CSV转JSON：CSV转JSON方法

当爬虫遇到CSV转JSON的坑

搞数据采集的兄弟们都懂，CSV和JSON就像豆浆油条一样经常要搭着用。但有些网站的反爬机制特恶心，频繁请求直接封IP。这时候ipipgo的动态代理池就派上用场了——用不同IP轮着发请求，数据采回来再转格式，比硬刚封禁强多了。

 用Pyhton边采集边转换
import csv
import json
from requests import get

proxies = {"http": "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:9020"}

resp = get('https://目标网站.com/data.csv', proxies=proxies)
csv_data = resp.text.splitlines()

json_output = []
for row in csv.DictReader(csv_data):
    json_output.append({
        "商品名": row["product"],
        "实时价格": float(row["price"])
    })

with open('data.json','w') as f:
    json.dump(json_output, f, ensure_ascii=False)

手工转换的野路子

临时处理小文件的话，推荐用记事本大法：先把CSV表头改成英文逗号分隔，用正则替换把每行数据包成JSON对象。记得用ipipgo的长效静态IP挂着代理，避免查资料时IP被限速。

大文件处理要当心

遇到过50万行的CSV转JSON卡死的情况吗？这时候得用流式处理，别一次性全读进内存。推荐搭配ipipgo的独享带宽代理，数据采集和格式转换同步进行，效率直接翻倍。

 流式转换示例
import ijson

with open('bigdata.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    with open('output.json', 'w') as jsonfile:
        jsonfile.write('[')
        for i, row in enumerate(reader):
            if i > 0:
                jsonfile.write(',')
            json.dump(row, jsonfile)
        jsonfile.write(']')

实战QA三连击

Q：转换时中文乱码咋整？
A：用chardet库检测编码，转成UTF-8保存。如果是采集时出的问题，建议换成ipipgo的高匿代理，有些网站对不同地区返回的编码格式不一样

Q：处理到一半程序崩了怎么办？
A：用断点续传模式，每处理1000行记录进度。ipipgo代理自带掉线自动重连功能，和这个套路异曲同工

Q：转换后的JSON文件超大咋优化？
A：上gzip压缩，或者转成JSON Lines格式（每行一个对象）。用ipipgo的数据中心级代理上传到云存储，比本地处理快得多

为什么推荐ipipgo？

自家技术团队实测：用普通代理转换10GB CSV数据，平均耗时47分钟且容易中断。换成ipipgo的企业级代理套餐后：

• IP存活时长提升3倍
• 传输速度稳定在80MB/s
• 支持同时创建20个转换任务

特别是他们的智能路由功能，能自动匹配最快节点，这对需要实时转换数据的项目太关键了。

最后提醒：转换前记得清洗数据，处理空值和特殊符号。就像用代理IP要定期检测可用性一样，都是保证数据质量的必要操作。遇到复杂结构转换，可以先用ipipgo提供的测试IP跑个小样本，确认没问题再上生产环境。