Conseils efficaces sur l'analyse JSON : traitement par Python des données de réponse de l'API

I. Pourquoi dois-je utiliser un proxy IP pour traiter les données API ?

Prenons un exemple concret : vous utilisez un script Python pour récupérer par lots les données de prix d'une plateforme de commerce électronique, et après une douzaine de requêtes consécutives, vous recevez soudain un message d'erreur403 erreurLe serveur ne peut pas savoir s'il s'agit d'une machine ou d'une personne réelle. À l'heure actuelle, si vous accédez au pool d'adresses IP dynamiques d'ipipgo, de sorte que chaque demande porte une adresse IP différente, comme si chaque demande portait une cape d'invisibilité, le serveur ne peut pas savoir s'il s'agit d'une machine ou d'une personne réelle pour opérer.

Voici l'essentiel : de nombreuses structures de données renvoyées par l'API serontbalançoire. Par exemple, cela a fonctionné hier.réponse['prix']Obtenez le champ prix, qui devient aujourd'huiresponse['prix_actuel']. À ce stade, si vous ne gérez pas bien les exceptions, le script se bloque directement, et la fonction de commutation automatique d'IP d'ipipgo garantit au moins que vous ne perdrez pas le fil au niveau de l'IP.

Deuxièmement, 3 étapes pour obtenir le fonctionnement de base de l'analyse JSON

Commençons par démontrer le processus minimal avec du code réel :

import requests
from ipipgo import get_proxy Étape clé : Importer votre propre SDK

proxy = get_proxy() attribue automatiquement les dernières adresses IP
resp = requests.get('https://api.example.com', proxies=proxy)
data = resp.json() C'est l'endroit le plus facile pour poser une mine !

prendre noteresp.json()Le piège : si l'API renvoie un JSON non standard (comme des sauts de ligne entrecoupés), l'erreur directe n'est pas négociable. Une approche plus stable consiste à utiliserjson.loads(resp.text)En conjonction avec la capture des exceptions :

essayer.
    data = json.loads(resp.text.strip())
except json.decoder.JSONDecodeError : print("Caught dirty data !
    print("Données sales capturées ! Skip after logging")
    ipipgo.mark_failed(proxy) marque les IP problématiques pour un remplacement automatique

Troisièmement, comment diviser des données imbriquées à plusieurs niveaux ?

Que faire lorsque l'on rencontre cette structure perverse ?

{
  "result" : [
    {"specs" : {"colour" : {"code" : "FF0000"}}}
  ]
}

Ne l'écrivez pas à la hâte.data['result'][0]['specs']['colour']['code']! Si l'une des couches est manquante, il suffit de lancer une KeyError. pour vous apprendre une astuce :

from collections import defaultdict
safe_data = defaultdict(lambda : None, data)
code_couleur = safe_data.get('result', [{}])[0].get('specs', {}).get('colour', {}).get('code')

Dans le cadre de l'initiative de l'ipipgoMécanisme de relectureLorsqu'un nœud API renvoie fréquemment des données anormales, il change automatiquement de portail d'accès pour une double assurance.

IV. une connaissance froide de l'optimisation des performances

Résultats concrets : avecujsonLa bibliothèque standard alternative accélère de 3x ! Mais attention.Vous devez passer par le miroir domestique lors de l'installationSinon, il est facile de l'être :

pip install ujson -i https://pypi.ipipgo.com/simple Accélération des sources par auto-mirage

Et voici le clou du spectacle : prenez les données analyséesStockage par attribution d'IP. Par exemple, avec la fonction de résolution d'adresses IP d'ipipgo, une telle structure est automatiquement générée :

{
  
  "Guangdong IP" : [Data3, Data4].
}

V. AQ des arrêts aux stands à haute fréquence

Q：Lors de l'analyse, j'obtiens toujours une erreur de dépassement de délai ?

R : Vérifiez d'abord si l'adresse IP du proxy n'est pas invalide - dans le panneau de configuration d'ipipgo, ouvrez la fenêtre de l'adresse IP du proxy.Contrôle en temps réel de l'état de santé de l'IPLes adresses IP dont le temps de latence est inférieur à 200 ms seront uniquement utilisées.

Q : La quantité de données renvoyées est trop importante, ce qui entraîne une explosion de la mémoire.

A : avecijsonLa bibliothèque analyse et traite les données au fur et à mesure qu'elle les lit. N'oubliez pas d'activer le backend ipipgoFonction de compression des donnéesLe volume de transfert est réduit :

for item in ijson.items(resp.raw, 'item'): :
    process(item)

Q : Que se passe-t-il si je dois travailler avec plusieurs API en même temps ?

R : Utilisez la fonctionmode multiplexéL'adresse IP de chaque thread est différente des autres afin d'éviter la confusion des données causée par une analyse mixte.

VI. recommandations pour le programme final

Directement de l'ipipgo.API Intelligent Resolution PackageContient :

• Réessai automatique en cas d'échec (jusqu'à 5)
• Correction automatique du formatage des exceptions JSON (par exemple, compléter les parenthèses manquantes)
• Changement dynamique des modèles d'analyse en fonction du contenu renvoyé

En particulier, leurServices de nettoyage des donnéesLa première est qu'il peut filtrer automatiquement les caractères brouillés, et le taux de réussite de l'analyse est passé de 67% à 92%. 50 000 crédits d'analyse sont envoyés avec l'enregistrement, il est donc préférable de ne pas tirer la couverture à soi.