多邮政编码调用API存储JSON数据至DataFrame时遭遇JSONDecodeError错误求助

我一眼就看到了你代码里的问题所在——循环里的URL请求逻辑写错了，这才导致返回的内容不是合法的单个JSON对象，进而触发了解析错误。咱们一步步来修复：

问题根源 #

你在循环里已经通过字符串拼接生成了单个cep的URL：

url = "https://www.cepaberto.com/api/v3/cep?cep="+str(cep)

但紧接着又错误地用url.format(cep=ceps)去格式化这个URL——这里的ceps是整个邮政编码列表，不是当前循环的单个cep！这会让请求的URL变成类似https://www.cepaberto.com/api/v3/cep?cep=69027320['69027320', '38411206', ...]，服务器返回的内容肯定不是合法的单个JSON，自然解析失败。

修正后的代码 #

我帮你把代码改对，还加了异常处理防止单个请求失败影响整个流程：

import requests
import pandas as pd

ceps = ['69027320', '38411206', '78118187', '12245481']
jsonfile = []
headers = {'Authorization': 'Token token=111111111111111111111111111111'}

for cep in ceps:
    # 用params传参更规范，避免字符串拼接出错
    url = "https://www.cepaberto.com/api/v3/cep"
    params = {'cep': cep}
    try:
        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        # 先检查响应状态码，确保请求成功
        response.raise_for_status()
        json_data = response.json()
        jsonfile.append(json_data)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求CEP {cep} 失败: {e}")
        # 可选：添加错误标记或跳过该条目
        jsonfile.append({'cep': cep, 'error': '请求失败'})

# 生成结构化DataFrame
df = pd.json_normalize(jsonfile)
print(df)

关键改进点 #

• 改用requests.get()的params参数传递邮政编码，比字符串拼接更安全，能自动处理特殊字符
• 添加response.raise_for_status()，如果请求返回4xx/5xx错误会直接抛出异常，方便排查问题
• 增加异常捕获逻辑，单个CEP请求失败不会导致整个程序终止
• 移除了错误的url.format(cep=ceps)调用，确保每个请求都是针对单个CEP的

这样修改后，每个请求都会返回单个合法的JSON对象，response.json()就能正确解析，最终也能顺利生成Pandas DataFrame了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mariana