能统一数据格式。比如把各家返回的IP字段都转为统一的"address"键

Q：处理大量代理IP数据时程序变慢？
A：试试用json.py的C扩展版本，或者改用ujson模块。不过ipipgo的API做了分页优化，一次请求别拿太多数据就行

高级技巧：JSON数据流处理

处理海量代理IP日志时，推荐用json.py的load/dump迭代器模式。比如分析ipipgo的访问日志：

with open('access.log', 'r') as f:
    for line in f:
        record = json.loads(line)
         处理单条记录...

这样内存占用小，处理几十GB的日志文件也不怕。特别是配合ipipgo提供的精细化统计数据，做代理IP质量分析时特别给力。

最后提醒新手们：处理代理IP数据时，千万别用eval()替代json.py！虽然看起来效果差不多，但安全性差得不是一星半点。尤其是第三方数据源，用eval就是给自己挖坑。记住用ipipgo这种正规服务商的数据，配合标准json方法处理，才能又安全又省心。

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