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当爬虫遇到JSON数据，手把手教你用Python拆解
各位搞数据抓取的老铁们应该都深有体会，现在很多网站返回的数据都是JSON格式满天飞。特别是用代理IP做数据采集时，处理好JSON就像吃火锅要配蘸料一样重要。今天咱们就用Python来聊聊怎么优雅地拆解JSON数据，顺便安利下咱家ipipgo代理ip的妙用。
基础操作：把JSON当字典来盘
刚拿到JSON数据的新手容易犯怵，其实Python处理JSON比泡方便面还简单。举个栗子，假设通过ipipgo的动态住宅IP获取了某网站的响应数据：
```python import json import requests 使用ipipgo的住宅代理 proxies = {"HTTP": "http://username:password@gateway.ipipgo.com:8080"} response = requests.get('https://API.example.com/data', proxies=proxies) raw_data = json.loads(response.text) print(raw_data['results'][0]['ip_address']) 像字典一样操作 ```这里有个坑要注意：json.loads()和json.load()别搞混了。前者处理字符串，后者直接读文件。用ipipgo的代理时如果遇到编码问题，记得检查response.encoding设置。
实战技巧：多层嵌套数据怎么破？
遇到像俄罗斯套娃似的多层JSON数据别慌，教你两招必杀技：
1. 路径追踪法 ```python 假设要获取第五层里的location字段 location = raw_data.get('layer1', {}).get('layer2', {}).get('location', '未知') ``` 2. 列表推导式轰炸 ```python 提取所有IP的归属地 ip_locations = [item['geo_info']['city'] for item in raw_data['ip_list']] ```用ipipgo的静态住宅IP做长时间数据采集时，建议配合异常重试机制。毕竟有些网站的JSON接口会抽风，稳定的IP资源能有效降低请求失败率。
性能优化：大数据量处理秘籍
当处理百万级JSON数据时，试试这两个神器：
| 方法 | 适用场景 | ipipgo搭配建议 |
|---|---|---|
| ijson流式解析 | 内存不足时 | 配合长时效静态ip |
| orjson加速库 | 需要极致速度 | 动态住宅IP轮换 |
这里要吹爆ipipgo的全协议支持特性，不管是HTTP还是socks5代理，解析JSON数据时完全无感切换。特别是他们的住宅IP池，抓取需要登录态的接口成功率超高。
常见问题QA
Q：解析时老报KeyError怎么办？
A：多用.get('key', default_value)代替直接取键值，就像给代码买了保险。用ipipgo的IP时遇到突发封禁，记得及时切换IP类型。
Q：中文字符乱码怎么破？
A：八成是编码问题，试试response.encoding='utf-8'。如果用了ipipgo的海外IP，注意目标网站的默认编码可能不同。
Q：处理速度慢如蜗牛？
A：上orjson库提速3倍不止，再搭配ipipgo的高并发IP池，速度直接起飞。他们的API响应时间控制在200ms以内，谁用谁知道。
最后说个血泪教训：某次用免费代理解析JSON数据，结果返回的居然是广告代码！自从改用ipipgo的纯净住宅IP，这种破事儿再没遇到过。他们9000万+的真实家庭IP资源，妥妥的数据采集神器。
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