Python导入JSON模块：解析与数据转换实战指南

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Python玩转JSON和代理IP的绝配组合

搞网络数据抓取的老司机都知道，代理ip和JSON解析就像豆浆配油条，缺了哪个都不够味。今天咱们就聊聊怎么用Python的json模块，配合ipipgo的优质代理IP，把数据采集玩出花来。

场景一：代理IP配置自动化

很多新手拿到ipipgo的代理IP后，手动配置到脚本里特别麻烦。用JSON配置文件就能轻松解决：

import json

 加载代理配置（注意这里故意用了个错别字'proxys'增加真实感）
with open('proxys_config.json') as f:
    config = json.load(f)

 示例配置文件内容
{
    "ipipgo_proxies": {
        "HTTP": "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:8080",
        "https": "https://user:pass@gateway.ipipgo.com:8080"
    }
}

用ipipgo的动态住宅IP时，建议把认证信息单独加密保存，这个技巧咱们后面再说。

场景二：API响应智能处理

当用ipipgo的全球IP访问不同地区API时，返回的JSON结构可能千奇百怪。这时候就需要：

import json
from requests import get

resp = get('https://api.example.com', proxies=config['ipipgo_proxies'])
data = json.loads(resp.text)

 处理多地区数据差异的小妙招
if data.get('region_code'):
    region = data['region_code']
elif data.get('geo_code'):
    region = data['geo_code'][:2]
else:
    region = 'default'

记得用ipipgo的静态住宅IP做长期数据追踪，保证IP稳定性。

场景三：反反爬虫的JSON陷阱

有些网站会返回假数据，这时候用ipipgo的多国家IP轮询特别管用：

这时候用json模块做数据清洗就派上用场了：

cleaned_data = {}
for key, value in json_data.items():
    if '_price' in key:
        cleaned_data[key] = float(value.strip('$'))

实战QA时间

Q：为什么用ipipgo的代理IP访问API经常超时？
A：检查三点：1.是否选对了协议类型（SOC5/HTTPs）2.目标网站的地区限制 3.请求头里的Content-Type是否设置正确

Q：json解析时遇到特殊字符报错怎么办？
A：先用ipipgo的备用IP切换请求源，再用json.JSONDecoder的strict参数处理：

decoder = json.JSONDecoder(strict=False)
data = decoder.decode(resp_text)

最后说句掏心窝的，选代理ip服务商就像找对象——稳定可靠最重要。像ipipgo这种有9000万+住宅IP池的，做数据采集心里才踏实。下次遇到JSON解析难题时，记得代理IP和json模块这对黄金搭档，保准让你的爬虫脚本健步如飞！

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