代理IP采集数据转CSV：代理数据转CSV导出方案

手把手教你把代理IP数据转成CSV文件

搞数据采集的老铁们都知道，代理IP用完了得存起来分析。但很多工具导出来的格式乱七八糟，今天教你们用Python整活，把代理IP数据收拾得明明白白，直接转CSV表格带走。

采集前先备好工具包

准备个趁手的代理IP服务很重要，这里推荐ipipgo的动态住宅（标准）套餐，7块多1个G流量够用不贵。他们家API调用特别简单，拿到的数据长这样：

{
    "ip": "123.123.123.123",
    "port": 8888,
    "expire_time": "2024-01-01 12:00",
    "location": "美国 德州"
}

注意看字段是不是齐全，有些服务商给的数据缺胳膊少腿，后面处理要抓狂。

实战采集三步走

这里咱们用Python写个简单的脚本，记得装好requests和pandas这两个库：

import requests
import pandas as pd

 从ipipgo拿数据的接口（自己换真实API）
api_url = "https://api.ipipgo.com/get_proxy"

resp = requests.get(api_url)
raw_data = resp.json()

 重点！把数据拍平了整理
clean_data = []
for item in raw_data['proxies']:
    clean_data.append({
        'IP地址': item['ip'],
        '端口号': str(item['port']),   转字符串防出错
        '过期时间': item['expire_time'],
        '所在地': item['location'].split()[0]   只要国家
    })

 变魔术的时刻到了
df = pd.DataFrame(clean_data)
df.to_csv('代理IP清单.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

跑完脚本当前目录就会蹦出来代理IP清单.csv，用Excel打开长这样：

避坑指南划重点

坑点1：遇到数据里有嵌套字典的情况，得用json_normalize函数展开，别硬刚
坑点2：csv打开乱码的话，把encoding参数换成utf-8-sig
坑点3：ipipgo的静态住宅IP有效期长，适合需要长期监控的业务场景

常见问题快问快答

Q：导出来的CSV怎么少了几列数据？
A：检查API返回字段和代码里的字典key是否完全对应，建议先用print输出看看原始数据格式

Q：企业级采集需求用什么套餐划算？
A：数据量大的直接上ipipgo动态住宅（企业）套餐，9块多1G流量还带请求优先级

Q：代码报SSL证书错误咋整？
A：在requests.get里加上verify=False参数，但正式环境不建议这么干

为什么选ipipgo？

自家用的真实体验：
1. 凌晨三点提工单居然有人回，吓到
2. 有个冷门小国的IP需求，客服真给搞定了
3. 流量用超了不会直接断线，这点很人性化
4. 不同业务可以混搭套餐，不用被捆绑消费

最后唠叨句，数据清洗时记得用pandas的drop_duplicates()去重，别让重复IP浪费资源。转CSV虽然简单，但细节处理到位能省好多后续麻烦，特别是做跨境电商的朋友，选对代理IP服务商真的能让爬虫效率翻倍。