JSON a CSV: Conversión de formato de datos Python/Pandas con un solo clic

Prácticas con Python para convertir datos JSON a una tabla CSV

Hermanos que participan en el procesamiento de datos entienden que JSON y CSV es como la olla de sopa picante caliente y claro - cada uno tiene su propia manera de comer. Hoy no hablamos de falsa, directamente en la comida dura: cómo utilizar la biblioteca Pandas de Python para archivos JSON en CSV con una sola tecla. no se preocupe, hay algunas trampas en la cabeza aquí tienen que darle una llamada de atención.

¿Por qué se necesita una IP proxy para la conversión de datos?

Por ejemplo, cuando se recogen datos de diferentes sitios web (digamos comparación de precios de comercio electrónico, seguimiento de opiniones), es fácil activar el mecanismo anti-escalada rozando con su propia IP. En ese momentoProxy dinámico residencial para ipipgoTe viene bien, te ayuda:

Cuatro pasos para la conversión de formatos

Paso 1: Carga tu equipo
Pulsa esto en el terminal (recuerda activar primero el entorno virtual):

pip install pandas peticiones

Paso 2: Leer el archivo JSON
Supongamos que tenemos un fichero json de datos de pedidos:

importar pandas como pd
data = pd.read_json('pedidos.json', encoding='gbk') Chinese Mess Killer

Paso 3: Tratamiento de estructuras anidadas
Es un hueso duro de roer:

{
  "usuario": "Laozhang",
  "artículos": [
    {"nombre": "teclado", "precio":299}, {"nombre": "ratón", "precio":199}, {"usuario": "Lao Zhang", "artículos": [
    {"nombre": "ratón", "precio":199}
  ]
}

Amplíe el anidamiento con esta operación tarta:

from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(datos, 'items', ['usuario'])

Paso 4: Guardar como CSV
Un final perfecto:

df.to_csv('salida.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')

Trucos y consejos prácticos

1. Cuidado con los archivos de gran tamañoPara archivos json de más de 100M, se recomienda utilizar la funciónProxy de ancho de banda exclusivo para ipipgoSegmenta tus descargas para no gastar tu propia tarjeta de red.
2. Armonización del formato de las fechas: añade el parámetro convert_dates=['create_time'] a read_json
3. No hay que subestimar la gestión de excepcionesEnvuelve los pasos clave en try...excepto para evitar que los scripts se cuelguen en mitad del proceso

Preguntas frecuentes QA

P: ¿Qué debo hacer si el chino está desordenado después de la conversión?
R: añade el parámetro encoding='utf_8_sig' a to_csv, ¡funciona!

P: ¿Qué ocurre con las jerarquías anidadas múltiples en json?
R: Utiliza el parámetro meta de json_normalize para separar las capas, como meta=['user',['location','city ']]

P: ¿Y si necesito cambiar automáticamente a intervalos regulares?
R: CoincidenciaAPI proxy para ipipgoEscriba una tarea temporizada, recuerde configurar el mecanismo de reintento y el cambio automático de IP del proxy

¿Por qué recomienda ipipgo?

Recientemente ayudó a la empresa de un amigo para hacer la migración de datos, todos los días para hacer frente a 50G + registros json. La prueba real encontrado:
- Se tardan 26 minutos en convertir 100.000 datos con un proxy normal.
- cambiosolución proxy s5 de ipipgoDespués, la misma cantidad de datos en tan sólo 8 minutos.
La clave es su hogarIP residencial estática de larga duraciónPuede mantener una conexión estable durante la sincronización de datos y no se desconectará a mitad de la conversión.

La próxima vez que tengas un requerimiento de json a csv, no te congeles. Cargue Pandas primero, y luego todo elServicios proxy para ipipgopara que la eficacia de su tratamiento de datos despegue de inmediato. Si no entiendes algo, ¡nos vemos en la sección de comentarios!