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JSON数据获取的两种核心方式
在数据驱动的项目中，从网络获取JSON数据是一项基础且关键的技能。通常，我们有两种主流方法：直接调用API接口和从网页中解析。这两种方法各有优劣，适用于不同的场景。
直接调用API是首选，因为它高效、规范。服务器提供商设计API的目的就是为了让程序能方便地获取数据，返回的数据格式清晰，通常是纯净的JSON，处理起来非常方便。但有时候，我们需要的目标网站并没有提供公开或易于使用的API，这时就不得不采用第二种方法——网页解析。通过模拟浏览器访问网页，然后从HTML代码中提取出我们需要的JSON数据块。
无论是调用API还是解析网页，一个绕不开的挑战就是IP限制问题。很多网站会对频繁的请求进行拦截，轻则返回错误信息，重则直接封禁请求来源的IP地址。这对于需要批量获取数据或进行长期监测的任务来说是致命的。为了解决这个问题，使用高质量的代理IP服务，例如ipipgo，就成为了一个非常有效的策略。它能通过轮换不同的住宅ip地址，让你的请求看起来像是来自全球不同地区的普通用户，从而有效规避IP被封锁的风险。
方法一：通过API接口获取JSON数据
这是最理想、最规范的数据获取方式。假设我们有一个提供天气数据的API，我们可以直接请求它来获得结构化的JSON数据。
在Python中，我们主要使用requests库来发送HTTP请求。你需要确保已经安装了这个库，如果没有，可以通过pip命令安装：pip install requests。
下面是一个简单的示例，演示如何调用一个模拟的API并处理返回的JSON数据：
import requests
定义一个API的URL端点
api_url = "https://api.example.com/weather/v1/city?name=Beijing"
设置请求头，模拟浏览器行为，有些API可能需要特定的User-Agent或Token
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}
try:
发送GET请求
response = requests.get(api_url, headers=headers)
检查请求是否成功 (状态码为200)
response.raise_for_status()
将响应内容解析为JSON格式，直接得到一个Python字典或列表
data = response.json()
现在你可以像操作普通字典一样操作data了
print(f"城市: {data['city']}")
print(f"温度: {data['temperature']}℃")
print(f"天气状况: {data['condition']}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"请求出错: {e}")
使用API的关键在于仔细阅读其官方文档，了解所需的参数、认证方式（如API Key）以及返回数据的结构。
方法二：通过解析网页获取JSON数据
当没有现成的API时，我们就需要从网页中“挖”出数据。很多现代网站会使用javaScript动态加载数据，这些数据往往以JSON格式嵌入在HTML中或通过异步请求加载。
这种情况下，requests库可能不够用，因为它不能执行JavaScript。我们需要更强大的工具，比如requests-html或Selenium。这里我们以更轻量级的requests-html为例。
首先安装：pip install requests-html
假设一个电商网站的页面中，产品信息是以JSON格式藏在`
