Python将JSON转换为CSV: 数据格式转换脚本

JSON转CSV这事儿，用Python咋整？

大伙儿在处理数据时，肯定遇到过JSON和CSV来回倒腾的麻烦。特别是咱们做数据采集的朋友，用代理IP获取的返回数据十有八九都是JSON格式，但要做报表分析还是CSV顺手。今儿就手把手教你怎么用Python写个转换脚本，顺带说说怎么用ipipgo的代理IP来提升数据采集效率。

准备家伙事儿

先装好这两个必备库：

pip install pandas requests

注意了！如果你要处理来自不同地区的代理IP数据，建议搭配ipipgo的API使用。他们的代理池覆盖200+国家，能有效避免采集时被ban IP的情况。

基础版转换脚本

import json
import csv

with open('proxy_data.json') as f:
    data = json.load(f)

 假设数据格式是这样的代理IP信息
 [{"ip":"1.1.1.1","port":8080,"country":"US"},...]

with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(["IP地址", "端口", "国家"])
    for item in data:
        writer.writerow([item['ip'], item['port'], item['country']])

这个基础版脚本能把简单的代理IP数据转成表格。但实际工作中，咱们从ipipgo获取的代理IP信息可能更复杂，比如包含响应时间、协议类型等嵌套数据。

进阶处理技巧

遇到嵌套JSON怎么办？举个栗子：

{
    "proxy_list": [
        {
            "ip": "1.1.1.1",
            "geo": {"country": "DE", "city": "Berlin"},
            "auth": {"username": "ipipgo_user", "password": "123456"}
        }
    ]
}

这时候得用递归处理：

def flatten_json(data):
    out = {}
    for key in data:
        if isinstance(data[key], dict):
            flattened = flatten_json(data[key])
            for subkey in flattened:
                out[f"{key}_{subkey}"] = flattened[subkey]
        else:
            out[key] = data[key]
    return out

这个函数能把嵌套的字段名改成geo_country、auth_username这样的格式，方便CSV展示。

QA时间

Q：为啥要用代理IP做数据转换？

A：当你需要批量处理不同地区的代理IP数据时，使用ipipgo这类服务能保证稳定的数据获取。特别是处理海量数据时，他们的动态住宅代理能有效避免被封禁。

Q：JSON转CSV最常见的坑是啥？

A：八成是编码问题！记得在打开文件时指定encoding=’utf-8-sig’，不然中文可能会乱码。

Q：ipipgo的代理IP怎么集成到脚本里？

A：他们提供现成的SDK，在请求时加上：

proxies = {
    "http": "http://用户名:密码@gateway.ipipgo.com:端口",
    "https": "http://用户名:密码@gateway.ipipgo.com:端口"
}

这样就能在数据采集时自动切换IP了。

完整实战脚本

import pandas as pd
from ipipgo_sdk import ProxyClient   ipipgo官方SDK

 获取最新代理IP列表
client = ProxyClient(api_key="你的密钥")
proxy_data = client.get_proxies(country="US", protocol="socks5")

 转换核心代码
df = pd.json_normalize(proxy_data['list'])
df.to_csv('us_socks5_proxies.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

这个脚本用了pandas的json_normalize方法，能自动展开嵌套结构。搭配ipipgo的SDK，从获取代理IP到生成CSV一气呵成。

效率优化小贴士

处理百万级数据时，记得这两个诀窍：
1. 用生成器代替列表，减少内存占用
2. 开启ipipgo的智能路由功能，自动选择最快的API节点

最后唠叨一句，定期检查CSV文件的字段顺序。不同地区的代理IP信息可能会有字段差异，建议先用pd.read_json()预览数据结构再处理。