Python JSON转CSV: 处理API数据的完整脚本

手把手教你用Python处理API数据

最近好些朋友问老张，用Python调接口拿到的JSON数据咋转成CSV？这事儿看起来简单，实际藏着不少坑。特别是需要大量采集数据时，IP被封的概率直接翻倍。今天就拿咱们ipipgo代理服务来举例，教大家怎么稳当当地搞定这事儿。

为啥需要代理IP来帮忙？

举个真实案例：小王上周写了个爬虫，结果跑了不到2小时，目标网站就把他IP拉黑了。这种情况太常见了，很多API接口都有访问频率限制。用ipipgo的代理IP池，就像给程序装了无数个”分身”，每个请求换不同IP地址，这样就不容易被发现了。

开工前的准备

先装几个必备的库（装过的跳过）：

pip install requests pandas

重点说下requests库的代理设置，很多新手在这里栽跟头。用ipipgo的代理格式要这样写：

proxies = {
  'http': 'http://用户名:密码@网关地址:端口',
  'https': 'https://用户名:密码@网关地址:端口'
}

实战代码分解

假设我们要获取天气数据，完整流程分三步走：

1. 用代理IP调取API
2. 把JSON数据”拍平”
3. 存为CSV文件

import requests
import pandas as pd

 这里换成ipipgo提供的真实代理信息
PROXY_USER = "你的账号"
PROXY_PASS = "你的密码"
GATEWAY = "gateway.ipipgo.com:9021"

def get_data():
    proxies = {
        'http': f'http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{GATEWAY}',
        'https': f'http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{GATEWAY}'
    }
    
     这里填你自己的API地址
    resp = requests.get('https://api.weather.com/data', proxies=proxies)
    return resp.json()

 重点处理嵌套结构
def parse_data(raw):
     把多层嵌套的字典展开
    df = pd.json_normalize(raw, 'hourly', ['city','update_time'])
    return df

if __name__ == '__main__':
    data = get_data()
    df = parse_data(data)
    df.to_csv('weather.csv', index=False)

避坑指南

新手常见三个坑：

1. 代理认证错误：检查账号密码里的特殊字符，比如@符号要换成%40
2. 字段丢失：用json_normalize时注意指定meta参数
3. 编码问题：保存csv时加上encoding=’utf_8_sig’参数

你可能会问

Q：为什么用ipipgo不用其他家？
A：他家有个独门绝技——动态端口绑定，同一个网关能同时用HTTP和HTTPS协议，不用来回切换配置。

Q：处理大量数据时卡顿怎么办？
A：试试分页处理+多线程，记得每个线程单独配代理。ipipgo的高匿企业套餐支持500并发，亲测好用。

Q：API返回的数据结构总变怎么办？
A：在解析前加个try-except块，用json.dumps(raw_data)把原始数据存到数据库备份，这样出错了还能补救。

说点真心话

数据采集这事儿，代理IP就像汽车的轮胎。用劣质轮胎（免费代理），高速上分分钟爆胎。ipipgo的商业级代理我们团队实测过，连续采集3天没掉线。特别是他们的智能路由功能，自动切换最快节点，比手动换IP省心多了。

最后提醒新手朋友：测试阶段先用按量付费套餐，等跑顺了再换包月。json转csv虽然简单，但配合好代理IP，才是真正的生产力工具。