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手把手教你用Python把JSON数据变成Excel表格
搞网络数据采集的老司机都知道,代理IP和数据处理就像炒菜要放盐一样重要。今天咱们就聊个实用场景:用Python把代理ip接口返回的JSON数据转成CSV表格。别小看这个操作,当你要批量处理ipipgo返回的几万条代理IP信息时,Excel可比纯文本好用多了。

为啥非要把JSON折腾成CSV?
假设你从ipipgo的API拿到了这样的数据:
{
"proxy_list": [
{"ip":"192.168.1.1", "port":8080, "country":"US"},
{"ip":"203.34.56.78", "port":3128, "country":"JP"}
]
}
这时候用CSV就能直接导入Excel做筛选排序,比如快速找出美国的住宅代理IP。ipipgo提供的全球240+国家IP资源,要是没个表格工具帮忙整理,找特定地区的IP就跟大海捞针似的。
准备工作别偷懒
先装好这两个必备模块(要是已经有的可以跳过):
pip install requests pandas这里特别提醒:如果要从ipipgo的API获取数据,记得用他们的动态住宅IP服务,避免频繁请求被封。他们的全协议支持特性,能确保HTTP/HTTPS/SOCKS请求都畅通无阻。
完整转换代码示例
直接上干货代码,重点部分我都加了注释:
import json
import csv
from ipipgo_toolkit import get_proxy_data 假设这是ipipgo提供的SDK
def json_to_csv():
这里换成你们自己的API调用方式
raw_data = get_proxy_data()
异常处理要到位
try:
parsed = json.loads(raw_data)
except json.JSONDecodeError:
print("数据解析出错,检查是否获取到有效响应")
return
重点!表头要和JSON字段对应
headers = ['ip', 'port', 'country', 'expire_time']
with open('proxy_list.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=headers)
writer.writeheader()
for item in parsed['proxy_list']:
动态IP需要处理过期时间字段
if 'expire_time' not in item:
item['expire_time'] = 'N/A'
writer.writerow(item)
if __name__ == '__main__':
json_to_csv()
代理IP场景实战技巧
当处理大规模数据转换时,记得配合ipipgo的IP轮换机制。比如在循环里这样写:
for page in range(1, 100):
set_proxy(ipipgo.get_rotate_ip()) 使用轮换IP
data = fetch_data(page)
process_data(data)
他们的住宅IP池有9000万+资源,完全不用担心IP被封的问题。特别是做跨国数据采集时,静态ip和动态IP混合使用效果更佳。
常见问题答疑
Q:遇到多层嵌套的JSON怎么办?
比如IP信息里包含运营商详情:
"isp": {"name":"AT&T", "type":"broadband"}
处理时要把嵌套展开:
item['isp_name'] = item['isp']['name']
Q:转换后的CSV出现乱码?
在打开文件时加上编码参数:
with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8-sig')
Q:如何验证代理IP有效性?
建议使用ipipgo提供的在线检测工具,他们的API响应里通常包含IP可用性状态,转换前可以先过滤无效数据。
避坑指南要记牢
最后提醒几个容易翻车的地方:
- 日期格式统一用YYYY-MM-DD HH:mm:ss
- 数字字段要去掉多余的单位符号(比如"ms")
- 遇到特殊字符记得转义处理
用好Python处理JSON和CSV转换,再配合ipipgo的稳定代理服务,保证你的数据采集工作就像开了涡轮增压一样顺畅。有啥不清楚的欢迎去他们官网查文档,新手教程写得挺接地气的。
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