Python 解析 JSON 文件: 数据结构处理

Python玩转JSON文件，代理IP老司机带路

最近不少爬虫老铁跟我吐槽，说现在网站反爬机制越来越狠，特别是处理JSON数据时经常吃闭门羹。这不，咱们今天就唠唠怎么用Python把JSON文件收拾得服服帖帖，再配个代理IP的杀手锏，保证让你的数据采集稳如老狗。

一、JSON数据结构三板斧

先整明白JSON这货的套路，它就是个键值对套娃游戏。举个栗子，用ipipgo的代理IP接口返回的JSON长这样：

{
  "status": "success",
  "proxies": [
    {"ip": "203.12.34.56", "port": 8888},
    {"ip": "112.89.75.43", "port": 3128}
  ]
}

处理这种嵌套结构，记牢三个绝招：

1. json.loads() – 把字符串变字典
2. 字典.get() – 安全获取字段值
3. 列表推导式 – 批量处理代理IP列表

二、代理IP实战场景大揭秘

当你要处理多个数据源时，记得给requests穿个代理马甲：

import requests
import json

proxy = {"http": "http://203.12.34.56:8888"}

response = requests.get("http://api.example.com/data", 
                       proxies=proxy,
                       timeout=5)
data = json.loads(response.text)

这里有个坑要注意：代理IP的存活检测必须做！推荐用ipipgo的API直接获取有效代理，他们家的IP池存活率能到99%，比免费代理靠谱十条街。

三、JSON处理常见翻车现场

四、老司机QA时间

Q：代理IP用着用着就失效咋整？
A：建议每20-30分钟更换一批IP，ipipgo的自动更换接口可以直接调，代码里加个定时任务就完事。

Q：解析JSON时内存爆炸怎么办？
A：试试ijson库的流式解析，特别是处理上G的大文件时，这招能救命。

Q：需要同时处理多个API咋提高效率？
A：上异步请求库aiohttp，再配合ipipgo的并发代理池，速度直接起飞。

五、避坑指南划重点

最后给新手几个忠告：

• 免费代理就像路边摊，偶尔吃吃还行，长期用还得ipipgo这种正规军
• 处理中文数据记得检查编码，别等乱码了再抓瞎
• JSONPath语法能救命，复杂结构直接上$..xxx定位

搞数据采集就像打游击战，既要会解析数据的基本功，也得有代理IP这种秘密武器。下次遇到难啃的网站，记得先给程序穿个代理马甲，ipipgo家的IP资源库够大够新鲜，基本能搞定市面上90%的反爬机制。代码写累了不妨去他们官网瞅瞅，最近好像在做活动，新用户送10G流量包呢。