本文介绍基于Python语言，读取JSON格式的数据，提取其中的指定内容，并将提取到的数据保存到.csv格式或.xlsx格式的表格文件中的方法。

  JSON格式的数据在数据信息交换过程中经常使用，但是相对而言并不直观；因此，有时我们希望将JSON格式的数据转换为Excel表格文件数据；这里就介绍一下基于Python语言，将JSON数据转换为.csv格式与.xlsx格式数据的方法。

  首先，来看一下我们的需求。我们现在基于Postman软件，获得了某一个网站中，以JSON格式记录的大量数据，其中部分数据如下图所示（这里是大量数据样本中的1条样本）。这里关于Postman获取网站数据的方法，大家如果有需要，可以参考文章Postman软件基本用法：浏览器复制请求信息并导入到软件从而测试、发送请求（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/132383361）。

  我们现在希望实现的是，将上述JSON数据中的文字部分（也就是有价值的信息部分）提取出来，并保存在一个Excel表格文件中；其中，不同的列就是不同的信息属性，不同的行就是不同的样本。

  明确了需求，我们就可以开始撰写代码。这里需要注意，在本文代码中需要用到Python的json库，关于这一个库的配置，大家可以参考文章Mac系统Anaconda环境配置Python的json库（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/132565661）。

  首先，介绍将JSON格式数据转换为.csv文件数据的代码，具体如下。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 29 10:22:23 2023

@author: fkxxgis
"""

import json
import csv

with open('/Users/didi/Documents/response.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

with open('/Users/didi/Documents/Data_All.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    
    header = ["xkzh", "qymc", "gmpZsh", "cym", "shren", "shrq"]
    csvwriter.writerow(header)
    
    for row in data['rows']:
        xkzh = row['xkzh']
        qymc = row['qymc']
        gmpZsh = row['gmpZsh']
        cym = row['cym']
        shren = row['shren']
        shrq = row['shrq']
        
        csvwriter.writerow([xkzh, qymc, gmpZsh, cym, shren, shrq])

  首先需要说明，上述代码在执行后，我打开新建的.csv格式文件，会出现中文字符乱码的情况，如下图所示。

  但是用本文接下来的导出为.xlsx格式文件的代码就不会有这个问题，所以我当时没有进一步研究乱码出现的原因，就直接用了后续的代码了。如果大家感兴趣，可以对上述代码加以进一步研究。

  上述代码的具体含义如下。首先，我们通过with open('/Users/didi/Documents/response.json', 'r') as f:，打开名为response.json的文件（也就是存储了我们JSON格式数据的文件），并将其赋值给变量f；这里的'r'表示以只读模式打开文件。随后，代码data = json.load(f)使用json.load()函数加载JSON文件中的数据，并将其存储在变量data中。

  接下来，打开名为Data_All.csv的文件，并将其赋值给变量csvfile。'w'表示以写入模式打开文件。newline=''和encoding='utf-8'用于设置写入.csv文件时的换行和编码方式。随后，csvwriter = csv.writer(csvfile)表示创建一个.csv写入器，将数据写入csvfile文件。

  其次，我们即可定义.csv文件的表头（列名），以列表形式存储在header变量中；随后，通过csvwriter.writerow(header)将表头写入.csv文件。

  紧接着，对于data中的每一行数据，执行以下操作——xkzh = row['xkzh']就表示从当前行的字典中提取键为xkzh的值，并将其赋值给变量xkzh；接下来的其他几行也是这个意思。最后，我们将提取的数据以列表的形式写入.csv文件的一行。

  接下来，我们介绍将JSON格式数据转换为.xlsx文件数据的代码，具体如下。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Aug 29 10:42:26 2023

@author: fkxxgis
"""

import json
from openpyxl import Workbook

with open('/Users/didi/Documents/Veterinary/response_2.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

wb = Workbook()
ws = wb.active

header = ["qymc", "tym", "gg", "spm", "pzwh", "zxbz", "pzrq", "yxq", "sxyy", "bgqk"]
ws.append(header)

for row in data['rows']:
    qymc = row['qymc']
    tym = row['tym']
    gg = row['gg']
    spm = row['spm']
    pzwh = row['pzwh']
    zxbz = row['zxbz']
    pzrq = row['pzrq']
    yxq = row['yxq']
    sxyy = row['sxyy']
    bgqk = row['bgqk']
    
    ws.append([qymc, tym, gg, spm, pzwh, zxbz, pzrq, yxq, sxyy, bgqk])

wb.save('/Users/didi/Documents/Veterinary/Result_2.xlsx')

  上述代码的含义也比较简单。

  首先，我们打开名为response_2.json的文件，并将其赋值给变量f。'r'表示以只读模式打开文件。随后的data = json.load(f)表示使用json.load()函数加载JSON文件中的数据，并将其存储在变量data中。

  接下来，创建一个新的Excel工作簿，将其赋值给变量wb；随后，获取工作簿的活动工作表，并将其赋值给变量ws。

  紧接着，我们定义Excel文件的表头（列名），以列表形式存储在header变量中，并将表头写入Excel文件的第一行。随后，对于data中的每一行数据（假设每一行都是一个字典），执行以下操作——从当前行的字典中提取特定字段的值，并将它们分别赋值给对应的变量。接下来，我们将提取的数据以列表的形式写入Excel文件的一行。

  最后，即可将Excel工作簿保存为名为Result_2.xlsx的文件。

  运行上述代码，我们即可在Result_2.xlsx文件中看到提取到的数据，其中每一行就是一个样本，每一列表示一种属性，且没有出现乱码的情况。如下图所示。

  至此，大功告成。

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