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JSON：系统接口常见的数据形态
示例文件：
parse_api_json.py
最后核验：2026-08-02
本文围绕“JSON 和字典、列表是什么关系”展开，结合可运行示例说明输入、规则、输出和改造边界。
这篇解决什么问题
系统导出的客户数据不是表格，而是一段 JSON，脚本要知道怎样取出客户列表。
本集产物是：接口样例解析。
核心判断
json要服务于真实客户数据处理。嵌套结构要服务于真实客户数据处理。dict/list 映射要服务于真实客户数据处理。默认值要服务于真实客户数据处理。
判断是否学会，不看能不能背概念，而看能不能运行脚本并得到可复查输出。
运行示例
bash
python3 parse_api_json.py运行后检查三件事：
- 输入数据是否符合本集假设。
- 规则输出是否能解释。
- 文件或终端结果是否方便客户复核。
完整示例
parse_api_json.py
python
from __future__ import annotations
import json
from pathlib import Path
response_file = Path(__file__).with_name("crm_response.json")
def main() -> None:
payload = json.loads(response_file.read_text(encoding="utf-8"))
customers = payload.get("data", {}).get("customers", [])
print(f"接口状态：{payload.get('status')}")
print(f"客户数量：{len(customers)}")
for customer in customers:
print(f"- {customer['name']}｜{customer.get('phone') or '手机号待补'}")
if __name__ == "__main__":
main()修改成自己的场景
- 先替换样例数据，不急着改规则。
- 确认字段名和客户真实表头一致。
- 一次只改一条规则，运行后看输出。
- 把异常、空值或跳过记录写清楚。
- 如果要交给同事运行，把命令和预期输出写进 README。
常见误区
| 误区 | 后果 | 修正 |
|---|---|---|
| 只追求脚本能跑 | 输出不可复查 | 同时输出数量、名单或文件路径 |
| 直接套用字段名 | 客户表头不一致时报错 | 先做字段说明或字段映射 |
| 把坏数据静默跳过 | 结果看似正常但漏处理 | 坏数据要记录原因 |
| 一次改很多规则 | 出错后难定位 | 每次只改一个规则点 |
读完之后能完成什么
你应该能运行本集示例，并把它改成自己的客户名单、订单表、日报或文件处理场景。