Objeto de conversión JSON: interfaz IP proxy Método de tratamiento de conversión de datos JSON

¿Has pisado alguna vez el pozo de la conversión de datos JSON?

Los compañeros que se han involucrado en la interfaz proxy IP entienden que los datos JSON a menudo parecen muñecas rusas anidadas. Por ejemplo, un campo hoy llamado "ip_address", mañana puede convertirse en "proxy_ip", este tipo de nomenclatura de campos cara al azar puede volver locos a los desarrolladores. Especialmente cuando necesitas interactuar con múltiples proxies, la estructura de datos devuelta por cada uno de ellos es como un dialecto, cada uno hablando su propio idioma.

Recientemente, ayudé a un amigo a lidiar con un caso típico: cuando utilizaban el Proxy Residencial Dinámico de ipipgo, la interfaz devolvía el código de estado 200, pero el programa no podía resolver la lista IP. Más tarde se descubrió que un campo anidado estaba mezclado con un valor booleano, lo que provocaba una ruptura en toda la cadena de análisis sintáctico.

 Ejemplo de error
{
  "datos": [
    {"ip": "1.1.1.1", "puerto": 8000, "activo": true}, {"ip": "2.2.2.2", "puerto": "8080", "activo": "yes"}
    {"ip": "2.2.2.2", "puerto": "8080", "activo": "sí"}
  ]
}

Tres consejos para manejar datos heterogéneos

El primer estilo: método de mapeo de campos

Se recomienda hacer una biblioteca de alias de campo en el código para registrar los nombres de campo que pueden aparecer en diferentes proveedores de servicios. Por ejemplo, ipipgo devuelve "proxy_list", otros pueden llamarse "node_list" o "ips", de antemano para hacer la tabla de mapeo:

mapeo_campos = {
    'ip ipgo': {'ip': 'proxy_ip', 'port': 'proxy_port'},
    other_service_providers': {'ip': 'node_address', 'port': 'node_port'}
}

Estilo 2: Escudo de conversión de tipo

No te asustes a la hora de convertir números en cadenas, hazte con un conversor universal:

def safe_convert(valor).
    try: return int(valor).
        return int(valor)
    except: return str(valor).strip()
        return str(valor).strip()

Estilo 3: Límite de captura de anomalías

Try-except en la envoltura externa del proceso de análisis sintáctico, y tenga especial cuidado con los valores None que se cuelan:

probar.
    proxy = json.loads(datos_brutos)
except json.JSONDecodeError as e: print(f "Parsing failed: {str(e)}")
    print(f "Error de análisis: {str(e)}")

Desmontaje práctico del maletín

Supongamos que queremos procesar los datos de retorno de la interfaz proxy en tiempo real de ipipgo:

 JSON sin procesar
{
  "proxy_list": [
    {"proxy_ip": "1.1.1.1", "proxy_port":8080, "expire_time": "2024-05-20 12:00:00"},
    {"proxy_ip": "2.2.2.2", "proxy_port": "8000", "expire_time":null}
  ]
}

A la hora de abordarlo, hay que tener en cuenta tres puntos en particular:

1. Tipo mixto numérico/cadena para el número de puerto
2. Normalización de los formatos horarios
3. Programa de promoción de valores nulos

Plantillas de tratamiento recomendadas:

importar dateutil.parser

def proces_proxy(datos):
    procesado = []
    for item in datos['lista_proxy']:
        try.
            processed.append({
                'ip': item['proxy_ip'], 'port': int(item['proxy_port'])
                puerto': int(item['proxy_port']),
                'expiry': dateutil.parser.parse(item['expire_time']) if item['expire_time'] else None
            })
        except Exception as e.
            print(f "Excepción de datos: {elemento}, error: {str(e)}")
    return procesado

Preguntas frecuentes

P: ¿Qué debo hacer si siempre se agota el tiempo de espera al analizar?
R: Compruebe tres puntos: 1. si la transmisión comprimida está activada 2. si el tiempo de espera de la conexión es razonable 3. se recomienda utilizar el modo de conexión directa de la API de ipipgo

P: ¿Cómo avisar de cambios repentinos en el formato de los datos?
R: Se recomienda hacerHuella digital de datosSi el valor MD5 se genera para cada solicitud y se compara con la última solicitud, el valor MD5 se genera para cada solicitud y se compara con la última solicitud.

P: ¿Dónde debo colocar la información de autenticación para su procesamiento?
R: Se recomienda manejarlo uniformemente en la capa de conversión, por ejemplo, la información de autenticación de ipipgo puede ser inyectada automáticamente a través de la cabecera de la petición

Recomendaciones del Programa Heart Saving

Si no quieres complicarte con toda esta lógica de conversión, puedes utilizar simplemente la herramienta proporcionada por ipipgoSDK normalizado. Encapsulan una variedad de manejo de excepciones y conversión de tipos , soporte para Python/Java/PHP y otras versiones multi-lenguaje . Por ejemplo, la versión Python del ejemplo de llamada:

from ipipgo import ProxyClient

client = ProxyClient(api_key="tu_clave")
proxies = client.get_proxies(type='dynamic', count=10)

Sus opciones de paquetes también son sencillas y directas:

Por último, para ser honesto, en lugar de tirar en el formato JSON de diferentes proveedores de servicios, es mejor elegir una especificación de interfaz del proveedor de servicios. Como ipipgo esto proporciona documentación completa de desarrollo, la eficiencia de acoplamiento se puede mejorar al menos 60%, ahorrar tiempo para beber una taza de café no es bueno?