Python JSON 转 CSV 完整教程：支持扁平与嵌套 JSON

Python JSON 转 CSV 完整教程

JSON（JavaScript Object Notation）是 Web 应用、API 和配置文件中最常用的结构化数据格式，而 CSV（Comma-Separated Values）是数据分析、报表生成以及与 Excel 无缝集成的常用格式。将 JSON 转换为 CSV 是开发者、数据工程师和分析师的常见需求，它能将层级化的 JSON 数据转换为易于处理、可视化和自动化的表格格式。

本教程将详细演示如何在 Python 中将 JSON 转换为 CSV，包括扁平 JSON 和嵌套 JSON 的处理方法，并提供处理大型 JSON 数据集的性能优化技巧。通过本教程，您可以高效地将 JSON 数据导入 Excel 或其他表格系统，实现快速分析和报表生成。

为什么要将 JSON 转换为 CSV？

虽然 JSON 非常适合表示层级化和复杂的数据，但在实际应用中，CSV 有几个显著优势：

电子表格兼容性：CSV 文件可以直接在 Excel、Google Sheets 以及其他表格工具中打开。
分析便捷：表格形式的数据更易于筛选、排序、汇总和可视化。
数据处理集成：许多数据处理流程和报表系统依赖 CSV，实现数据的高效整合。

JSON 转 CSV 实际应用场景：

API 数据提取：将 Web API 返回的 JSON 数据转换为 CSV，方便进行分析或生成报表。
报表自动化：将应用或系统日志导出为 CSV，用于自动化仪表板或定期报告。
数据分析：将层级化 JSON 数据整理为 CSV，以便导入 Excel、Google Sheets 或 Tableau 等工具，进行数据透视表分析和可视化。
批量数据处理：将数据库或日志文件中的 JSON 数据扁平化并导出为 CSV，用于批量处理或整合到数据仓库。

将 JSON 转为 CSV，可以将复杂的结构化数据转换为表格形式，便于分析、报表生成和数据迁移，因此在实际工作中非常常见。

理解 JSON 数据结构

在使用 Python 将 JSON 转换为 CSV 之前，先了解 JSON 的两种常见结构非常重要：

扁平 JSON：每个对象仅包含简单的键值对，例如：

[
    {"姓名": "张三", "年龄": 28, "城市": "北京"},
    {"姓名": "李四", "年龄": 34, "城市": "上海"}
]

嵌套 JSON：对象中包含嵌套的字典或数组，例如：

[
    {
        "姓名": "张三",
        "年龄": 28,
        "联系方式": {"邮箱": "zhangsan @example.com", "电话": "123-456"}
    }
]

扁平 JSON 可以直接映射为 CSV 的列，而嵌套 JSON 则需要先进行扁平化处理，才能正确地表示为表格格式。

Python JSON 转 CSV 库安装

在 Python 中导出 JSON 为 CSV，可以使用 Spire.XLS for Python。它是一个功能强大的电子表格库，支持在 Python 中创建、读取、操作和导出电子表格文件，兼容的格式包括 .xls、.xlsx、.csv 和 .ods等。

安装方法

可以通过运行以下 pip 命令从 PyPI 安装Spire.XLS：

pip install spire.xls

如果需要安装指导，可参考教程：如何在 Windows 中安装 Spire.XLS for Python。

安装完成后，在 Python 脚本中导入库：

from spire.xls import

Python JSON 转 CSV 的实现方法

将 JSON 转换为 CSV 一般包含四个主要步骤：加载 JSON 数据、创建工作簿、写入表头和数据行，以及导出最终 CSV 文件。下面分别演示扁平 JSON 和嵌套 JSON 的处理方式。

扁平 JSON 数据转 CSV

步骤 1：加载 JSON 并创建工作簿

首先，将 JSON 文件加载到 Python 中，并创建一个新的工作簿，用于写入数据。

import json
from spire.xls import *

# 加载 JSON 数据
with open("data-zh.json", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

# 创建工作簿并获取工作表
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]

说明：

json.load 将 JSON 文件解析为 Python 对象（列表和字典）。
Workbook() 在内存中创建一个新的 Excel 工作簿。
workbook.Worksheets[0] 获取第一个工作表，用于写入数据。

步骤 2：动态生成表头

在 CSV 中，每一列需要有对应的列名（表头）。为了让 CSV 与原始 JSON 的数据结构一致，我们可以根据 JSON 对象的键动态生成表头。

# 从 JSON 顶层对象中提取所有键作为表头
headers = list(data[0].keys())

# 将表头写入工作表的第一行
for col, header in enumerate(headers, start=1):
    sheet.Range[1, col].Value = header

说明：

list(data[0].keys()) 会获取 JSON 顶层对象中的所有键，例如 "姓名"、"年龄"、"城市"，这些键就是 CSV 的列名。
sheet.Range[1, col].Value 将每个列名写入第一行，从第 1 列开始，确保 CSV 的列顺序与 JSON 中的键顺序一致。

步骤 3：写入数据行

表头设置完成后，将每个 JSON 对象的值逐行写入工作表。

# 将每个 JSON 对象的值填入后续行
for row_index, item in enumerate(data, start=2):
    for col_index, key in enumerate(headers, start=1):
        value = item.get(key, "")
        sheet.Range[row_index, col_index].Value = str(value) if value is not None else ""

说明：

循环从第 2 行开始，因为第 1 行已用于表头。
每个 JSON 对象对应一行，每个键对应一列。

步骤 4：保存工作表为 CSV

最后，将工作表保存为 CSV 文件，并释放资源。

# 保存为 CSV 文件
sheet.SaveToFile("output.csv", ",", Encoding.get_UTF8())
workbook.Dispose()

Python 将扁平 JSON 转 CSV

本示例使用 Python 内置的 json 模块解析 JSON 数据，如需了解更多 json 模块的功能和使用方法，请参考 Python 官方文档。

如果你还想实现将 CSV 转换为 JSON，请参考教程：Python CSV 转 JSON 教程。

嵌套 JSON（字典和数组）转 CSV

当 JSON 对象中包含嵌套字典或数组时，无法直接导出为 CSV，因为 CSV 是扁平格式。为了保证数据兼容性，必须先将嵌套字段扁平化，以便所有数据都能以可读的形式保存在 CSV 中。

假设有如下 JSON 文件（nested.json）：

[
    {
        "姓名": "张三",
        "年龄": 28,
        "城市": "北京",
        "联系方式": {"邮箱": "zhangsan @example.com", "电话": "123-456"},
        "技能": ["Python", "Excel", "SQL"]
    },
    {
        "姓名": "李四",
        "年龄": 34,
        "城市": "上海",
        "联系方式": {"邮箱": "lisi @example.com", "电话": "987-654"},
        "技能": ["Java", "CSV", "JSON"]
    }
]

这个 JSON 数据包含：

扁平字段：姓名、年龄、城市
嵌套字典：联系方式
数组字段：技能

要将所有字段导出为 CSV，需要将嵌套字典扁平化，并将数组合并为以分号分隔的字符串。下面的步骤展示了如何实现这一操作。

步骤 1：扁平化嵌套 JSON 数据

import json
from spire.xls import *

# ---------------------------
# 步骤 1：扁平化嵌套 JSON
# ---------------------------
def flatten_json(item):
    flat = {}
    for key, value in item.items():
        if isinstance(value, dict):
            # 如果字段是字典，则使用“父键.子键”形式生成新键
            for sub_key, sub_value in value.items():
                flat[f"{key}.{sub_key}"] = sub_value
        elif isinstance(value, list):
            # 如果字段是列表，则将所有元素用分号连接成字符串
            flat[key] = "; ".join(map(str, value))
        else:
            flat[key] = value
    return flat

# 加载 JSON 数据
with open("nested.json", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

# 扁平化每个 JSON 对象
flat_data = [flatten_json(item) for item in data]

说明：

flatten_json() 会检查每个 JSON 对象中的字段。
如果字段值是字典，则在生成的新键前加上父键，形成点表示法（如联系方式.邮箱）。
如果字段值是列表，则将所有元素用分号连接为一个字符串（如 "Python; Excel; SQL"）。
其他字段保持原样。
扁平化后的 flat_data 可使用与扁平 JSON 相同的流程导出 CSV。

步骤 2：将扁平化数据导出为 CSV

# ------------------------------------------------
# 步骤 2：导出扁平化数据为 CSV
# ------------------------------------------------
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 从扁平化 JSON 的键生成表头
headers = list(flat_data[0].keys())
for col, header in enumerate(headers, start=1):
    sheet.Range[1, col].Value = header

# 将扁平化数据写入工作表
for row_index, item in enumerate(flat_data, start=2):
    for col_index, key in enumerate(headers, start=1):
        value = item.get(key, "")
        sheet.Range[row_index, col_index].Value = str(value) if value is not None else ""

# 保存为 CSV 文件（逗号分隔，UTF-8 编码）
sheet.SaveToFile("output.csv", ",", Encoding.get_UTF8())

# 释放资源
workbook.Dispose()

说明：

表头和数据行基于 flat_data 生成，而不是原始嵌套 JSON。
这样可以确保嵌套字段（如联系方式.邮箱、联系方式.电话）和数组字段（如技能）正确导入 CSV 文件中。

Python 将嵌套 JSON 转 CSV

导出大型或复杂 JSON 文件到 CSV 的性能优化技巧

在处理大型或结构复杂的 JSON 文件时，可以采用以下策略来优化内存使用、提升处理效率，并保证生成的 CSV 数据准确整洁：

分块处理大数据集：对于非常大的 JSON 文件，可分批加载和处理，避免一次性占用过多内存。
处理超长数组：数组元素过多时，可考虑拆分为多行记录，而不是简单用分号连接，以便后续分析更方便。
保持键名一致：确保所有 JSON 对象使用相同的键名，这样生成的 CSV 列对齐整齐，便于查看和处理。
验证 CSV 输出：在 Excel 或其他表格工具中打开 CSV，检查格式是否正确，特别是日期、数值等字段的显示效果。

总结

在 Python 中将 JSON 转换为 CSV 是一项非常实用的技能。使用 Spire.XLS for Python，可以轻松将扁平或嵌套 JSON 转为结构化的 CSV 文件，同时保持表头和数据格式一致。即便面对大型或复杂的数据集，也能高效完成导出，使 JSON 数据能够快速应用于报表、分析或系统集成。

常见问题解答

问：Spire.XLS for Python 可以将嵌套 JSON 转换为 CSV 吗？

答：可以。通过扁平化嵌套的 JSON 对象（包括字典和数组），可以将所有层级数据导出为可读的 CSV 列，确保表格中完整保留原始数据结构。

问：如何安装 Spire.XLS for Python？

答：可以通过 pip 安装：

pip install spire.xls

安装完成后，在 Python 脚本中导入即可：

from spire.xls import

这样就能实现无缝的 JSON 到 CSV 转换。

问：可以将 JSON 数组的元素合并到单个 CSV 单元格吗？

答：可以。可以使用分隔符（如分号 ;）将数组元素连接成单个单元格，保证多个值在 CSV 中保持可读性和一致性。

问：如何优化大型 JSON 文件转换为 CSV 的性能？

答：建议先扁平化嵌套 JSON，再按行处理数据并分批导出，这样可以降低内存占用，并确保 CSV 文件顺利生成。

问：导出 CSV 时可以自定义分隔符或列顺序吗？

答：可以。Spire.XLS 支持自定义分隔符（如逗号、分号或制表符），同时可以手动定义列顺序，使生成的 CSV 更加专业和灵活。

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