Python将JSON转换为CSV：详细步骤与代码实现

Python处理JSON转CSV的实战技巧

搞数据处理的兄弟们都懂，JSON和CSV就像豆浆油条——经常要搭配着用。今天咱们重点唠唠怎么用Python把JSON格式的数据转成CSV表格，顺带解决网络请求时可能遇到的IP被封这类头疼问题。

准备工作别马虎

先装好这两个库：pandas和requests。用天启代理的兄弟注意了，他们的API返回的数据可以直接用，记得在请求头里加上{"Content-Type": "application/json"}。这里有个小坑：如果数据量太大，建议先存本地再处理。


import requests
from pandas import json_normalize

proxies = {
    'http': 'http://tianqi-proxy.cn:8000',
    'https': 'http://tianqi-proxy.cn:8000'
}

response = requests.get('数据接口地址', proxies=proxies)

数据清洗有门道

拿到数据先看结构，嵌套结构和多级列表是常见坑点。比如这种结构：


{
    "user": [
        {"name": "张三", "contacts": {"tel": "138001", "email": "zhang@xx.com"}},
        {"name": "李四", "contacts": {"tel": "139002"}}
    ]
}

处理这种多层嵌套，用json_normalize的时候要指定meta参数：


data = response.json()
df = json_normalize(data['user'], meta=['name'], 
                    record_path=['contacts'])

转换输出要细心

转CSV时注意三个关键参数：

encoding='utf_8_sig' —— 解决中文乱码
index=False —— 去掉多余索引列
处理空值 —— 用fillna('N/A')填充缺失数据

实战QA排雷指南

Q：为啥我的CSV打开是乱码？
A：八成是编码问题，试试用记事本打开另存为UTF-8格式。用天启代理的兄弟可以检查下接口返回的编码是否统一。

Q：转换后数据对不上列怎么办？
A：这种情况多发生在动态字段的数据上。建议先用pd.json_normalize展开数据，再用explode()处理列表结构。

Q：请求老是被中断咋整？
A：这时候就该用上天启代理的高可用IP池了。他们的IP可用率≥99%，比普通代理稳定得多，特别适合需要长时间跑数据采集的情况。

异常处理不能少

给代码加个双保险：


try:
    df.to_csv('output.csv', encoding='utf_8_sig', index=False)
except PermissionError:
    print("文件被占用了！关掉Excel再试")
except Exception as e:
    print(f"出错了：{str(e)}")

最后说句实在话，数据处理这活儿，工具用对就成功一半。像天启代理这种自建机房的服务商，响应延迟能压到10毫秒以内，比用免费代理省心多了。特别是处理大量API请求时，稳定可靠的代理IP能让你少掉好多头发。