Python解析JSON: 高效数据处理方法

Python处理JSON遇到代理IP时的小白急救包

各位做数据抓取的老铁肯定都遇到过这种情况：用requests库刚把网页内容转成json格式，突然就被目标网站封IP了。这时候要是手头有ipipgo的代理IP池，分分钟就能原地复活继续干活。

import requests
from ipipgo import get_proxy   这是咱们自家的SDK

def safe_json_parser(url):
    proxies = {"http": get_proxy(), "https": get_proxy()}
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)
        return response.json()
    except Exception as e:
        print(f"请求异常：{str(e)}")
        return None

注意看代码里的get_proxy()方法，这就是ipipgo提供的智能切换代理服务。每次请求自动换IP，比手动维护代理池省心多了，特别适合需要连续处理大量JSON数据的情况。

代理IP在JSON处理中的三大妙用

JSON数据清洗实战技巧

举个栗子，咱们用ipipgo的代理获取到的数据经常会有这种结构：

{
  "result": [
    {
      "ip": "202.96.128.86",
      "location": "广东广州",
      "carrier": "电信",
      "timestamp": "2023-08-20T14:22:35"
    },
    ...
  ]
}

这时候用json_normalize处理最方便：

from pandas import json_normalize

data = safe_json_parser('https://api.example.com/ipdata')
df = json_normalize(data['result'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

常见问题QA

Q：代理IP失效导致JSON解析失败怎么办？
A：建议使用ipipgo的自动熔断机制，当检测到连续3次请求失败，会自动切换到备用通道

Q：处理嵌套JSON时总是报类型错误？
A：先用ipipgo的测试代理确保网络通畅，再用json.dumps(data, indent=2)打印完整数据结构

Q：需要同时处理多个数据源的JSON怎么办？
A：配合ipipgo</strong的并发代理服务，用asyncio创建多个会话通道，记得设置每个通道的独立代理参数