Python将JSON转为CSV：详细步骤与高效方法实践

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手把手教你用Python把JSON数据转成CSV表格

很多做数据采集的朋友都遇到过这种情况：好不容易通过代理IP抓到了数据，结果存下来是JSON格式的，Excel根本打不开！别慌，咱们今天就来讲讲怎么用Python将JSON转为CSV，特别是配合代理ip使用时要注意的那些坑。

准备工作别偷懒

首先确认你的Python环境装了pandas库，这个神器能帮咱们省不少事。安装命令很简单：

pip install pandas

要是你用的ipipgo代理IP服务，记得在代码里配置好认证信息。他们家支持HTTP/HTTPS/socks5全协议，这点特别方便，不用为不同协议改代码。

基础转换四步走

假设咱们从某网站抓到了商品数据，存成这样的JSON：

[
    {"id":1,"name":"鼠标","price":99},
    {"id":2,"name":"键盘","price":199}
]

用Python将JSON转为CSV就这么简单：

import pandas as pd
data = pd.read_json('data.json')
data.to_csv('output.csv', index=False)

注意这里index=False一定要加，不然会多出来一列序号。转换完的CSV用Excel打开就能直接看到规整的表格了。

对付复杂结构的绝招

有时候JSON数据长得跟俄罗斯套娃似的，比如这样：

{
    "timestamp": "2023-08-01",
    "products": [
        {"id":1,"spec":{"color":"黑","weight":"500g"}},
        {"id":2,"spec":{"color":"白","weight":"600g"}}
    ]
}

这时候需要先用json_normalize来展平数据：

from pandas import json_normalize
with open('data.json') as f:
    data = json.load(f)
df = json_normalize(data, 'products', meta=['timestamp'])

处理完的表格会自动把spec里的字段拆成单独列，这个技巧在做竞品分析时特别实用。

代理IP实战技巧

当咱们用Python将JSON转为CSV处理大量数据时，经常会遇到IP被封的情况。这时候就该ipipgo出场了，他们家的住宅IP池有9000多万真实家庭IP，配合自动切换功能，完美解决采集被封的问题。

这里有个小窍门：把代理配置写在代码开头，避免每次请求都重复设置：

proxies = {
    'http': 'http://用户名:密码@gateway.ipipgo.com:端口',
    'https': 'https://用户名:密码@gateway.ipipgo.com:端口'
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)

常见问题排雷指南

Q：转换出来的CSV中文乱码怎么办？
A：在to_csv()里加encoding参数，比如encoding='utf_8_sig'，这个编码格式Excel认得好

Q：JSON里有缺失字段会报错吗？
A：pandas会自动处理，缺失值显示为NaN。如果要做数据清洗，可以用fillna()方法补缺省值

Q：转换百万级数据会不会卡死？
A：建议分批次处理，配合ipipgo的动态住宅IP，既能避免封禁又能提升采集效率

最后提醒大家，用Python将JSON转为CSV虽然简单，但数据采集环节千万注意合规性。选择像ipipgo这样靠谱的代理服务商，既保证数据采集的稳定性，又能避免法律风险。他们支持按需切换地理位置的功能，在做跨国数据采集时特别好使。

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