Python调用seoanalyzer如何将分析结果正确写入JSON文件

• 现有代码只在文件操作的上下文块中调用print(output)，仅将结果输出到终端，未执行任何写入JSON文件的逻辑
• seoanalyzer返回的分析结果中，bigrams等词频统计字段是collections.Counter类型，Python内置JSON模块默认不支持该类型的序列化，直接写入会触发类型报错

核心处理逻辑分两步：一是调用标准库json模块的dump方法执行文件写入，二是提前把结果中所有Counter类型的对象转为原生字典，解决序列化兼容问题。
可直接运行的完整代码如下：

from seoanalyzer import analyze
import json
from collections import Counter

site = 'http://www.microblink.com'
output = analyze(site, follow_links=False)

# 递归遍历结果，将所有Counter对象转为普通字典，适配JSON序列化要求
def parse_counter(data):
    if isinstance(data, Counter):
        return dict(data)
    if isinstance(data, list):
        return [parse_counter(item) for item in data]
    if isinstance(data, dict):
        return {key: parse_counter(value) for key, value in data.items()}
    return data

parsed_result = parse_counter(output)

with open("output.json", "w", encoding='utf-8') as file:
    # 写入时保留缩进格式化，关闭ASCII转义保证特殊字符正常存储
    json.dump(parsed_result, file, ensure_ascii=False, indent=2)

# 如需同时在终端打印分析结果，保留该行即可
print(parsed_result)

• 用到的json、collections.Counter都是Python标准库内置模块，不需要额外安装第三方包
• 类型转换不会丢失任何词频统计数据，仅把Counter子类转为JSON可识别的原生字典结构
• 写入参数indent=2会让输出的JSON文件有清晰的层级缩进，方便后续阅读解析；ensure_ascii=False可以避免多语言字符被转义为乱码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tori Elstrom