Python3.7循环写入JSON文件时遇PermissionError: [Errno13]权限拒绝求助

问题根源分析 #

你的代码存在两个核心问题，会直接或间接触发PermissionError：

1. 循环内频繁操作文件：每次循环都打开、写入、关闭文件，高频的文件IO操作可能触发系统权限限制，或导致文件句柄未及时释放。
2. JSON格式无效：每次追加写入整个json_arr，最终文件会包含多个独立的JSON数组，属于非法JSON格式，后续操作文件时的异常可能间接引发权限问题。

解决方案 #

1. 先收集所有数据，一次性写入文件（推荐） #

这种方式既避免频繁文件操作，又能生成合法的JSON数组：

import pandas as pd
import requests
import json

df_loc_missed = pd.DataFrame(columns=['location_id', 'city', 'country'])
json_arr = []

headers = {'Accept': 'application/json'}

# 先循环收集所有API返回的有效数据
for row in missed_loc_id.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    loc_id = row.location_id
    url = f"https://europa.eu/v1/locations/{loc_id}"
    
    response = requests.get(url, auth=('hghgh', 'ghghgh$'), headers=headers)
    # 增加状态码检查，过滤无效响应
    if response.status_code == 200:
        json_arr.append(response.json())

# 一次性写入完整的JSON数组
with open("missed_location.json", "w", encoding='utf-8') as myfile:
    json.dump(json_arr, myfile, ensure_ascii=False, indent=4)
# with语句会自动关闭文件，无需手动调用myfile.close()

2. 追加写入JSON Lines格式（适用于大数据量场景） #

如果数据量极大无法全部存入内存，可以采用JSON Lines格式，每行存储一个独立的JSON对象：

import pandas as pd
import requests
import json

df_loc_missed = pd.DataFrame(columns=['location_id', 'city', 'country'])

headers = {'Accept': 'application/json'}

# 打开文件后持续写入
with open("missed_location.json", "a", encoding='utf-8') as myfile:
    for row in missed_loc_id.itertuples(index=True, name='Pandas'):
        loc_id = row.location_id
        url = f"https://europa.eu/v1/locations/{loc_id}"
        
        response = requests.get(url, auth=('hghgh', 'ghghgh$'), headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            json.dump(response.json(), myfile, ensure_ascii=False)
            myfile.write('\n')  # 用换行分隔每个JSON对象

额外注意事项 #

• 检查missed_location.json是否被其他程序占用（比如记事本、代码编辑器），关闭这些程序后再运行代码。
• 确保当前用户对文件所在目录有写入权限，若权限不足，可更换到用户个人目录等有权限的路径保存文件。
• 不要硬编码认证凭证，建议使用环境变量或配置文件存储，避免敏感信息泄露。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rshar